伴随人工智能技术的提升与普及，AI服务器成为了相关行业必不可少的硬件设施，而人工智能算法多种多样，应用场景复杂多变，因此衍生出不同种类的AI服务器。成都联想代理

其中，最重要的一种区分便是AI服务器所搭载的计算卡。常见的计算卡有CPU、GPU、FPGA、TPU、ASIC五种，如果单从性能上看，这五种卡是依次提升，CPU最弱，ASIC最强。但是在实际的应用中，不仅仅要考虑性能，还需要顾及AI服务器的可编程性和灵活性，而在这方面，从CPU到ASIC则是依次递减，ASIC是将算法固化在芯片上，算法是比较固定的，所以它的性能最好，但是编程性和灵活性就明显受限。用户在实际选择时需要综合考虑到功耗、成本、性能、实时性等各方面因素，尤其是一些具有专用目的的处理器，如果算法已经固化并且很简单，的确可以使用ASIC，因为ASIC性能好且功耗低，但在训练或者通用情况下，GPU则是更好的选择。

究其原因，主要是GPU卡的性能和灵活性比较均衡，使搭载GPU卡的AI服务器可以覆盖更多的应用场景，尤其在人工智能领域的应用相当多，因此我们平时所接触到的AI服务器，大多是通过GPU提升运算能力的。例如海量计算处理，GPU卡超强的计算功能可应用于海量数据处理方面的运算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等，大大缩短大数据量的运算时间，甚至以单台代替原本数台普通服务器组成的集群；又比如在深度学习模型领域，AI服务器凭借GPU卡的加速效果，可作为深度学习训练的平台，满足加速计算的同时，亦可直接与外界连接通信，并且可以和云服务器搭配使用，通过对象存储 COS，为AI服务器提供大数据量的云存储服务。https://www.lenovocd.com/

计算机作为具备多年行业经验的服务器厂商，已研发出多款性能强大的AI服务器产品，覆盖多种应用场景。就以AI服务器KI4224G为例，这是一款为满足对空间部署和高性能要求的高端图形工作站/服务器产品，基于高性能可扩展处理器平台设计开发，在4U高度空间中可支持10片双宽GPU图形计算加速卡，标准的4U双路机架式GPU服务器，完美融合了性能、扩展性和密度三种优势，可用于图形渲染、深度学习、天体物理、化学分子计算、云计算和虚拟化、计算密集型行业或应用。

当然，除了GPU之外，其他几种计算卡的综合能力也在不断提升，以满足对应的需求，相信将来一定会出现性能和灵活性兼备并且提升一个档次的产品。

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