人工智能是当前的热点，它的发展对计算能力提出了新的挑战。作为计算能力的主要提供者，面向人工智能的服务器技术成为业界关注的焦点。业界知名的行业组织OpenAI发布的报告显示，自2012年以来，业界最大规模的人工智能训练（如2012年的AlexNet、2014年的GoogleNet、2017年的AlphaZero等）使用的计算量呈指数级增长，平均每隔3.5个月就会翻一倍，使得其在过去的六七年间已经增长了30多万倍。因此，为了满足人工智能领域激增的计算需求，作为计算能力主要提供者的服务器技术面临新的挑战，成为业界关注的焦点。　　　　关于AI服务器，目前业界发展情况如何，适用于哪些应用场景，AI计算对服务器有什么新的要求，在相应的应用场景下存在哪些潜在的业务需求，AI服务器应当具备怎样的整体架构，业内都有哪些典型的AI服务器配置，以及AI服务器未来的发展趋势，请关注本次峰会的《AI服务器白皮书》。　　　　

当前，基于X86架构CPU（CentralProcessingUnit，中央处理单元）的服务器是业界的主流。在这类服务器中，最核心的计算部件是CPU，它一直遵循着摩尔定律按照每18个月性能翻一倍的趋势发展。但随着人工智能训练计算量的发展，CPU计算能力与人工智能需求间的差距将越来越大。这对AI服务器架构将是一个新的挑战。　　　

　计算芯片作为服务器的核心部件之一，它的变化将直接关系到服务器中与之相配合的内存、存储、网络乃至供电、散热、机箱等设计要素的调整与更新，从而形成完备的人工智能服务器技术体系。因此，白皮书重点针对人工智能业务负载需求，梳理了人工智能服务器的背景、核心需求、工作场景，提出了人工智能服务器总体架构及关键技术体系，对其中重点技术进行了深入分析，总结了目前业内典型人工智能服务器配置及相关案例，最后对人工智能服务器的未来发展趋势进行了展望。　　　

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　项目经理：肖扬　　　　

中国电信股份有限公司战略与创新研究院　　

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