從2016年開始，人工智能（AI）AlphaGo先后數(shù)次與專業(yè)圍棋選手進行博弈，最終均獲得大勝。這也引起了社會上關(guān)于人工智能越來越多的討論。

隨著AI技術(shù)不斷成熟，人工智能正憑借著"驚人的創(chuàng)新"給各行各業(yè)帶來顛覆性的價值提升。2018年Gartner發(fā)布了一份AI研究報告預(yù)估，到2022年，人工智能這一領(lǐng)域的商業(yè)價值將達到3.9萬億美元。

作為支撐云計算、物聯(lián)物、AR/VR等新興技術(shù)發(fā)展的服務(wù)器，在AI概念興起后，也享受到了風口的紅利。在IDC發(fā)布的2018年第四季度全球服務(wù)器市場報告中顯示，AI技術(shù)快速發(fā)展是助推服務(wù)器市場正向增長的核心因素之一。

在AI技術(shù)加持下，我們看到如今的服務(wù)器市場出現(xiàn)了越來越多的AI服務(wù)器。今天我們就來聊聊AI服務(wù)器，是新事物，是時代的真需求，還是廠商用來宣傳的噱頭？

AI服務(wù)器就是服務(wù)器+GPU？

什么是AI服務(wù)器？由于AI服務(wù)器技術(shù)發(fā)展尚處于初期，業(yè)界并沒有統(tǒng)一的規(guī)定，很多人甚至認為AI服務(wù)器就是在傳統(tǒng)的服務(wù)器上加上個GPU，就可以稱為AI服務(wù)器。

其實，AI服務(wù)器并不是在傳統(tǒng)服務(wù)器上加個GPU這么簡單。相比于傳統(tǒng)的CPU服務(wù)器，AI服務(wù)器更像是針對特殊需求設(shè)計推出的專用服務(wù)器。在AI服務(wù)器出現(xiàn)之前，服務(wù)器市場就已經(jīng)出現(xiàn)了一些針對特定行業(yè)的服務(wù)器，例如工業(yè)服務(wù)器，都是針對工業(yè)需求定向開發(fā)的產(chǎn)品。

但相比AI服務(wù)器，通用服務(wù)器所使用的CPU在設(shè)計之初，就是為了滿足企業(yè)的通用型需求，所以在特定領(lǐng)域的表現(xiàn)并不是很好，這也是AI服務(wù)器出現(xiàn)后能夠快速搶占特定市場需求的原因。

目前AI服務(wù)器平臺其實并不僅僅只有GPU，還會涉及到FPGA、TPU等平臺。例如：英偉達GPU以卓越的性能，在AI計算中占據(jù)了相當大的市場。但英特爾在CPU上也有得天獨厚的優(yōu)勢，并擅長布局生態(tài)，譬如將CPU與FPGA相結(jié)合。谷歌則是瞄準了深度學習場景，發(fā)布專用TPU加速器。

值得注意的是，AI服務(wù)器也并不是簡單的CPU+GPU/TPU/FPGA模式，無論是GPU與GPU，或是GPU與FPGA，都需要協(xié)調(diào)好他們之間的工作方式，這就需要芯片廠商與服務(wù)器廠商能夠?qū)I服務(wù)器很好的調(diào)優(yōu)，才能保證AI服務(wù)器在特定的工作領(lǐng)域有更好的發(fā)揮。

AI服務(wù)器應(yīng)更貼近用戶應(yīng)用場景

不同于傳統(tǒng)的通用型服務(wù)器，AI服務(wù)器能夠表現(xiàn)足夠出色，其本身的計算能力只是一小部分，更多原因則是是AI服務(wù)器針對特定行業(yè)的使用進行了優(yōu)化。

如果將傳統(tǒng)的服務(wù)器比作通用型的鞋子，那么AI服務(wù)器就更像是針對運動達人生產(chǎn)的運動鞋。通用型鞋子只要能滿足一些基本需求就可以了，例如防滑、防扎等等。而AI服務(wù)器就像生產(chǎn)運動鞋一樣，不僅要滿足鞋子的基本需求，還需要針對人們的運動需求去有一些專業(yè)的設(shè)計。

