根据AI做事器的运用领域不同，AI做事器也会采取不同的构造。
如：CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC或CPU+多种加速卡等多种组合形式。

人工智能做事器（AI做事器）_处置器_可编程 AI简讯

CPU、GPU、TPU、FPGA 、ASIC 是什么？

CPU (中心处理器) 是打算机的核心，卖力实行指令和掌握打算机的运行。
GPU (图形处理器) 是专门用于处理图像和***的处理器。
TPU (张量处理器) 是谷歌推出的一种专门用于加速机器学习的处理器，它可以高效地实行矩阵乘法等操作。
FPGA (现场可编程门阵列) 是一种可编程逻辑器件，可以根据须要重新配置其内部电路以实现不同的功能 。
ASIC (专用集成电路) 是针对特定用户哀求和特定电子系统设计、制造的专有运用程序芯片，其打算能力和打算效率可根据算法须要进行定制。

与普通做事器比较：

AI做事器更适宜进行大规模并行打算，而普通做事器更善于逻辑运算。
AI做事器支持多重矩阵运算，如卷积、池化和激活函数，可以加速深度学习算法的运算，而普通做事器紧张进行标量运算。
AI做事器采取多芯片组合，算力硬件本钱更高，而普通做事器紧张以CPU为主导，硬件成本相对较低。

AI做事器利用不同的架构进行繁芜运算，以便支持不同的运用。
如：机器学习、自然措辞处理、视觉处理、深度学习、神经网络演习等。

但在行业内，目前还没有统一的标准。
与传统做事器比较，AI做事器更像是为进行繁芜人工智能运算而设计的定制服务器。

#所见所得，都很科学#

#人工智能#