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2019人工智能服务器排行榜

2019-11-28 eNet&Ciweek/弘毅


2019人工智能服务器TOP25
排名企业产品
1华为昇腾系列
2中科曙光X795-G30、W760-G30
3戴尔R740、PowerEdge C4140
4中兴ES600S MEC
5清华同方同方超强G858
6浪潮AGX-5、AGX-2
7英伟达NVIDIA DGX
8惠普HPE Apollo 6500
9杰和CRH4524D、T4D0-G3
10思科C480ML
11联想ThinkSystem SE350
12依图原子系列云端服务器
13宝德PR2710P、PR2750P
14CyancloudSYS-S424G、SYS-S438G
15新华三UniServer R5300 G3
16中科云达DGX-2、S9220-HGX
17凌炫GR2020、GR4020
18华硕ESC4000 DHD G4
19AMAXMatrix AI系列
20安擎EG630G-G10、EG820G-G20
21超微SYS-1029GQ-TRT
22正昱P800S、GS995
23迎达TS5388G V4、RS5288G V4
24正睿ZI2C4S7-8294-TC4
25强氧GS4210、GS2204
2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行


或许很少人有人知道,当前全球所有的信息数据中,有90%都产生于近几年

 随着互联网的诞生与发展,人类社会不仅是迎来了数据的大爆炸,也迎来了人工智能特征使之改变的时代特征,应用特征,评价特征,价值特征,产品特征。

相关报告显示,预计2020年,全球平均每个人均摊到的数据量将达到5200GB,这其中的三分之一不仅将成为大数据的一部分,更重要的是也将成为人工智能行为规范、行事规则、产品规矩的一部分。

任何传统优势可能都不会存在,没有对新事物的认识,就没有未来。

另,更巨大的数据量,对算力无疑是更严峻的考验。

必须冲破摩尔定律,AI服务器必须登上历史舞台

众所周知,推动AI发展的动力有三个:算法、数据、算力。

不久前,Facebook公司人工智能领域的负责人杰尔姆·佩森蒂在一次公开演讲中表示出了对于人工智能的担忧,自2012年以来,创建最先进系统所需的计算量每年增加10倍,AI训练任务所运用的算力每3.43个月就会翻倍,这一数字大大超越了芯片产业长期存在的摩尔定律(每18-24个月芯片的性能会翻一倍)。

算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能行业,但现有计算平台已经不足以完成人工智能对于庞大运算量的需求。

传统服务器主要以CPU为算力提供者,随着云计算、大数据、AI、物联网等技术应用,数据在近几年呈指数型增长,以往只依靠CPU进行运算的传统服务器应付起来愈发吃力。因此,拥有上千个核心、擅长处理密集型运算的AI服务器必须登上历史的舞台。

从硬件架构来看,AI服务器主要指的是采用异构形式的服务器,有CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU等多种形式,其中采用CPU+GPU结构的AI服务器最为广泛。因此在业界,也有许多人将其默认为GPU服务器。

2019年全球人工智能系统支出将达到358亿美元,相比2018年增加44%

AI服务器市场的前景可见一斑。

2018年11月12日,在美国达拉斯举行的全球超算大会SC18上,浪潮发布AI超级服务器AGX-5,凭借其单机每秒2千万亿次的计算性能,成为当时全球最强大的AI计算主机之一;

2019年4月10日,华为在其智能计算中国行深圳站上,正式推出基于昇腾AI芯片的Atlas人工智能计算平台——即针对AI全场景的解决方案,以加强该公司智能计算布局;

2019年7月1日,在MWC19(2019世界移动大会)期间,亦有服务于人工智能时代的全新一代自主研发服务器发布……

从服务器到平台,今后的领导者的任务之一,必须包括构建完善产业生态

2019年上半年,互联网仍然是AI服务器市场最大的主体,同时能源、服务、建筑、通信、公共事业五个行业增速超过或接近200%,传统行业的AI应用已迈入规模化部署阶段,产业AI化进一步提速。

但是,传统行业应用AI的最大挑战往往不在于算力,而在于缺乏平台、应用程序开发,以及模型、算法调整方面的技术能力,产业AI化的实现需要生态力量的支撑。

为解决这一难题,不少企业提供更加全面的一站式解决平台。

目标包括,连接具备AI技术开发能力的科技公司及具备实施AI整体解决方案能力的SI、ISV伙伴,通过彼此的连接、共享与协同,共同为客户提供端到端的Al模型和方案。

结语

实现人工智能服务器产业的“质变”的过程,将很有意思。

每个厂商都有机会。

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