一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI服务器市场需求日益增长。
作为AI服务器的重要组成部分，网络接口的发展演变直接关系到数据传输速度、计算性能及整体系统效率。
本文将深入探讨AI服务器网络接口的发展与演变，介绍AI服务器网卡系列，展示未来发展趋势。
二、AI服务器网络接口的发展历程
1. 早期阶段：以太网接口诞生
早期的AI服务器主要采用以太网接口，实现了初步的网络通信功能。
这个阶段的主要特点是接口技术简单，成本较低，但数据传输速率较慢，难以满足大规模数据处理需求。
2. 成长阶段：千兆以太网到万兆以太网
随着数据量的增加和处理需求的提高，千兆以太网和万兆以太网逐渐在AI服务器中普及。
这一阶段，网络接口传输速率大幅提升，支持更高效的数据传输，为AI计算提供了强有力的支撑。
3. 现阶段：Infiniband与以太网融合的演变
Infiniband作为一种高性能的网络接口技术，在高性能计算和数据中心领域得到广泛应用。
其高带宽、低延迟的特点使其成为AI服务器的理想选择。
近年来，Infiniband与以太网融合的趋势日益明显，产生了如RoCE、iWARP等技术，进一步优化了数据传输性能。
三、AI服务器网卡系列介绍
1. 入门款：千兆以太网网卡
千兆以太网网卡是大多数AI服务器的标准配置，适用于大多数常规应用。
这类网卡具有性价比高、易于部署和管理等特点。
2. 进阶款：万兆以太网网卡
随着数据处理需求的增长，万兆以太网网卡在AI服务器中逐渐普及。
它们提供更高的数据传输速率，适用于大规模数据处理和机器学习应用。
3. 高端款：Infiniband网卡
Infiniband网卡为高性能计算和AI应用提供高性能的网络连接。
其低延迟、高带宽的特点使得在超大规模数据集处理和高性能计算场景中具有显著优势。
四、未来发展趋势
1. 更高速率的网络接口技术
随着AI技术的不断进步，未来AI服务器对网络接口技术的需求将更高。
更高速率的网络接口技术，如400G以太网、800G以太网等将成为发展趋势。
2. 网络接口技术的融合与协同
未来，不同的网络接口技术将呈现融合与协同的趋势。
例如，以太网与Infiniband的融合将进一步优化数据传输性能，满足不同应用场景的需求。
3. 智能化和网络化成为关键
随着AI技术的普及，未来的AI服务器网卡将更加注重智能化和网络化。
智能网卡将具备更多功能，如硬件加速、智能流量管理等，以提高整体系统性能。
4. 软件定义的接口管理将更加重要
软件定义的接口管理将变得越来越重要。
通过软件优化和管理网络接口，可以实现更高效的资源利用和性能优化。
这将为AI应用的开发和部署提供更大的便利。
五、结论
AI服务器网络接口的发展与演变是AI技术发展的重要组成部分。
从早期的以太网到现阶段的Infiniband与以太网融合，网络接口技术不断进步，为AI计算提供了强有力的支撑。
未来，更高速率的网络接口技术、技术融合与协同、智能化和网络化以及软件定义的接口管理将成为主要发展趋势。
这些发展将为AI技术的进一步应用和发展提供强大的推动力。
服务器网卡的分类
（1）PCI-X总线网卡这是目前最新的一种在服务器开始使用的网卡类型，它与原来的PCI相比在I/O速度方面提高了一倍，比PCI接口具有更快的数据传输速度（2.0版本最高可达到266MB/s的传输速率）。
这种总线类型的网卡在市面上还很少见，主要是由服务器生产厂商随机独家提供，如在IBM的X系列服务器中就可以见到它的踪影。
PCI-X总线接口的网卡一般32位总线宽度，也有的是用64位数据宽度的。
但因受到Intel新总线标准PCI-Express的排挤，是否能最终流行还是未知之数，因为由Intel提出，由PCI-SIG（PCI特殊兴趣组织）颁布的PCI-Express无论在速度上，还是结构上都比PCI-X总线要强许多。
Intel的i875P芯片组已提供对PCI-Express总线的支持，有专家分析将逐步普及这一新的总线接口。
它将取代PCI和现行的AGP接口，最终实现内部总线接口的统一。
（2）PCI-E总线网卡PCI Express的接口根据总线位宽不同而有所差异，包括X1、X4、X8以及X16（X2模式将用于内部接口而非插槽模式）。
较短的PCI Express卡可以插入较长的PCI Express插槽中使用。
PCI Express接口能够支持热拔插，这也是个不小的飞跃。
PCI Express卡支持的三种电压分别为+3.3V、3.3Vaux以及+12V。
用于取代AGP接口的PCI Express接口位宽为X16，将能够提供5GB/s的带宽，即便有编码上的损耗但仍能够提供4GB/s左右的实际带宽，远远超过AGP 8X的2.1GB/s的带宽。
