2.AI的核心是机器学习,使计算机具有智能的根本途径也是机器学习。图像识别、自然语言处理、医疗诊断、市场分析、故障检测……机器学习的应用已经十分广泛,因此为其提供计算能力的GPU自然也成了市场上的“香饽饽”。AI的浪潮拍打的不只是GPU这片沙滩,更是整个服务器产业链的发展。在处理器厂商们纷纷推出主打AI计算产品的同时,处于下游的服务器厂商们也相继推出了专为AI而设计的、搭载GPU的服务器。这次我们就来聊一聊各大服务器厂商所推出的更具代表性的“AI服务器”,AI服务器数据中心的空间资源是非常宝贵的,而AI训练也需要超高的计算能力,拥有更高的密度,就意味着在同样空间下能够获得更高的计算能力。可更换模组,支持基于NVIDIA NVLink技术的Tesla P100和基于PCIe 3.0接口的TeslaP40 GPU,同时也支持10种GPU拓扑配置,以应对多种深度学习和HPC应用场景。在此基础上,该产品也支持纵横双向扩展。GPU纵向扩展,双路系统支持16个GPU;单节点支持4*100G可远程内存直接访问的高速网络,为横向扩展优化。值得一提的是,当前多数AI训练中通常会采用CPU+GPU异构计算架构,即CPU下发训练指令,GPU则进行计算,并将结果反馈给CPU。这种架构下,CPU和GPU分担着不同的任务,但同时也有一定的缺点,就是两者之间互相通讯的问题,往往需要花费大量时间,对整个计算架构的效率产生影响。在电源及散热方面,由于搭载了8个功耗达300W的GPU,再加上其他的存储计算等资源,AI服务器可以很好地解决这个问题。AI服务器对于机器学习,特别是深度学习而言,其计算往往需要极高的计算力和弹性。计算力自然不用多说,为提升准确率,模型训练通常需要对数十万个样本进行十万级以上的训练迭代,训练量、计算量是非常庞大的。至于弹性的需求,则出于目前世面上的多种AI框架。不同的框架包含不同的模型和算法,产生不同规模的数据,训练场景会变得十分多样化。与此同时,结合数据中心空间资源的重要性,也产生了对产品密度的需求。如需定制AI服务器,可找安擎,等您来询。
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