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今天，小編將在這篇文章中為大家帶來服務器的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對服務器具備清晰的認識，主要內容如下。

一、服務器如何按體系結構分類

根據體系結構不同，服務器可以分成兩大重要的類別：IA架構服務器和RISC架構服務器。

這種分類標準的主要依據是兩種服務器采用的處理器體系結構不同。RISC架構服務器采用的CPU是所謂的精簡指令集的處理器，精簡指令集CPU的主要特點是采用定長指令，使用流水線執行指令，這樣一個指令的處理可以分成幾個階段，處理器設置不同的處理單元執行指令的不同階段，比如指令處理如果分成三個階段，當第N條指令處在第三個處理階段時，第N+1條指令將處在第二個處理階段，第N+2條指令將處在第一個處理階段。這種指令的流水線處理方式使得CPU有并行處理指令的能力，這使處理器能夠在單位時間內處理更多的指令。IA架構的服務器采用的是CISC體系結構，即復雜指令集體系結構，這種體系結構的特點是指令較長，指令的功能較強，單個指令可執行的功能較多，這樣我們可以通過增加運算單元，使一個指令所執行的功能能夠同時并行執行來提高運算能力。長時間以來兩種體系結構一直在相互競爭中成長，都取得了快速的發展。IA架構的服務器采用了開放體系結構，因而有了大量的硬件和軟件的支持者，在近年有了長足的發展。

二、AI服務器與普通服務器的區別

通過上面的介紹，想必大家對服務器按體系結構的分類已經具備了初步的認識。在這部分，我們主要來了解一下人工智能AI服務器與普通服務器的區別。

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。

我們都知道普通的服務器是以CPU為算力的提供者，采用的是串行架構，在邏輯計算、浮點型計算等方面很擅長。因為在進行邏輯判斷時需要大量的分支跳轉處理，使得CPU的結構復雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數來實現。

但是在大數據、云計算、人工智能及物聯網等網絡技術的應用，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，這對以CPU為主要算力來源的傳統服務提出了嚴重的考驗，并且在目前CPU的制程工藝、單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此必須提升服務器的數據處理能力。因此在這種大環境下，AI服務器應運而生。

現在市面上的AI服務器普遍采用CPU+GPU的形式，因為GPU與CPU不同，采用的是并行計算的模式，擅長梳理密集型的數據運算，如圖形渲染、機器學習等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，GPU的單卡核心數能達到近千個，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數可過10240個，計算性能高達每秒2千萬億次。且經過市場這些年的發展，也都已經證實CPU+GPU的異構服務器在當前環境下確實能有很大的發展空間。

但是不可否認每一個產業從起步到成熟都需要經歷很多的風雨，并且在這發展過程中，競爭是一直存在的，并且能推動產業的持續發展。AI服務器可以說是趨勢，也可以說是異軍崛起，但是AI服務器也還有一條較長的路要走。

以上就是小編這次想要和大家分享的內容，希望大家對本次分享的內容已經具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網頁頂部選擇相應的頻道哦。