现在市场上有越来越多我们熟悉的人工智能服务，比如小爱同学，天猫精灵，小度。当人类进入人工智能时代，AI服务器想必也会融入到社会行业里的方方面面，那么AI服务器与普通服务器有什么区别呢？为什么AI服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢？

AI服务器定义：

承载智慧计算中AI计算的核心基础设施称为AI服务器。

我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。

但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

现在市面上的AI服务器普遍采用CPU+GPU的形式，因为GPU与CPU不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在GPU上，NVIDIA具有明显优势，GPU的单卡核心数能达到近千个，如配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心数可过10240个，计算性能高达每秒2千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实CPU+GPU的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

AI服务器有哪些应用场景？

基于AI服务器的优势，AI服务器在医疗、搜索引擎、游戏、电商、金融、安防等行业有着广泛的应用。

1、医疗影像智能分析场景：通过机器视觉、知识图谱、深度学习等人工智能技术，模拟医疗专家思维，推理诊断，帮助医生定位病情，辅助做出诊断。

2、人脸识别、语音识别、指纹识别场景：通过深度学习、机器学习等技术，可实现图片，视频等图像资料训练。

3、安防监控场景：利用知识图谱技术、深度学习等技术，可以应用到人体分析、图像分析、车辆分析、行为分析等安防场景中。

4、零售预测场景：通过机器学习，基于门店历史销售数据，可以精准地对未来销售进行预测，为经营者提供更准确的决策分析。此外，在零售行业中，常见的还有无人售卖、人脸支付等应用场景。

5、金融服务场景：通过语音、唇形、表情合成技术和深度学习等技术，克隆出与真实面审员一样AI视频面审员，可以准确无误的与客户进行多轮面谈。

除此外，还有微表情识别系统应用场景。

AI服务器与普通服务器有什么区别呢？

1、从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。

2、卡的数量不一致：普通的GPU服务器一般是单卡或者双卡，AI服务器需要承担大量的计算，一般配置四块GPU卡以上，甚至要搭建AI服务器集群。

3、独特设计：AI服务器由于有了多个GPU卡，需要针对性地对于系统结构、散热、拓扑等做专门的设计，才能满足AI服务器长期稳定运行的要求。