网卡的结构及功能
网络适配器又称网卡或网络接口卡（NIC），英文名NetworkInterfaceCard。
它是使计算机联网的设备。
平常所说的网卡就是将PC机和LAN连接的网络适配器。
网卡（NIC） 插在计算机主板插槽中，负责将用户要传递的数据转换为网络上其它设备能够识别的格式，通过网络介质传输。
它的主要技术参数为带宽、总线方式、电气接口方式等。
它的基本功能为：从并行到串行的数据转换，包的装配和拆装，网络存取控制，数据缓存和网络信号。
目前主要是8位和16位网卡。
网卡必须具备两大技术：网卡驱动程序和I/O技术。
驱动程序使网卡和网络操作系统兼容，实现PC机与网络的通信。
I/O技术可以通过数据总线实现PC和网卡之间的通信。
网卡是计算机网络中最基本的元素。
在计算机局域网络中，如果有一台计算机没有网卡，那么这台计算机将不能和其他计算机通信，也就是说，这台计算机和网络是孤立的。
网卡的不同分类：根据网络技术的不同，网卡的分类也有所不同，如大家所熟知的ATM网卡、令牌环网卡和以太网网卡等。
据统计，目前约有80％的局域网采用以太网技术。
根据工作对象的不同务器的工作特点而专门设计的，价格较贵，但性能很好。
就兼容网卡而言，目前，网卡一般分为普通工作站网卡和服务器专用网卡。
服务器专用网卡是为了适应网络服种类较多，性能也有差异，可按以下的标准进行分类：按网卡所支持带宽的不同可分为10M网卡、100M网卡、10/100M自适应网卡、1000M网卡几种；根据网卡总线类型的不同，主要分为ISA网卡、EISA网卡和PCI网卡三大类，其中ISA网卡和PCI网卡较常使用。
ISA总线网卡的带宽一般为10M，PCI总线网卡的带宽从10M到1000M都有。
同样是10M网卡，因为ISA总线为16位，而PCI总线为32位，所以PCI网卡要比ISA网卡快。
网卡的接口类型：根据传输介质的不同，网卡出现了AUI接口（粗缆接口）、BNC接口（细缆接口）和RJ-45接口（双绞线接口）三种接口类型。
所以在选用网卡时，应注意网卡所支持的接口类型，否则可能不适用于你的网络。
市面上常见的10M网卡主要有单口网卡（RJ-45接口或BNC接口）和双口网卡（RJ-45和BNC两种接口），带有AUI粗缆接口的网卡较少。
而100M和1000M网卡一般为单口卡（RJ-45接口）。
除网卡的接口外，我们在选用网卡时还常常要注意网卡是否支持无盘启动。
必要时还要考虑网卡是否支持光纤连接。
网卡的选购：据统计，目前绝大多数的局域网采用以太网技术，因而重点以以太网网卡为例，讲一些选购网卡时应注意的问题。
购买时应注意以下几个重点：网卡的应用领域—-目前，以太网网卡有10M、100M、10M/100M及千兆网卡。
对于大数据量网络来说，服务器应该采用千兆以太网网卡，这种网卡多用于服务器与交换机之间的连接，以提高整体系统的响应速率。
而10M、100M和10M/100M网卡则属人们经常购买且常用的网络设备，这三种产品的价格相差不大。
所谓10M/100M自适应是指网卡可以与远端网络设备（集线器或交换机）自动协商，确定当前的可用速率是10M还是100M。
对于通常的文件共享等应用来说，10M网卡就已经足够了，但对于将来可能的语音和视频等应用来说，100M网卡将更利于实时应用的传输。
鉴于10M技术已经拥有的基础（如以前的集线器和交换机等），通常的变通方法是购买10M/100M网卡，这样既有利于保护已有的投资，又有利于网络的进一步扩展。
就整体价格和技术发展而言，千兆以太网到桌面机尚需时日，但10M的时代已经逐渐远去。
因而对中小企业来说，10M/100M网卡应该是采购时的首选。
注意总线接口方式—-当前台式机和笔记本电脑中常见的总线接口方式都可以从主流网卡厂商那里找到适用的产品。
但值得注意的是，市场上很难找到ISA接口的100M网卡。
1994年以来，PCI总线架构日益成为网卡的首选总线，目前已牢固地确立了在服务器和高端桌面机中的地位。
即将到来的转变是这种网卡将推广到所有的桌面机中。
PCI以太网网卡的高性能、易用性和增强了的可靠性使其被标准以太网网络所广泛采用，并得到了PC业界的支持。
网卡兼容性和运用的技术—-快速以太网在桌面一级普遍采用100BaseTX技术，以UTP为传输介质，因此，快速以太网的网卡设一个RJ45接口。
由于小办公室网络普遍采用双绞线作为网络的传输介质，并进行结构化布线，因此，选择单一RJ45接口的网卡就可以了。
适用性好的网卡应通过各主流操作系统的认证，至少具备如下操作系统的驱动程序：Windows、Netware、Unix和OS/2。
