物理服務器在AI發(fā)展中扮演著重要的角色。傳統(tǒng)的以CPU為計算部件的服務器架構已難以滿足人工智能的新需求，因此，"CPU+ GPU/FPGA/ASIC"的異構計算架構成為人工智能服務器的核心思路。
AI服務器可以根據(jù)應用場景分為深度學習訓練型和智能應用推理型。訓練任務對服務器算力要求較高，需要訓練型服務器提供高密度算力支持。受益于AI等相關新興領域的應用以及“東數(shù)西算”政策下云計算、超算中心的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)計算、存儲需求呈幾何級增長，算力需求持續(xù)釋放帶動算力基礎設施迎增長新周期。
此外，物理層AI技術也在AI發(fā)展中起到了關鍵作用。這種設計包含兩種主流方法：一是基于AI技術的端到端通信鏈路設計，二是基于AI技術的通信模塊算法設計。這些技術的發(fā)展和應用都離不開物理服務器的強大計算能力和存儲能力。
總的來說，物理服務器通過其強大的計算能力和存儲能力，為AI的發(fā)展提供了強大的支持。同時，隨著AI相關新興領域的發(fā)展和需求的增長，物理服務器的角色和重要性也將進一步提升。
RAKsmart服務器可以提供更加強大的計算性能、更安全穩(wěn)定的運行環(huán)境。
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