一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，服务器能力正面临重塑的挑战。
AI应用的需求对服务器配置提出了更高的要求，包括计算能力、存储能力、网络性能等方面。
为了满足这些需求，服务器能力必须进行重塑和提升。
本文将探讨AI需求下的服务器配置现状及面临的挑战，分析AI需求配置的关键因素，并提出针对AI需求的服务器能力重塑策略。
二、AI需求下的服务器配置现状及挑战
当前，AI技术广泛应用于各个领域，如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。这些应用对服务器配置提出了以下要求：
1. 强大的计算能力：AI应用需要大量的数据处理和计算任务，要求服务器具备高性能的CPU和GPU处理能力。
2. 高效的存储能力：随着大数据的爆炸式增长，AI应用需要处理的数据量越来越大，要求服务器提供高速、高容量的存储解决方案。
3. 良好的网络性能：AI应用涉及大量的数据传输和实时交互，要求服务器具备良好的网络性能，以保证数据的快速传输和实时响应。
当前服务器配置面临以下挑战：
1. 计算能力的不足：传统服务器的计算能力有限，难以满足AI应用的大规模数据处理和计算需求。
2. 存储方案的滞后：现有存储方案在速度、容量和效率方面无法满足AI应用的需求。
3. 网络性能的瓶颈：传统服务器的网络性能瓶颈限制了AI应用的数据传输和实时交互能力。
三、AI需求配置的关键因素
为了满足AI需求下的服务器配置，以下关键因素值得关注：
1. 计算能力：服务器应具备强大的计算能力，包括高性能的CPU和GPU，以满足AI应用的大规模数据处理和计算任务。
2. 存储能力：服务器需要提供高速、高容量的存储解决方案，以满足大数据的存储需求，并保证数据访问的速度和效率。
3. 网络性能：服务器应具备良好的网络性能，包括高速的数据传输和实时响应能力，以保证AI应用的数据传输和实时交互需求。
4. 散热技术：AI应用的处理任务繁重，会产生大量热量，因此，高效的散热技术对于保证服务器稳定运行至关重要。
5. 软件优化：针对AI应用的特性，对服务器软件进行优化，提高系统的整体性能和效率。
四、针对AI需求的服务器能力重塑策略
针对以上关键因素，以下策略可用于重塑服务器能力以满足AI需求：
1. 提升计算能力：采用高性能的CPU和GPU，以及AI加速技术，提高服务器的计算能力。
2. 优化存储方案：采用高速、高容量的存储介质，如SSD、NVMe等，提高存储速度和效率。
3. 加强网络性能：采用高速的网络接口和传输技术，如以太网、InfiniBand等，提高数据传输和实时响应能力。
4. 改善散热技术：采用高效的散热设计和散热材料，保证服务器在高性能运行时的稳定性。
5. 软件优化和整合：针对AI应用的特性，对服务器软件进行优化，提高系统的整体性能和效率。同时，整合硬件和软件资源，实现硬件和软件的协同优化。
五、结论
随着AI技术的不断发展，服务器能力必须进行相应的重塑和提升。
本文分析了AI需求下的服务器配置现状及挑战，阐述了AI需求配置的关键因素，并提出了针对AI需求的服务器能力重塑策略。
通过关注这些因素并采取相应策略，我们可以更好地满足AI应用的需求，推动人工智能技术的进一步发展。
人工智能的发展前景如何？
人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。
随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。
所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。
任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。
在我们生活方面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。
人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在网络空间。
网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。
在生产方面，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。
例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。
图源：图虫创意
在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。
同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。
在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。
在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。
例如，医疗方面，可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。
