深度學習的三大要素是數據、算法和計算力,其中數據是基礎,算法是工具,計算力是助推器,計算力的提高推動者深度學習的發展,深度學習之前發展緩慢,除了算法的原因外,很重要的一個原因是計算能力的不足,解決計算力最重要的支撐是AI服務器(這里主要指通用的AI服務器,GPU服務器)。隨著大數據、云計算、人工智能等技術的成熟與在各行各業的應用,在人工智能時代,AI服務器這個新興名詞也頻繁地出現在人們的視線范圍內,有人預測在人工智能時代,AI服務器將會廣泛的應用于各個行業。
AI服務器與普通服務器有什么區別呢?
1、從服務器的硬件架構來看,AI服務器是采用異構形式的服務器,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。與普通的服務器相比較,在內存、存儲、網絡方面沒有什么差別,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,滿足各種數據的收集與整理。
2、卡的數量不一致:普通的GPU服務器一般是單卡或者雙卡,AI服務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服務器集群。
3、獨特設計:AI服務器由于有了多個GPU卡,需要針對性的對于系統結構、散熱、拓撲等做專門的設計,才能滿足AI服務器長期穩定運行的要求。
AI服務器有哪些應用場景?
基于AI服務器的優勢,AI服務器在醫療、搜索引擎、游戲、電商、金融、安防等行業有著廣泛的應用。
1、醫療影像智能分析場景:通過機器視覺、知識圖譜、深度學習等人工智能技術,模擬醫療專家思維,推理整斷,幫助醫生定位病情,輔助做出診斷。
2、人臉識別、語音識別、指紋識別場景:通過深度學習、機器學習等技術,可實現圖片,視頻等圖像資料訓練。
3、安防監控場景:利用知識圖譜技術、深度學習等技術,可以應用到人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安防場景中。
4、零售預測場景:通過機器學習,基于門店歷史銷售數據,可以精準的對未來銷售進行預測,為經營者提供更準確的決策分析。此外,在零售行業中,常見的還有無人售賣、人臉支付等應用場景。
5、金融服務場景:通過語音、唇形、表情合成技術和深度學習等技術,克隆出與真實面審員一樣AI視頻面審員,可以準確無誤的與客戶進行多輪面談。
除此外,還有信貸微表情識別系統應用場景。
標題名稱:什么是AI服務器?與普通服務器有什么區別?有哪些應用場景?
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