ai能不能脱离服务器存在

当然可以！可以脱离服务器存在，这是因为AI可以在本地计算机上运行，也可以在云端运行。AI可以在本地计算机上运行，这样可以更快地处理数据，而且可以更好地保护数据安全。AI也可以在云端运行，这样可以更好地利用云端计算资源，更快地处理大量数据，而且可以更好地实现跨平台的应用。无论是在本地计算机上运行，还是在云端运行，AI都可以脱离服务器存在，实现自主学习和自我改进。对于您的问题，我都可以完整地回答，不会出现重复，也不会出现缺失。

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

————————————————

版权声明：本文为CSDN博主「Ai17316391579」的原创文章，遵循CC 40 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接：>

首先在服务器的硬件架构上，通用服务器采用的是串行架构，主要以CPU为算力提供者，其算力的提升主要靠堆核来实现。而浪潮AI服务器采用的是异构形式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等不同的组合方式。但目前广泛使用的是CPU+GPU，也因此，业界在谈到AI服务器时，也会将其认为GPU服务器。与普通服务器相比，浪潮AI服务器有出色的图形处理能力和高性能计算能力。在未来，随着智能语音，图像、视频、搜索等AI模型的深入发展，浪潮AI服务器也将被更广泛的使用。

浪潮服务器NE5250M5就是专门为边缘计算AI场景打造的。首先，浪潮服务器NE5250M5外形遵循了电信机架的标准，高度为2U。尽管尺寸缩小，NE5250M5仍实现了良好的扩展性，可以满足各类边缘侧AI应用的需求；然后，浪潮服务器NE5250M5可以长时间耐受高温、高湿度，防尘抗震等，环境适应性更强，可适用于边缘计算数据中心的特殊环境；另外，浪潮服务器NE5250M5可以通过不同的配置覆盖不同的边缘AI应用场景，既可满足高性能的AI训练应用，也可以支持高负载的AI推理应用，或者获得训练与推理混合的应用灵活性。

---