智能网卡上自带处理器或带有专门设计的AISC芯片，可承担使用非智能网卡时由计算机处理器承担的一部分任务，因而即使在网络信息流量很大时，也极少占用计算机的内存和CPU时间。
智能网卡性能好，价格也较高，主要用在服务器上。
另外，有的网卡在BootROM上做文章，加入防病毒功能；有的网卡则与主机板配合，借助一定的软件，实现Wake
人工智能未来的发展前景怎么样？
未来人工智能将有可能进入到我们生活的方方面面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。
随着各种智能终端的普及和互联互通，在不远的未来，人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在一个数字化、虚拟化的网络空间。
在这个网络空间中，人和机器之间的界限将被空前淡化，换言之，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。
另外，在真实的物理世界中，人工智能又不必具有类人的形态，这使得人工智能将有可能从更多的角度进入到我们生活的方方面面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。
在生产方面，随着我国城镇化建设的不断推进，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。
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，客服机器人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，当前大多数人工智能依赖以电子计算机为代表的计算设备加以实现。
传统计算机的核心CPU（中央处理器）主要面向通用计算任务设计，虽然也可兼容人工智能所面对的所有智能任务，但效能相对较低。
随着各行各业对人工智能的需求激增，研发更适合人工智能的高效能平台正成为一个日益凸显的需求，因特尔、谷歌、英伟达、寒武纪等国内外知名企业以设计新型的智能处理器为切入点，近年来取得了一系列进展。
未来的人工智能将必然需要面对种类繁多且特点各异的智能任务，在各类处理器的基础上设计新的计算架构，并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。
此外，当前进展迅猛的量子计算技术尤其是量子计算机的实现，也有望在将来为人工智能提供突破性的计算平台。
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。
可以想象，智能算法在人工智能的未来发展中仍将处于中心的位置。
但与过去不同的是，今天的人工智能不再仅仅是隐藏在象牙塔或各种科研机构的学术研究，而是已经以各种形式出现在我们的日常生产、生活之中，和我们真实生活的社会、物理世界产生了越来越多的联系。
而无论对于作为一个整体的人类社会、国家而言，亦或是对于作为个人而言，我们的文化、语言、生活、行为习惯都是在不断演变的。
能否改变过去完全由手工输入计算机程序的算法实现方式，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。
沟通是人类的一种基本行为，也是人与人之间协作的基础。
在虚拟的数字化空间中，人工智能与人类的分解正变得模糊。
换言之，在这样的一个空间里，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，在一个人工智能协助人类完成大量智能任务的未来社会中，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。
以科大讯飞为代表的企业和科研机构已在语音识别方面实现了可商用的产品，自然语言理解则有望在一些典型应用领域，如智能客服率先取得突破，但走向全面的人机相互理解仍是当前的一个技术难点。
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。
人工智能无论是在核心技术，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。
在不远的未来，智能客服（导购、导医），智能医疗诊断、智能教师、智慧物流、智能金融系统等都有望广泛出现在我们的生活中。
需要指出的是，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（如减少教师教授书本知识的时间），即由以往的只由人类完成，变为人机协同完成。
因此，人工智能的进一步发展，值得大家期待。
