一台高速行驶的列车，离不开一台强大的发动机。那么高效运行的AI，它的“发动机”又是什么呢？答案就是AI服务器。作为AI必不可少的装备，AI服务器以7*24小时不间断的工作方式，保证了AI的稳定输出。

　　看到这伙伴们可能会好奇，AI服务器是什么？AI服务器是怎么发展起来的？和普通服务器又有哪些区别？别急，今天就让诺德基金小编来为大伙一一揭秘吧！

　　在解释什么是AI服务器之前，诺德基金小编先带大家了解一下什么是服务器。它是一种能够提供各种服务的计算机，比如存储数据、运行程序等。如果把服务器看作是点外卖，那么它的工作原理就是这样的：

　　而AI服务器，就相当于是服务器的加强版，其拥有更强大的图形处理能力和数据计算能力。通过前几期的内容分享，小伙伴们应该都知道，AI深度学习的三大要素分别是数据、算法和算力。其中数据是基础，算法是工具，算力是推动器。也就是说，只有提高算力，才能推动AI继续深度学习。这就相当于你做数学题，算力越强、你学的就越多。而解决算力最重要的支撑，就是 AI 服务器。

　　AI服务器和普通服务器的主要区别，主要在于它们的用途和所具备的功能。普通服务器主要用于提供网络服务，如浏览网页等，其计算要侧重于网络通信和数据处理。而AI服务器则用于支持人工智能应用，如深度学习等，其计算能力侧重于大规模数据处理、模型训练等方面。

　　而AI服务器之所以在部分功能上优于普通服务器，一部分原因是因为其在硬件上做了升级。包括但不限于以下几方面：

　　1.高性能GPU：AI服务器通常配备高性能的GPU(图形处理器)，以满足深度学习算法的并行计算需求。GPU可以加速深度学习算法的计算过程，使得大规模深度神经网络的训练成为可能。

　　2.多核CPU：可以更快速地处理数据和算法等日常任务，从而确保了AI模型的整体性能和稳定性。

　　4.高速网络：以便实现大量数据的快速传输和处理，可以确保数据传输的稳定性和高效性。

　　AI服务器的发展，可以追溯到20世纪90年代初，当时随着人工智能技术的兴起，人们开始研究如何将人工智能技术应用于实际场景中。在这个过程中，需要高性能的计算设备来支持大规模的数据处理和模型训练。

　　在21世纪初，随着GPU的普及，人们开始尝试将GPU应用于深度学习领域，并取得了显著的成果。GPU的并行计算能力可以加速深度学习算法的计算过程，使得大规模深度神经网络的训练成为可能。

　　近年来，随着人工智能技术的快速发展，AI服务器在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用不断扩大，从而推动了人工智能技术的快速发展和应用。

　　与此同时，随着技术的不断进步和创新，AI服务器的性能也在不断提升。例如，一些新型的AI服务器采用了先进的冷却技术，以支持高负载运行；同时，还采用了智能化的管理软件以实现自动化部署和监控等功能。诺德基金小编相信随着AI服务器的更新迭代，AI深度学习的能力也将会不断提高，未来AI的应用场景也将更加丰富。