AI服务器与GPU架构：并行计算的优势及应用场景
人工智能（AI）已经引领了一场科技革命，而驱动这场革命的强大动力就是AI服务器。特别是采用图形处理器（GPU）架构的AI服务器，它以其超强的并行计算能力和高效的性能，在处理大规模数据和复杂计算任务上远胜于传统的通用服务器。
GPU设计包含众多计算单元和长流水线，因此它非常适合执行AI的高吞吐量并行计算。这种结构特性使得GPU可以在短时间内完成海量的计算任务，从而显著加快AI模型的训练和推导过程。相比CPU，GPU为AI服务器赋予了更强大的计算支持。
按照AI应用场景的需求，AI服务器主要分为两类：深度学习训练型和智能应用推理型。深度学习训练型服务器主要针对需要较高算力的训练任务，而对于智能应用推理型服务器，它们主要基于已经训练好的模型提供服务，对服务器的算力要求相对较低。
AI服务器作为异构服务器，可以根据不同应用场景调整计算模块结构。其组合方式多样，常见的有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC或CPU+多种加速卡等。目前，市场上最普遍的配置是CPU配备多个GPU，这样的组合可以提供良好的计算性能。
虽然通用服务器可以依据CPU数量划分为双路、四路和八路等规格，但AI服务器通常只配备1-2个CPU，重点放在GPU的数量和性能上。根据GPU数量分类，AI服务器可分为四路、八路和十六路等多种配置，其中八路AI服务器（搭载8个GPU）是最常见的配置。
随着计算架构的演变，服务器产业也在不断进步。我们见证了计算架构从单机到客户-服务器（C-S）、客户-边缘-服务器（C-E-S）的转变，催生出了各类服务器，如个人电脑、云计算和边缘计算等。而在AI训练时代，C-S架构的重新兴起和对大规模并行计算的需求，更加催生了AI服务器的快速发展。相比于传统服务器，AI服务器的使用GPU等加速卡，使其在向量和张量计算方面表现更加突出，从而在处理AI训练和推理场景上更具优势。
