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    1. AI基礎架構火熱開建 GPU服務器大顯身手


      2021-05-31


          017年被國內許多研究人員視為是中國AI元年,也是AI生態和市場迅速發展的一年。在國家政策和資本注入的共同推動下,大量AI初創企業紛紛涌現、行業應用迅速落地。AI市場的火熱,也為以GPU服務器為主的AI基礎設施擴張造就了良機。一些市場調研機構的統計數據,也從側面佐證了這一觀點。

          近日,國際數據公司IDC發布了新的《人工智能基礎架構市場(2019下半年)跟蹤》報告。該報告顯示,2019年人工智能基礎架構市場規模達到20.9億美元,同比增長58.7%。其中GPU服務器占據96.1%的市場份額。IDC預測到2024年,中國GPU服務器市場規模將達到64億美元。

          當前,工業與學術界的數據科學家已將GPU用于機器學習以便在各種應用上實現開創性的改進,這些應用包括視頻分析、語音識別、圖像分類、以及自然語言處理等。在產業合作方面,浪潮、科大訊飛、今日頭條、滴滴等科技公司已經開始積極合作,致力于幫助行業客戶在視頻、搜索、語音、圖像、網絡等方面取得數量級的應用性能提升。

          從硬件架構來看,AI服務器主要指的是采用異構形式的服務器,有CPU+FPGA、CPU+GPU、CPU+TPU等多種形式。其中,采用CPU+GPU結構的AI服務器十分廣泛。因此在業界,也有許多人將其默認為GPU服務器。截至目前,GPU服務器在醫療、游戲、電商、金融、安防等行業有著廣泛的應用。

          人工智能需要強大的計算能力,也就是CPU+GPU;快速的存儲,減少延遲提升性能;大內存容量,供海量數據分析;專用芯片,在某一AI計算領域可提供更強的性能及更低功耗,例如人臉識別專用芯片可以植入攝像頭中,功耗要比服務器低數十倍。

          此外,GPU加速計算可以在GPU仍然運行其余程序代碼的情況下,將應用程序中計算密集部分的工作負載轉移到GPU,從而提供良好的應用程序性能。從用戶的角度來看,應用程序運行得更快?;诖?,提升GPU服務器性能勢在必行。

          用戶在選購GPU,也要考慮業務應用先選擇GPU型號、使用場景及數量(邊緣和中心)、自我需求及IT運維能力、集群系統的成熟度及工程效率、配套軟件的價值以及服務的價值等因素。

          人工智能AI平臺基礎架構中至關重要的就是存儲架構??傮w來看,存儲架構主要有三種模式:基于數據塊的SAN存儲、基于文件的NAS存儲和對象存儲。未來,隨著人工智能技術在各領域應用程度的不斷深化,存儲結構也將進行相應的升級。

          眼下,人工智能服務器正在快速的成熟和完善中,結合整個人工智能技術和服務的發展,未來人工智能服務器會重點在低功耗設計、智能邊緣計算、軟硬件平臺融合等領域產生新的突破。而在這一輪以深度神經網絡為理論基礎的人工智能大發展中,創新算法、海量數據和模型訓練計算能力是三個不容忽視的推動要素。

          實際上,傳統行業與AI融合時所面臨的挑戰往往不在于算力,而在于缺乏平臺、應用程序開發,以及算法、模型調整方面的技術能力,未來業內人士也需要在這些方面進行強化。計算無處不在,互聯無處不在,AI無處不在,或許就是科技迅速發展的一大表現吧!

          轉自丨中國智能制造網

          


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