服务器：AI算力的重要载体

服务器通常是指那些具有较高计算能力，能够提供给多个用户使用的计算机。服务器与PC机的不同点很多，例如PC机在 一个时刻通常只为一个用户服务。服务器与主机不同，主机是通过终端给用户使用的，服务器是通过网络给客户端用户使 用的，所以除了要拥有终端设备，还要利用网络才能使用服务器电脑，但用户连上线后就能使用服务器上的特定服务了。

AI服务器是一种能够提供人工智能（AI）计算的服务器。它既可以用来支持本地应用程序和网页，也可以为云和本地服务 器提供复杂的AI模型和服务。AI服务器有助于为各种实时AI应用提供实时计算服务。AI服务器按应用场景可分为训练和推 理两种，其中训练对芯片算力要求更高，推理对算力的要求偏低。

GPU：AI算力的核心

AI芯片是算力的核心。AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模 块（其他非计算任务仍由CPU负责）。伴随数据海量增长，算法模型趋向复杂，处理对象异构，计算性能要求高， AI 芯片在人工智能的算法和应用上做针对性设计，可高效处理人工智能应用中日渐多样繁杂的计算任务。

GPU是目前最广泛应用的AI芯片。AI芯片主要包括图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、专用 集成电路（ASIC）、神经拟态芯片（NPU）等。GPU属于通用型芯片，ASIC属于专用型芯片，而FPGA则是 介于两者之间的半定制化芯片。2022年，我国GPU服务器占AI服务器的89%。

CUDA是英伟达2007年推出的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)，允许软件使用某些类型的GPU进行通用计 算机处理。CUDA与 NVIDIA GPU 无缝协作，加速跨多个领域的应用程序开发和部署。 目前，超过一百万的开发人员正在使用 CUDA-X，它提供了提高生产力的能力，同时受益于持续的应用程序性能。

来源：国海证券

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