戴尔服务器R710的配置参数

服务器处理器：Intel(R)四核E5504 Xeon(R) CPU，213GHz，4M高速缓存，QPI达486 GT/秒
内存：4GB Memory (2x2GB), 1333MHz Dual Ranked RDIMMs for 1 Processors（18个插槽）
（最大支持6个35寸硬盘）
RAID 1
自带2个双端口千兆网卡
可选择添加产品，各种网卡，热插拔冗余电源，冗余风扇，外部存储，备份
戴尔服务器R710的配置可以根据用户需求自行订制
戴尔服务器R710售后服务：3年IT专业支持与关键任务: (5x12) 4小时上门服务

区别很大，但是也有共同点；R7 240是A卡（AMD的）GT740是N卡（NVIDIA）；两个卡都是入门定位的卡，性能很接近，740要更好一点，740显存是GDDR5的显存，其实740就是换了个马甲的gtx650；

随着大数据、云计算、人工智能等技术的成熟与在各行各业的应用，在人工智能时代，AI服务器这个新兴名词也频繁地出现在人们的视线范围内，有人预测在人工智能时代，AI服务器将会广泛的应用于各个行业，那么AI服务器与普通服务器有什么区别呢？为什么AI服务器在人工智能时代能替代大多数的普通服务器呢？

从服务器的硬件架构来看，AI服务器是采用异构形式的服务器，在异构方式上可以根据应用的范围采用不同的组合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器相比较，在内存、存储、网络方面没有什么差别，主要在是大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存，满足各种数据的收集与整理。


戴尔（DELL）Poweredge R730/R740机架式服务器主机数据库/虚拟化服务器电脑整机
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我们都知道普通的服务器是以CPU为算力的提供者，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长。因为在进行逻辑判断时需要大量的分支跳转处理，使得CPU的结构复杂，而算力的提升主要依靠堆砌更多的核心数来实现。


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但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。


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现在市面上的AI服务器普遍采用CPU+GPU的形式，因为GPU与CPU不同，采用的是并行计算的模式，擅长梳理密集型的数据运算，如图形渲染、机器学习等。在GPU上，NVIDIA具有明显优势，GPU的单卡核心数能达到近千个，如配置16颗NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs的核心数可过10240个，计算性能高达每秒2千万亿次。且经过市场这些年的发展，也都已经证实CPU+GPU的异构服务器在当前环境下确实能有很大的发展空间。

自带。在戴尔r740电脑的配置介绍中可知，该电脑有2颗银牌4208，配置自带h730raid卡；配置12t10k sas 硬盘3块。raid控制卡是一种磁盘阵列卡，它的核心就是raid控制芯片。

同时按下“Windows键”+“R键”，然后输入regedit，依次点击注册表左侧的：HKEY_LOCAL_MACHINE、SYSTEM、CurrentControlSet、Control、Power，右侧可以看到CsEnabled选项，双击，将数值“1”改为“0”，然后点击确定，最后重启电脑。

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