所以對于AI服務(wù)器來說，決定AI服務(wù)器的并不是AI服務(wù)器里面的是CPU+GPU還是CPU+TPU，而是在市場上這些服務(wù)器能夠滿足哪些特定應(yīng)用廠商的需求。例如，用于人臉識別應(yīng)用場景時，由于這個計算力需求并不是很高，就可以采用低功耗、高能效比的GPU 服務(wù)器。

當然，目前來說，AI服務(wù)器尚處于發(fā)展階段，而AI服務(wù)器的應(yīng)用場景也需要廠商與用戶一起去不斷的進行優(yōu)化，這樣才能夠發(fā)揮出AI服務(wù)器最大的價值，更好的滿足業(yè)務(wù)需求。AI服務(wù)器的應(yīng)用也像我們通常說的"合適的才是最好的"這個道理一樣。企業(yè)應(yīng)用場景的優(yōu)化程度是決定AI服務(wù)器廠商未來的關(guān)鍵。

AI服務(wù)器是否需要超高算力？

AI被認為是下一輪的計算技術(shù)的升級，隨著深度學習、CNN、RNN 等技術(shù)的發(fā)展，AI 技術(shù)日漸成熟，并在其各項業(yè)務(wù)中廣泛應(yīng)用 AI 技術(shù)，從面向語音、圖像、自然語言處理等幾大應(yīng)用中衍生出更多的細分業(yè)務(wù)和應(yīng)用場景。

未來AI服務(wù)器的需求會很大，那么AI服務(wù)器是否需要超高的計算力呢？目前來說，驅(qū)動AI發(fā)展少不了高性能服務(wù)器的支撐。計算、數(shù)據(jù)和算法是AI時代來臨的三個支柱。而AI離不開計算力，計算力是AI的第一個關(guān)鍵基石，所以要想AI服務(wù)器，AI服務(wù)器就需要更好的計算力。

目前在AI計算系統(tǒng)層面主流的服務(wù)器廠、云計算廠商都在加入這場AI計算技術(shù)競賽，很多廠商甚至直接利用自己的旗艦服務(wù)器產(chǎn)品來推動AI服務(wù)器的推廣。例如，一些服務(wù)器廠商出產(chǎn)的AI服務(wù)器，都是在原有的四路服務(wù)器上的升級。

通過對傳統(tǒng)的高性能計算升級，的確能夠更好的帶來AI的計算能力，但這并不是行業(yè)發(fā)展的最終結(jié)果。由于AI服務(wù)器尚處于發(fā)展初期，所以很多廠商為了更好的提供AI能力，更多的是選擇高性能的硬件。

其實，當AI發(fā)展到一定階段，超高的計算力單品服務(wù)器并不是業(yè)界的主流，而主流更多的還應(yīng)該是當前云服務(wù)器市場的主流服務(wù)器型號--2U機架式服務(wù)器。

因為這種2U服務(wù)器在擴展能力更強，在部署時非常方便，雖然計算力相比高端服務(wù)器要略有不足，但在云時代，單品強大的服務(wù)器硬件產(chǎn)品將會越來越少，更多的還是通過集群方式來滿足不同的業(yè)務(wù)廠商需求。所以未來AI服務(wù)器依然是2U機架式服務(wù)器。

近年來，我國一直在加大IT科技領(lǐng)域的投入，而AI服務(wù)器將是國內(nèi)服務(wù)器廠商的一個機遇，抓好這個階段，向傳統(tǒng)行業(yè)進行滲透，將能夠搶占更多的服務(wù)器市場，推動國內(nèi)高新技術(shù)的布局與發(fā)展。在人工智能時代，跑得快的企業(yè)將成為未來全球科技創(chuàng)新不容忽視的力量。

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