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在即將到來或者說已經到來的人工智慧時代，我們更多的是聽到 AI 伺服器這一名詞。那麼，究竟什麼是 AI 伺服器， AI 伺服器又為何適用人工智慧時代？
AI 伺服器的定義
從硬體架構來看， AI 伺服器主要指的是，採用異構形式的伺服器，表現形態多為機架式。在異構方式上，可以為 CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU、CPU＋ASIC或CPU＋多種加速卡。
而在其他組成部件上，如內存模組、儲存模組、網路模組，與傳統伺服器差別不大，主要的提升便是支援更大容量的內存，滿足當下即時負載增加的需求，提供更多外置硬碟插槽，並廣泛支持 NVME/PCIE 等 SSD，滿足數據洪流需求，網路模組主要表現為頻寬增加。
儘管 AI 伺服器可以採用多種異構形式，但目前廣泛使用的是CPU＋GPU。也因此，業界在談到 AI 伺服器時，往往將其默認為 GPU 伺服器。因此，在第二部分中，筆者談到的 AI 伺服器優勢也主要為 GPU 伺服器。
AI 伺服器的優勢
傳統伺服器主要以CPU為算力提供者。而CPU為通用型處理器，採用串行架構，擅長邏輯計算，負責不同類型種類的數據處理及訪問，同時邏輯判斷又需要引入大量分支，跳轉中斷處理，這使得CPU的內部結構複雜。也因此，CPU算力的提升主要靠堆核來實現。
隨著雲計算、大數據、AI、物聯網等技術應用，數據在近幾年呈指數型成長，IDC統計顯示全球 90％ 數據均在近幾年產生，這便對 CPU 的處理能力提出考驗，而目前 CPU 的物理工藝、核心數已接近極限，數據量卻不會停止，伺服器的處理能力必須提升。因此，在 AI 時代下，僅由 CPU 做算力提供者的傳統伺服器並不能滿足需求。
不同於 CPU，GPU 採用並行計算模式，單卡核心數達到上千個，擅長處理密集型運算應用，如圖形渲染、計算視覺和機器學習。經過幾年驗證，搭載 GPU 的伺服器也被證實，的確適用這個時代。
AI 伺服器市場現狀
IDC 全球半年度人工智慧系統支出指南預測顯示，2019 年全球人工智慧系統支出將達到 358 億美元，相比 2018 年增加44.0％。同時，人工智慧系統支出到 2022 年，將翻一番達到 792 億美元，2018 年到 2020 年預測期內複合年成長率（CAGR）為38.0％。
這一數值也意味著， AI 伺服器的市場有多廣。也因此，全球幾大伺服器廠商，均緊鑼密鼓部署著 AI 伺服器。
而在GPU上，NVIDIA 具有明顯優勢，其 Tesla 系列產品在 AI 基礎設施市場佔據主導地位，尤其在線下訓練場景中，處於壟斷地位。
而在 AI 伺服器上，目前性能最強的為浪潮 AI 超級伺服器AGX－5，AGX－5是專為深度學習，和高性能計算的性能擴展設計，單機在 8U 空間裡，可以配置 16 顆 NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs，擁有 10240 個張量計算核心，計算性能高達每秒 2 千萬億次。
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