今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)?lái)服務(wù)器的有關(guān)報(bào)道，通過(guò)閱讀這篇文章，大家可以對(duì)服務(wù)器具備清晰的認(rèn)識(shí)，主要內(nèi)容如下。

一、服務(wù)器如何按體系結(jié)構(gòu)分類(lèi)

根據(jù)體系結(jié)構(gòu)不同，服務(wù)器可以分成兩大重要的類(lèi)別：IA架構(gòu)服務(wù)器和RISC架構(gòu)服務(wù)器。

這種分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)的主要依據(jù)是兩種服務(wù)器采用的處理器體系結(jié)構(gòu)不同。RISC架構(gòu)服務(wù)器采用的CPU是所謂的精簡(jiǎn)指令集的處理器，精簡(jiǎn)指令集CPU的主要特點(diǎn)是采用定長(zhǎng)指令，使用流水線執(zhí)行指令，這樣一個(gè)指令的處理可以分成幾個(gè)階段，處理器設(shè)置不同的處理單元執(zhí)行指令的不同階段，比如指令處理如果分成三個(gè)階段，當(dāng)?shù)贜條指令處在第三個(gè)處理階段時(shí)，第N+1條指令將處在第二個(gè)處理階段，第N+2條指令將處在第一個(gè)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(shí)間內(nèi)處理更多的指令。IA架構(gòu)的服務(wù)器采用的是CISC體系結(jié)構(gòu)，即復(fù)雜指令集體系結(jié)構(gòu)，這種體系結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是指令較長(zhǎng)，指令的功能較強(qiáng)，單個(gè)指令可執(zhí)行的功能較多，這樣我們可以通過(guò)增加運(yùn)算單元，使一個(gè)指令所執(zhí)行的功能能夠同時(shí)并行執(zhí)行來(lái)提高運(yùn)算能力。長(zhǎng)時(shí)間以來(lái)兩種體系結(jié)構(gòu)一直在相互競(jìng)爭(zhēng)中成長(zhǎng)，都取得了快速的發(fā)展。IA架構(gòu)的服務(wù)器采用了開(kāi)放體系結(jié)構(gòu)，因而有了大量的硬件和軟件的支持者，在近年有了長(zhǎng)足的發(fā)展。

二、AI服務(wù)器與普通服務(wù)器的區(qū)別

通過(guò)上面的介紹，想必大家對(duì)服務(wù)器按體系結(jié)構(gòu)的分類(lèi)已經(jīng)具備了初步的認(rèn)識(shí)。在這部分，我們主要來(lái)了解一下人工智能AI服務(wù)器與普通服務(wù)器的區(qū)別。

從服務(wù)器的硬件架構(gòu)來(lái)看，AI服務(wù)器是采用異構(gòu)形式的服務(wù)器，在異構(gòu)方式上可以根據(jù)應(yīng)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(wù)器相比較，在內(nèi)存、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)方面沒(méi)有什么差別，主要在是大數(shù)據(jù)及云計(jì)算、人工智能等方面需要更大的內(nèi)外存，滿足各種數(shù)據(jù)的收集與整理。

我們都知道普通的服務(wù)器是以CPU為算力的提供者，采用的是串行架構(gòu)，在邏輯計(jì)算、浮點(diǎn)型計(jì)算等方面很擅長(zhǎng)。因?yàn)樵谶M(jìn)行邏輯判斷時(shí)需要大量的分支跳轉(zhuǎn)處理，使得CPU的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。

但是在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能及物聯(lián)網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用，充斥在互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何倍數(shù)的增長(zhǎng)，這對(duì)以CPU為主要算力來(lái)源的傳統(tǒng)服務(wù)提出了嚴(yán)重的考驗(yàn)，并且在目前CPU的制程工藝、單個(gè)CPU的核心數(shù)已經(jīng)接近極限，但數(shù)據(jù)的增加卻還在持續(xù)，因此必須提升服務(wù)器的數(shù)據(jù)處理能力。因此在這種大環(huán)境下，AI服務(wù)器應(yīng)運(yùn)而生。

現(xiàn)在市面上的AI服務(wù)器普遍采用CPU+GPU的形式，因?yàn)镚PU與CPU不同，采用的是并行計(jì)算的模式，擅長(zhǎng)梳理密集型的數(shù)據(jù)運(yùn)算，如圖形渲染、機(jī)器學(xué)習(xí)等。在GPU上，NVIDIA具有明顯優(yōu)勢(shì)，GPU的單卡核心數(shù)能達(dá)到近千個(gè)，如配置16顆NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心數(shù)可過(guò)10240個(gè)，計(jì)算性能高達(dá)每秒2千萬(wàn)億次。且經(jīng)過(guò)市場(chǎng)這些年的發(fā)展，也都已經(jīng)證實(shí)CPU+GPU的異構(gòu)服務(wù)器在當(dāng)前環(huán)境下確實(shí)能有很大的發(fā)展空間。

但是不可否認(rèn)每一個(gè)產(chǎn)業(yè)從起步到成熟都需要經(jīng)歷很多的風(fēng)雨，并且在這發(fā)展過(guò)程中，競(jìng)爭(zhēng)是一直存在的，并且能推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展。AI服務(wù)器可以說(shuō)是趨勢(shì)，也可以說(shuō)是異軍崛起，但是AI服務(wù)器也還有一條較長(zhǎng)的路要走。

以上就是小編這次想要和大家分享的內(nèi)容，希望大家對(duì)本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類(lèi)別的文章，可以在網(wǎng)頁(yè)頂部選擇相應(yīng)的頻道哦。