Cip yang digunakan di pelayan AI

Cip yang digunakan dalam pelayan AI terutamanya termasuk jenis berikut:

### CPU (unit pemprosesan pusat)
- ** Fungsi **: Sebagai komponen teras komputer, ia bertanggungjawab untuk memproses maklumat komputer dan mengawal operasinya, melaksanakan arahan sistem komputer dan data operasi.
-** Contoh **: Siri Intel Xeon, Siri AMD EPYC, dan lain-lain. Pemproses berskala Intel Xeon mempunyai bilangan teras yang tinggi, keupayaan pemprosesan pelbagai threading, dan caches berkelajuan tinggi berkapasiti besar.Mereka dengan cekap dapat mengendalikan pelbagai tugas pengkomputeran kompleks dan kerja pengurusan data, menyediakan keupayaan pengkomputeran umum yang kuat untuk pelayan AI untuk memenuhi keperluan pemprosesan dan pengurusan sistem pelbagai tugas.

### GPU (unit pemprosesan grafik)
- ** Fungsi **: Mengadopsi seni bina pengkomputeran selari dengan sejumlah besar teras, ia sesuai untuk mengendalikan tugas berskala besar dan sangat selari.Dalam latihan dan kesimpulan AI, ia dapat mempercepatkan pemprosesan selari sejumlah besar data seperti operasi matriks, dengan itu meningkatkan kecekapan pengkomputeran dengan ketara.Ia amat terpakai kepada tugas -tugas seperti pengiktirafan imej, pengiktirafan pertuturan, dan pemprosesan bahasa semulajadi dalam pembelajaran mendalam.
- ** Contoh **: Siri A100, H100 NVIDIA, AMD MI300, dan lain-lain. GPU H100 NVIDIA, berdasarkan proses seni bina dan pembuatan baru, mempunyai sejumlah besar teras CUDA dan memori video berkelajuan tinggi.Prestasi AI dalam ketepatan FP8 adalah enam kali lebih tinggi daripada generasi terdahulu dan dapat memberikan jalur lebar 900GB/s, yang dapat memenuhi keperluan latihan model AI berskala besar dan pengkomputeran berprestasi tinggi.

### TPU (unit pemprosesan tensor)
- ** Fungsi **: Pemproses tujuan khas yang dibangunkan oleh Google, yang direka khusus untuk mempercepat tugas pengkomputeran kecerdasan buatan.Ia sangat dioptimumkan untuk aplikasi AI seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.Apabila mengendalikan beban kerja AI tertentu, ia dapat memberikan prestasi yang lebih tinggi dan penggunaan kuasa yang lebih rendah berbanding dengan CPU dan GPU tradisional.
- ** Contoh **: Cip TPU generasi kedua Google.Prestasinya telah meningkat dengan ketara berbanding dengan generasi pertama.Ia menyokong lebih banyak operasi dan ketepatan pengkomputeran yang lebih tinggi dan telah digunakan secara meluas di pusat data berskala besar, menyediakan sokongan pengkomputeran yang kuat untuk pelbagai perkhidmatan AI dan projek penyelidikan Google.

### FPGA (array pintu masuk yang boleh diprogramkan medan)
- ** Fungsi **: Ia mempunyai pengaturcaraan dan fleksibiliti.Pengguna boleh memprogram dan mengkonfigurasinya mengikut keperluan aplikasi tertentu untuk melaksanakan fungsi dan algoritma logik yang berbeza.Dalam bidang AI, FPGA boleh menjalankan pecutan perkakasan yang disesuaikan mengikut model dan algoritma AI tertentu, dan sesuai untuk beberapa senario aplikasi AI dengan keperluan yang tinggi untuk fleksibiliti dan prestasi masa nyata.
-** Contoh **: Siri Virtex Xilinx, Siri Stratix Intel, dan lain-lain.Sistem AI.Selain itu, ia boleh melaksanakan pelbagai algoritma AI dan arkitek rangkaian saraf melalui pengaturcaraan, menyediakan penyelesaian perkakasan yang disesuaikan untuk aplikasi AI yang berbeza.

### ASIC (litar bersepadu spesifik aplikasi)
- ** Fungsi **: Ia adalah litar bersepadu yang direka untuk aplikasi tertentu, dengan tahap penyesuaian dan pengoptimuman yang tinggi.Ia boleh menjalankan pengoptimuman mendalam untuk jenis tugas AI tertentu untuk mencapai pengkomputeran dan pemprosesan yang cekap.Biasanya, ia mempunyai kelebihan dari segi prestasi, penggunaan kuasa, dan kos, tetapi fleksibilitinya agak miskin.
- ** Contoh **: Cambricon's Siyuan Series Chips, Bitmain's Chips, dll.