在即将到来或者说已经到来的人工智能时代，我们更多的是听到AI服务器这一名词。那么，究竟什么是AI服务器，AI服务器又为何适用人工智能时代？

AI服务器的定义

     从硬件架构来看，AI服务器主要指的是采用异构形式的服务器，表现形态多为机架式。在异构方式上，可以为CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU、CPU＋ASIC或CPU＋多种加速卡。

     而在其他组成部件上，如内存模块、存储模块、网络模块与传统服务器差别不大，主要的提升便是支持更大容量的内存满足当下实时负载增加的需求，提供更多外置硬盘插槽，并广泛支持NVME／PCIE等SSD，满足数据洪流需求，网络模块主要表现为带宽增加。

     尽管AI服务器可以采用多种异构形式，但目前广泛使用的是CPU＋GPU。也因此，业界在谈到AI服务器时，往往将其默认为GPU服务器。因此，在第二部分中，笔者谈到的AI服务器优势也主要为GPU服务器。

AI服务器的优势

     传统服务器主要以CPU为算力提供者。而CPU为通用型处理器，采用串行架构，擅长逻辑计算，负责不同类型种类的数据处理及访问，同时逻辑判断又需要引入大量分支跳转中断处理，这使得CPU的内部结构复杂。也因此，CPU算力的提升主要靠堆核来实现。

     随着云计算、大数据、AI、物联网等技术应用，数据在近几年呈指数型增长，IDC统计显示全球90％数据均在近几年产生，这便对CPU的处理能力提出考验，而目前CPU的物理工艺、核心数已接近极限，数据量却不会停止，服务器的处理能力必须提升。因此，在AI时代下，仅由CPU做算力提供者的传统服务器并不能满足需求。

     不同于CPU，GPU采用并行计算模式，单卡核心数达到上千个，擅长处理密集型运算应用，如图形渲染、计算视觉和机器学习。经过几年验证，搭载GPU的服务器也被证实的确适用这个时代。

中科云达RT4220-4G

适用范围

计算物理、生物化学模拟、机器学习、深度学习、人工智能

气候和天气建模、CFD、CAE、DCC

数据分析、卫星成像和计算金融学

天体物理学、计算流媒体动力学、高性能计算等

强大的性能

RT4220-4G是一款基于Intel® Xeon® Scalable 可扩展系列处理器的高性能计算平台，支持4个NVIDIA GPU加速器和4TB的内存，单精度浮点计算112TFLOPS、双精度浮点计算56TFLOPS, 让用户体验强大的计算性能。

灵活的配置

为更加贴切的满足各种应用需求，客户可根据需求选择支持8个3.5寸SATA/SAS硬盘，网络选择多样化，可选择支持双千兆、四千兆、双千兆+双万兆搭配，所有网络支持管理复用，满足各种不同的网络应用场景。

优化的散热

整机结构布局充分考虑优化散热和节约功耗，支持高温环境。关键部件根据发热量采用特殊设计，在保持性能的同时可以降低风扇转速，从而减低功耗和噪音。

合理的扩展

在支持4块GPU卡的同时还可有1至2个PCI-E插槽可用，可扩展100Gb infiniband HCA、Nvme SSD等、具有非常好的灵活性和兼容性。

便捷的管理

具备IPMI 远程管理功能，实现非现场即可监控管理服务器要求，具有监控系统各部件的运行状况、远程安装操作系统、故障报警等功能。极大的缩减了维护开销。