随著大统计数据、云计算、人工智慧等控制技术的发展成熟，虚拟化IT领域也迎重大革新。著眼到一般而言板块，如在伺服器消费市场上，现代网络黄金时代，他们听见的更多是机壳伺服器、塔形伺服器及小刀伺服器。
而在即将来临换句话说已经来临的人工智慧黄金时代，他们更多的是听见AI伺服器这一术语。那么，究竟什么是AI伺服器，AI伺服器又为何适用人工智慧黄金时代？在责任编辑中，本栏也将答疑AI伺服器的这些疑惑，主要就涉及AI伺服器的表述、竞争优势及消费市场现状3方面。
AI伺服器的表述
从硬体构架来看，AI伺服器主要就指的是选用直链方式的伺服器，整体表现形态多为A3K87PA。在直链方式上，能为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC或CPU+多种不同整合型。
而在其他组成组件上，如缓存组件、存储组件、网络组件与现代伺服器差异不大，主要就的提高便是支持Villamblard耗电量的缓存满足用户当今社会动态阻抗减少的消费市场需求，提供更多外置硬盘连接埠，并普遍认可NVME/PCIE等SSD，满足用户统计数据流沙消费市场需求，网络组件主要就整体表现为频宽减少。
尽管AI伺服器能选用多种不同直链方式，但现阶段广泛使用的是CPU+GPU。也因而，业内在谈及AI伺服器时，往往将其预设为GPU伺服器。因而，在第二部分中，本栏谈及的AI伺服器竞争优势也主要就为GPU伺服器。
AI伺服器的竞争优势
他们都知道，现代伺服器主要就以CPU为INS13ZD接受者。而CPU为全功能处置器，选用以太网构架，擅于方法论计算，负责不同类型种类的统计数据处置及出访，同时方法论判断又需要导入大量组成部分重定向受阻处置，这使得CPU的内部结构紧凑。也因而，CPUINS13ZD的提高主要就靠堆核来实现。
随著云计算、大统计数据、AI、物联网等控制技术应用，统计数据在近些年呈指数型增长，IDC统计显示全球90%统计数据均在近些年产生，这便对CPU的处置潜能提出挑战，而现阶段CPU的力学工艺技术、核心数已接近无限大，统计信息量却不会停止，伺服器的处置潜能必须提高。因而，在AI黄金时代下，仅由CPU做INS13ZD接受者的现代伺服器并不能满足用户消费市场需求。
不同于CPU，GPU选用并行计算模式，单卡核心数达到上千个，擅于处置密集型运算应用，如图形渲染、计算视觉和机器学习。经过几年验证，搭载GPU的伺服器也被证实的确适用这个黄金时代。
AI伺服器消费市场现况
IDC全球半年度人工智慧系统支出指南预测显示，2019年全球人工智慧系统支出将达到358亿美元，相比2018年减少44.0%。同时，人工智慧系统支出到2022年将翻一番达到792亿美元，2018年到2020年预测期内复合年增长率(CAGR)为38.0%。
这一数值也意味着，AI伺服器的消费市场有多广。也因而，全球几大伺服器厂商均紧锣密鼓部署着AI伺服器。
现阶段，在中国消费市场上，浪潮的消费市场占有率最大，且处于绝对领先地位，份额达到51.4%，曙光和新华三紧随其后。从行业分布来看，网络当之无愧是AI伺服器的主要就用户。而在GPU上，NVIDIA具有明显竞争优势，其Tesla系列产品在AI基础设施消费市场占据主导地位，尤其在线下训练场景中处于垄断地位。
而在AI伺服器上，现阶段性能最强的为浪潮AI超级伺服器AGX-5，AGX-5是专为深度学习和高性能计算的性能扩展设计，单机在8U空间里能配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs，拥有10240个张量计算核心，计算性能高达每秒2千万亿次。
