物理服務器在AI發展中扮演著重要的角色。傳統的以CPU為計算部件的服務器架構已難以滿足人工智能的新需求，因此，"CPU+ GPU/FPGA/ASIC"的異構計算架構成為人工智能服務器的核心思路。

AI服務器可以根據應用場景分為深度學習訓練型和智能應用推理型。訓練任務對服務器算力要求較高，需要訓練型服務器提供高密度算力支持。受益于AI等相關新興領域的應用以及“東數西算”政策下云計算、超算中心的蓬勃發展，數據計算、存儲需求呈幾何級增長，算力需求持續釋放帶動算力基礎設施迎增長新周期。

此外，物理層AI技術也在AI發展中起到了關鍵作用。這種設計包含兩種主流方法：一是基于AI技術的端到端通信鏈路設計，二是基于AI技術的通信模塊算法設計。這些技術的發展和應用都離不開物理服務器的強大計算能力和存儲能力。

總的來說，物理服務器通過其強大的計算能力和存儲能力，為AI的發展提供了強大的支持。同時，隨著AI相關新興領域的發展和需求的增長，物理服務器的角色和重要性也將進一步提升。

RAKsmart服務器可以提供更加強大的計算性能、更安全穩定的運行環境。

審核編輯 黃宇