AI服務(wù)器有哪些技術(shù)特點(diǎn)?AI服務(wù)器、普通服務(wù)器有何區(qū)別?

服務(wù)器是IT領(lǐng)域最重要的設(shè)備之一，任何網(wǎng)絡(luò)操作，都需要同服務(wù)器打交道?？梢哉f，服務(wù)器是一切IT通訊的基礎(chǔ)。為增進(jìn)大家對(duì)服務(wù)器的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)AI服務(wù)器的技術(shù)特點(diǎn)以及AI服務(wù)器和普通服務(wù)器的區(qū)別予以介紹。如果你對(duì)服務(wù)器具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、AI服務(wù)器的技術(shù)特點(diǎn)

為了讓機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能充分發(fā)揮潛力，AI服務(wù)器的平臺(tái)架構(gòu)、接口，系統(tǒng)和工具所發(fā)生的演變不是在抽象理論中微小的、漸進(jìn)式的改進(jìn)。相反，它們?cè)谙到y(tǒng)設(shè)計(jì)和開發(fā)工作流程中都是顛覆性的變化。

超高計(jì)算性能：AI服務(wù)器需要承擔(dān)大量的計(jì)算，通常帶有許多計(jì)算內(nèi)核和高帶寬內(nèi)存(HBM)的專用硬件非常接近處理器裸片。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要的快速，低精度，浮點(diǎn)運(yùn)算，這些芯片針對(duì)性優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度并行數(shù)值計(jì)算。如多次打破全球AI基準(zhǔn)性能測(cè)試的AI服務(wù)器NF5488A5,在4U空間內(nèi)支持8顆第三代NVLink 全互聯(lián)的 NVIDIA A100 GPU，搭載2顆支持PCIe4.0的AMD EPYC 7742 處理器，NF5488A5提供5 petaFLOPS的極致單機(jī)訓(xùn)練性能和超高數(shù)據(jù)吞吐;

高速IO性能：AI訓(xùn)練中加速卡間需要大量的參數(shù)通信，模型越復(fù)雜，通信量越大，所以AI服務(wù)器對(duì)多卡間的通訊性能要求非常高。例如高速互聯(lián)方面，momo采用PCI3.0協(xié)議最大P2P帶寬達(dá)到32GB/s，采用NVLink 高速互聯(lián)技術(shù)，雙向總帶寬可以達(dá)到300GB/s

超強(qiáng)擴(kuò)展能力：分布式計(jì)算框架，用于訓(xùn)練和推理，可以在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間高效地?cái)U(kuò)展模型操作。

封裝整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工作流程的端到端平臺(tái)，從最終用戶中抽象出復(fù)雜性。

設(shè)計(jì)獨(dú)特：AI服務(wù)器內(nèi)置多個(gè)加速卡和內(nèi)存，需要針對(duì)性的對(duì)于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、散熱、拓?fù)涞冗M(jìn)行設(shè)計(jì)，才能滿足長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行的要求。

二、AI服務(wù)器與普通服務(wù)器的區(qū)別

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的成熟與在各行各業(yè)的應(yīng)用，在人工智能時(shí)代，AI服務(wù)器這個(gè)新興名詞也頻繁的出現(xiàn)在人們的視線范圍內(nèi)，有人預(yù)測(cè)在人工智能時(shí)代，AI服務(wù)器將會(huì)廣泛的應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，那么AI服務(wù)器與普通服務(wù)器有什么區(qū)別呢?為什么AI服務(wù)器在人工智能時(shí)代能替代大多數(shù)的普通服務(wù)器呢?

從服務(wù)器的硬件架構(gòu)來(lái)看，AI服務(wù)器是采用異構(gòu)形式的服務(wù)器，在異構(gòu)方式上可以根據(jù)應(yīng)用的范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的服務(wù)器相比較，在內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)方面沒有什么差別，主要在是大數(shù)據(jù)及云計(jì)算、人工智能等方面需要更大的內(nèi)外存，滿足各種數(shù)據(jù)的收集與整理。

我們都知道普通的服務(wù)器是以CPU為算力的提供者，采用的是串行架構(gòu)，在邏輯計(jì)算、浮點(diǎn)型計(jì)算等方面很擅長(zhǎng)。因?yàn)樵谶M(jìn)行邏輯判斷時(shí)需要大量的分支跳轉(zhuǎn)處理，使得CPU的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

但是在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能及物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，充斥在互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何倍數(shù)的增長(zhǎng)，這對(duì)以CPU為主要算力來(lái)源的傳統(tǒng)服務(wù)提出了嚴(yán)重的考驗(yàn)，并且在目前CPU的制程工藝、單個(gè)CPU的核心數(shù)已經(jīng)接近極限，但數(shù)據(jù)的增加卻還在持續(xù)，因此必須提升服務(wù)器的數(shù)據(jù)處理能力。因此在這種大環(huán)境下，AI服務(wù)器應(yīng)運(yùn)而生。

現(xiàn)在市面上的AI服務(wù)器普遍采用CPU+GPU的形式，因?yàn)镚PU與CPU不同，采用的是并行計(jì)算的模式，擅長(zhǎng)梳理密集型的數(shù)據(jù)運(yùn)算，如圖形渲染、機(jī)器學(xué)習(xí)等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優(yōu)勢(shì)，GPU的單卡核心數(shù)能達(dá)到近千個(gè)，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數(shù)可過10240個(gè)，計(jì)算性能高達(dá)每秒2千萬(wàn)億次。且經(jīng)過市場(chǎng)這些年的發(fā)展，也都已經(jīng)證實(shí)CPU+GPU的異構(gòu)服務(wù)器在當(dāng)前環(huán)境下確實(shí)能有很大的發(fā)展空間。

但是不可否認(rèn)每一個(gè)產(chǎn)業(yè)從起步到成熟都需要經(jīng)歷很多的風(fēng)雨，并且在這發(fā)展過程中，競(jìng)爭(zhēng)是一直存在的，并且能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。AI服務(wù)器可以說是趨勢(shì)，也可以說是異軍崛起，但是AI服務(wù)器也還有一條較長(zhǎng)的路要走。

以上便是此次小編帶來(lái)的“服務(wù)器”相關(guān)內(nèi)容，通過本文，希望大家對(duì)AI服務(wù)器具備一定的了解。如果你喜歡本文，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站哦，小編將于后期帶來(lái)更多精彩內(nèi)容。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!