数据中心的发展路径是主机时代

AI时代对数据中心的要求

做过人工智能相关的服务项目吗？有没有建一个数据中心作为人工智能和计算？然后九合网络(http://www.9he.com/)的专业技术人员建议，现在有必要重新考虑如何部署您的数据中心。人工智能需要大量的数据和信息，也需要大量的计算。在这些方面，传统的CPU并不适合，而GPU和FPGA在解决这类日常任务方面优势突出。Google为深度神经网络专业开发设计的TPUCPU在深度神经网络层面的效率是GPU的几十倍。英特尔在意识到FPGA将在未来深度学习层面发挥巨大作用时，斥资167亿美元收回了Altera。

所有FPGA都具有低功耗、出色的性能和良好的兼容模式。在并行计算中，FPGA中包含的lut、寄存器、DSP等按照编程通过互联网连接起来，可以完成特殊的功能，不断地重新配置应用。与GPU或ASIC相比，FPGA具有更强的兼容模式和协调能力。功耗层面，国内某互联网公司测试过，一块FPGA加速卡的功耗在20W-75W左右，匹配的GPU模块功耗在235W-300W。此外，中端GPU的单精度每瓦为20Gflops/W，而FPGA的单精度每瓦为60Gflops/W-80Gflops/W..节能的实际效果非常明显。

九合网络人工智能数据中心建设

目前国内很多云计算技术公司都是刚刚开始提供专业的GPU云服务器。美团云、阿里云服务器、腾讯云服务都提供GPU云服务器，腾讯云服务也提供FPGA云主机。可见中国的云服务商才刚刚开始充分考虑AI市场的需求。如果你担心云计算平台的安全系数，或者充分考虑性价比高的问题，期望建一个数据中心。那么你必须考虑选择GPU网络服务器和FPGA网络服务器来构建自己的数据中心。

目前市场上常见的数据中心GPU有NVIDIATesla和AMD的镭龙Instinct系列产品。在FPGA层面，有StratixVFPGA，微软已经应用在bing的web服务器上。据说，目前在AI科研方面，中外华人专家学者的科研成果已经占到了世界科研成果总量的40%。未来，中国将在全球率先建设AI数据中心。

九和网(http://www.9he.com/)全面发展自身技术水平，为公司客户的数据中心建设提供优质的技术咨询和设备。