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深度學(xué)習(xí)的三大要素是數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算力，其中數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，算法是工具，計(jì)算力是助推器，計(jì)算力的提高推動者深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)之前發(fā)展緩慢，除了算法的原因外，很重要的一個(gè)原因是計(jì)算能力的不足，解決計(jì)算力最重要的支撐是AI服務(wù)器（這里主要指通用的AI服務(wù)器，GPU服務(wù)器）。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的成熟與在各行各業(yè)的應(yīng)用，在人工智能時(shí)代，AI服務(wù)器這個(gè)新興名詞也頻繁地出現(xiàn)在人們的視線范圍內(nèi)，有人預(yù)測在人工智能時(shí)代醫(yī)療問答的應(yīng)用場景，AI服務(wù)器將會廣泛的應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)。

AI服務(wù)器與普通服務(wù)器有什么區(qū)別呢？

1、從服務(wù)器的硬件架構(gòu)來看，AI服務(wù)器是采用異構(gòu)形式的服務(wù)器，在異構(gòu)方式上可以根據(jù)應(yīng)用的范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的服務(wù)器相比較，在內(nèi)存、存儲、網(wǎng)絡(luò)方面沒有什么差別，主要在是大數(shù)據(jù)及云計(jì)算、人工智能等方面需要更大的內(nèi)外存，滿足各種數(shù)據(jù)的收集與整理。

2、卡的數(shù)量不一致：普通的GPU服務(wù)器一般是單卡或者雙卡，AI服務(wù)器需要承擔(dān)大量的計(jì)算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務(wù)器集群。

3、獨(dú)特設(shè)計(jì)：AI服務(wù)器由于有了多個(gè)GPU卡，需要針對性的對于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、散熱、拓?fù)涞茸鰧ｉT的設(shè)計(jì)，才能滿足AI服務(wù)器長期穩(wěn)定運(yùn)行的要求。

AI服務(wù)器有哪些應(yīng)用場景？

基于AI服務(wù)器的優(yōu)勢，AI服務(wù)器在醫(yī)療、搜索引擎、游戲、電商、金融、安防等行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用。

1、醫(yī)療影像智能分析場景：通過機(jī)器視覺、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，模擬醫(yī)療專家思維，推理整斷，幫助醫(yī)生定位病情，輔助做出診斷。

2、人臉識別、語音識別、指紋識別場景：通過深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)圖片，視頻等圖像資料訓(xùn)練。

3、安防監(jiān)控場景：利用知識圖譜技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)醫(yī)療問答的應(yīng)用場景，可以應(yīng)用到人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安防場景中。

4、零售預(yù)測場景：通過機(jī)器學(xué)習(xí)，基于門店歷史銷售數(shù)據(jù)，可以精準(zhǔn)的對未來銷售進(jìn)行預(yù)測，為經(jīng)營者提供更準(zhǔn)確的決策分析。此外，在零售行業(yè)中，常見的還有無人售賣、人臉支付等應(yīng)用場景。

5、金融服務(wù)場景：通過語音、唇形、表情合成技術(shù)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，克隆出與真實(shí)面審員一樣AI視頻面審員，可以準(zhǔn)確無誤的與客戶進(jìn)行多輪面談。

除此外，還有信貸微表情識別系統(tǒng)應(yīng)用場景。