在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。
对金融而言，人工智能将能协助银行建立更全面的征信和审核制度，从全局角度监测金融系统状态，抑制各类金融欺诈行为，同时为贷款等金融业务提供科学依据，为维护机构与个人的金融安全提供保障。
在出行方面，无人驾驶(或自动驾驶)已经取得了相当进展。
在物流方面，物流机器人已可以很大程度替代手工分拣，而仓储选址和管理、配送路线规划、用户需求分析等也将(或已经)走向智能化。
平台、算法以及接口等核心技术的突破，将进一步推动人工智能实现跨越式发展。
从核心技术的角度来看，三个层次的突破将有望进一步推动人工智能的发展，分别为平台(承载人工智能的物理设备、系统)、算法(人工智能的行为模式)以及接口(人工智能与外界的交互方式)。
在平台层面实现一个能服务于不同企业、不同需求的智能平台，将是未来技术发展的一大趋势。
算法决定了人工智能的行为模式，一个人工智能系统即使有当前最先进的计算平台作为支撑，若没有配备有效的算法，只会像一个四肢发达而头脑简单的人，并不能算真正具有智能。
面向典型智能任务的算法设计，从人工智能这一概念诞生时起就是该领域的核心内容之一。
令算法通过自身的演化，自动适应这个“唯一不变的就是变化”的物理世界?这也许是“人工”智能迈向“类人”智能的关键。
接口(人工智能与外界的交互方式)、沟通是人类的一种基本行为，人工智能与人类的分界正变得模糊，一个中文聊天机器人也许比一位外国友人让我们觉得更容易沟通。
因此，如何实现人机的高效沟通与协同将具有重要意义。
语音识别、自然语言理解是实现人机交互的关键技术之一。
另外，不采用自然语言，而是直接通过脑电波与机器实现沟通，即脑机接口技术，也已有相当进展，目前已经大体可以实现用脑电波直接控制外部设备(如计算机、机器手等)进行简单的任务。
AI服务器一般都用在哪些领域，哪些行业需要用AI服务器？
人工智能在太多的子领域和不计其数的相关活动中起到作用，所以下面浪潮AI服务器分销平台十次方就简单介绍一下它在一些重要研究中的突出应用：问题求解和语言理解PROVERB是一种计算机程序，可以解纵横字谜。
它使用了对可能的填充词的约束、一个以前字谜的庞大数据库，以及多种信息资源，包括词典，电影及其出演演员清单的联机数据库。
自然语言是人类在生活中交流使用的语言，人工智能在人机互动这一领域探索如何让计算机能够理解和生成自然语言。
控制系统ALVINN计算机视觉系统被用于导航横穿美国，大部分时间不需要人来操作，而是由这个系统来操纵方向盘。
另外，它是被安放在CMU的NAVLAB计算机控微型汽车上，NAVLAB上的视频摄像机可以传送道路图像给ALVINN，然后ALVINN计算出最好的行驶方向。
医学诊断模式识别与智能系统是人工智能的一个研究方向，它为视网膜OCT图像的识别上提出了不同的识别方案，研究人员在MATLAB环境下实验各种识别的方法，确定最佳的识别方案，实现了眼疾病的自动诊断。
基于概率分析的医学诊断程序已经能够在某些医药学领域达到专家医师的水平，机器能够指出影响它判断的因素，并解释病例中的并发症状。
自动化程序设计西洋跳棋程序是强化学习的一个重要应用，GerryTesauro的TD-Gammon系统指明了强化学习技术的潜力。
IBM公司的深蓝成为在国际象棋比赛中世界冠军的第一个计算机程序，这场“人脑的最后抵抗”让人们体会到了一种全新的智能。
决策系统NASA的远程智能体程序，在太空上用于控制航天器的操作调度，它是第一个船载自主规划程序，在发生问题的时候航天器进行检测、诊断、以及恢复。
多智能体规划体现在多体规划，协调机制和竞争，它能使载体在非确定性的领域中进行规划和行动。
管理和储存DART是一个动态分析和重规划工具，多用于自动的运输调度和后勤规划。
后勤规划必须充分考虑到路径、目的地、起点、终点以及解决所有参数之间的矛盾，人工智能规划可以在短时间内产生一个成熟的规划，缩短了工作时间，创造了高效益。
机器人技术机器人是一种类人行为类人思考的机械装置，在工业和农业上用来实现那些繁重的人类劳动。
尽管现在大多数机器人系统处于原型阶段，但是由机器人来完成目前由人类完成的大量半机械工作的局面一定会全面实现。
在卫生保健方面机器人被用于协助外科医生放置器械，它们具有优于人的高度准确性，在一些髋关节替换手术中，它们已经不可或缺了。
不管在试行研究还是在手术室外，机器人系统都能够体现出其优良的工作性能。
航天工程利用人工智能完美地创建了人-机接口，为通讯提供了保障，其次航天飞机上采用了专家系统。
在专家系统的指导下，飞行任务、飞行控制、发射、自动检测、应用加注液氧和推理决策这些工作执行地有条不紊。
人工智能技在下面的系统中实现了高度自动化，确保了可靠性：利用空间站在空间进行故障诊断和排除，监控舱外活动，交会对接，飞行规划的空间站分系统;空间结构物的组装系统;卫星服务和空间工厂设备维修系统。
AI服务器的性能怎么样？
在AI时代下，仅由CPU做算力提供者的传统服务器并不能满足需求。
不同于CPU，GPU采用并行计算模式，单卡核心数达到上千个，擅长处理密集型运算应用，如图形渲染、计算视觉和机器学习。
经过几年验证，搭载GPU的服务器也被证实的确适用这个时代，如果你需要这种服务器，可以跟深圳十次方悠加科技了解。
