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AI人工智能对服务器的配置需求

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发表于 2023-6-3 14:43:18 | 显示全部楼层 |阅读模式

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随着AI人工智能的逐步发展、日益普及,人工智能对服务器的配置要求也越来越高,如果想要从事人工智能行业,如何选择合适的AI人工智能服务器呢?

人工智能服务器在配置选择上与其它行业(游戏、APP开发...)是不同的,要想应用于人工智能,必须满足AI技术要求。飞飞多年的IDC从业经验总结出以下五点:

1、高运算能力

AI技术不断进步的背后离不开算力、算法和数据的支撑。AI服务器需要承担大量的计算压力,对服务器本身的处理性能、I/O性能、存储容量提出了更高的要求。CPU可以处理基本的AI工作负载,但是深度学习涉及多个大数据集并部署可伸缩的神经网络算法,因此AI服务器都是采用异构形式的服务器,在异构方式上可以根据范围采用不同的组合形式,如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其它的加速卡等。

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。与传统的CPU相比,GPU可以将深度学习加速100倍。 随着对高性能网络和存储的需求,计算能力和密度也将增长。

2、储存容量

基础架构具有随数据量增长而扩展存储能力的基础。确定采用哪种存储技术取决于许多因素,包括计划使用的AI级别以及是否需要做出实时决策。例如,使用AI系统进行实时交易的金融科技公司可能需要快速的全闪存存储技术,而对于其他公司而言,速度较慢但存储量很大的存储会是比较合适实行的。

而且企业需要考虑会产生多少AI数据应用程序。当AI应用程序产生更多数据时,或是数据库随着时间的增长则需要监视容量并计划扩展。

3、网络基础架构

网络是AI基础架构的另一个关键组成部分。深度学习算法高度依赖通信,随着AI技术进步的发展,网络也需要跟上步伐。这就是为什么AI服务器优先选择网络可伸缩性强的原因。可伸缩性强是什么概念呢?高带宽、低延迟的网络环境,可以确保所有地区的服务包装和技术堆栈都一致。

4、数据安全性

AI可能涉及处理敏感数据,例如患者记录、财务信息和个人数据等。数据泄露对于任何一家企业来说都是一场灾难。同样,输入异常数据可能会导致AI系统做出错误的判断,从而导致错误的决策。必须使用最新技术全方位的保护AI基础架构。

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