众所周知，普通服务器是以CPU为计算能力的提供者，采用串行架构，擅长逻辑计算和浮点计算。由于逻辑判断需要大量的分支跳转，使得CPU的结构复杂，计算能力的提高主要靠堆积更多的核心数来实现。
然而，在大数据、云计算、人工智能、元宇宙、数据孪生和物联网等网络技术的应用中，互联网上的数据呈现出几何倍数的增长，这对以CPU为主要计算能力来源的传统服务是巨大的考验。目前，CPU的制程工艺和单个CPU的核心数接近极限，但数据的增加仍在继续，因此有必要提高服务器的数据处理能力。在这种环境下，AI服务器应运而生。
目前市场上的AI服务器普遍采用CPU + GPU，由于GPU和CPU形式不同所以AI服务器采用并行计算模式，善于梳理图形渲染、机器学习等密集数据操作。在GPU上，NVIDIA优势明显，GPU单卡核心数可达近千个，如配置16张NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs核心数可超过10240个，计算性能高达每秒2千万亿次。而且经过近几年市场的发展，也证实了CPU +GPU异构服务器在当前环境下确实有很大的发展空间。
一、AI服务器应用场景有哪些？
基于AI服务器的优势，AI服务器广泛应用于深度学习、高性能计算、医疗、搜索引擎、游戏、电子商务、金融、安全等行业。
1、医学图像智能分析
通过机器视觉、知识地图、深度学习等人工智能技术，模拟医学专家思维、推理诊断，帮助医生定位疾病，协助诊断
2、人脸识别、语音识别、指纹识别
图片、视频等图像数据可以通过深度学习、机器学习等技术进行训练
3、安全监控
可应用于人体分析、图像分析、车辆分析、行为分析等安全场景
4、零售预测
通过机器学习，基于商店历史销售数据，可以准确预测未来销售数据，为运营商提供更准确的决策分析。此外，在零售业中，还有无人驾驶销售、人脸支付等常见的应用场景
5、金融服务
通过语音、唇形、表达合成技术和深度学习技术，克隆人工智能视频面试官等真实面试官，可以准确地与客户进行多轮面试。
此外，还有微表情识别系统的应用场景
二、AI服务器与普通服务器的区别是什么？
1、服务器的硬件架构
AI服务器是异构服务器，可以根据应用范围采用不同的组合方式，如CPU + GPU、CPU + TPU、CPU + 其他加速卡等。与普通服务器相比，内存、存储、网络没有区别，主要是大数据、云计算、人工智能等方面需要更多的内存，满足各种数据的收集整理
2、卡数量不一致
普通GPU服务器一般是单卡或者双卡，AI服务器需要承担大量计算，一般配置四块以上的GPU卡，甚至搭建一个AI服务器集群
3、独特的设计
由于AI服务器有多个GPU卡，需要对系统结构、散热和拓扑进行专门设计，以满足AI服务器长期稳定运行的要求
三、蓝海大脑AI服务器
1、应用场景
物理模型、3D建模、机器学习、深度学习、人工智能、CFD、CAE、DCC、数据分析等高性能计算场景
2、强大的性能
蓝海大脑AI服务器是一款搭建 Intel 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，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
3、灵活的配置
为更加贴切的满足各种应用需求，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
4、液冷散热
蓝海大脑AI服务器突破传统风冷散热模式，采用风冷和液冷混合散热模式——服务器内主要热源 CPU 利用液冷冷板进行冷却，其余热源仍采用风冷方式进行冷却。通过这种混合制冷方式，可大幅提升服务器散热效率，同时，降低主要热源 CPU 散热所耗电能，并增强服务器可靠性。经检测，采用液冷服务器配套基础设施解决方案的数据中心年均 PUE 值可降低至 1.2 以下
5、合理的扩展
在支持4块GPU卡的同时还有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
6、支持热插拔技术
采用分体式引流技术，在出现某一块GPU、CPU卡损坏后可继续使用，不耽误服务器正常工作
7、便捷的管理
具备远程管理功能，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
