AI服務(wù)器是采用異構形式的服務(wù)器，在異構方式上可以根據應用的范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的服務(wù)器相比較，在內存、存儲、網(wǎng)絡(luò )方面沒(méi)有什么差別，主要在是大數據及云計算、人工智能等方面需要更大的內外存，滿(mǎn)足各種數據的收集與整理。
AI服務(wù)器與普通的GPU服務(wù)器雖然組成上類(lèi)似，核心計算部件都是GPU加速卡，但是不可等同，主要有以下幾點(diǎn)區別：
1、卡的數量不一致：普通的GPU服務(wù)器一般是單卡或者雙卡，AI服務(wù)器需要承擔大量的計算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務(wù)器集群。
2、*設計：AI服務(wù)器由于有了多個(gè)GPU卡，需要針對性的對于系統結構、散熱、拓撲等做專(zhuān)門(mén)的設計，才能滿(mǎn)足AI服務(wù)器長(cháng)期穩定運行的要求。
3、P2P通訊：普通GPU服務(wù)器要求的是單卡性能，AI訓練中GPU卡間需要大量的參數通信，模型越復雜，通信量越大，所以AI服務(wù)器除了要求單卡性能外，還要求多卡間的通訊性能，采用PCI3.0協(xié)議通信的大P2P帶寬達到32GB/s，采用SXM2協(xié)議通信的大P2P帶寬達到50GB/s，采用SXM3協(xié)議通信的大P2P帶寬達到300GB/s。
4、先進(jìn)技術(shù)：AI服務(wù)器有很多更先進(jìn)的技術(shù)，包括Purley平臺更大內存帶寬，NVlink提供更大的互聯(lián)帶寬，TensorCore提供更強的AI計算力。
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