一、引言

AI服务器作为现代人工智能技术的重要支撑，扮演着至关重要的角色，随着AI技术的迅猛发展，AI服务器在各种应用场景中得到了广泛应用，从深度学习训练到智能应用推理，都离不开高效、稳定的AI服务器，本文将详细探讨AI服务器的分类，以便读者更好地了解和选择合适的AI服务器。

二、按应用场景分类

深度学习训练型服务器

深度学习训练型服务器主要用于大规模数据的并行计算，以进行深度学习模型的训练，这类服务器需要极高的计算能力和存储容量，以应对复杂的模型训练任务，典型产品包括中科曙光的X785-G30和华为昇腾Atlas 800（型号9000、型号9010），这些服务器通常搭载多颗高性能GPU，以提供强大的并行计算能力。

智能应用推理型服务器

智能应用推理型服务器则主要用于利用已经训练好的模型进行推理和预测，相较于训练型服务器，推理型服务器对算力的要求相对较低，但仍需具备一定的计算能力和低延迟的特点，典型产品有中科曙光的X785-G40和华为昇腾Atlas 800（型号3000、型号3010），这些服务器通常部署在实际应用环境中，提供实时的推理服务。

三、按芯片类型分类

CPU+GPU混合架构服务器

CPU+GPU混合架构服务器是目前最常见的AI服务器类型，它结合了CPU的逻辑运算能力和GPU的并行计算能力，适用于大多数AI应用场景，GPU在深度学习训练和推理过程中表现出色，能够显著加速矩阵运算和卷积运算，这种架构的服务器可以根据具体需求配置不同数量的GPU，以满足不同规模的应用需求。

CPU+FPGA架构服务器

CPU+FPGA架构服务器则提供了更高的灵活性和可定制性，FPGA（现场可编程门阵列）可以根据特定的AI算法进行定制，从而实现更高效的计算性能，这种架构的服务器适用于需要高度优化和定制化的AI应用，例如金融领域的风险预测和电信领域的话务处理。

CPU+TPU架构服务器

CPU+TPU架构服务器则是专门为AI计算设计的一种新型服务器，TPU（张量处理单元）是针对张量运算进行优化的专用处理器，能够在AI计算中提供更高的性能和能效比，这种架构的服务器适用于大规模的AI训练和推理任务，特别是在神经网络模型的训练和部署中表现出色。

CPU+ASIC架构服务器

CPU+ASIC架构服务器则采用了专用集成电路（ASIC）作为加速器，ASIC针对特定的AI应用进行了高度优化，能够提供极高的计算性能和能效比，ASIC的灵活性较差，适用于特定类型的AI计算任务，这种架构的服务器在区块链计算和加密货币挖矿等领域得到了广泛应用。

CPU+多种加速卡架构服务器

除了上述几种常见的架构外，还有一些AI服务器采用了CPU+多种加速卡的架构，这些加速卡包括但不限于GPU、FPGA、TPU和ASIC等，通过组合使用不同类型的加速卡，可以兼顾灵活性和计算性能，满足多样化的AI应用需求。

四、按服务器路数分类

四路服务器

四路服务器是指支持四个处理器的服务器，这种服务器具有较高的计算能力和扩展性，适用于中等规模的AI应用，它们通常用于需要较高性能和可靠性的应用场景，如大型企业的数据中心和科研机构的研究实验室。

八路服务器

八路服务器则支持八个处理器，具有更强的计算能力和更大的内存容量，这类服务器适用于大规模并行计算任务，如深度学习训练和科学计算，它们通常用于需要极高计算性能的应用场景，如大型互联网公司的数据中心和国家级实验室。

十六路服务器

十六路服务器支持十六个处理器，是当前最高规格的服务器之一，它们具有极高的计算能力和扩展性，适用于超大规模的AI应用，这类服务器通常用于国家级科研项目和大型企业的核心数据中心，以满足极端的计算需求。

五、按部署方式分类

云侧AI服务器

云侧AI服务器主要部署在云端数据中心，提供强大的计算能力和存储资源，它们适用于需要大规模计算资源的AI应用，如云计算服务提供商的数据中心和大型企业的私有云环境，云侧AI服务器具有高可用性、高扩展性和高安全性的特点，能够满足大规模AI应用的需求。

边缘侧AI服务器

边缘侧AI服务器则部署在靠近数据源的边缘节点，提供即时的数据处理和分析能力，它们适用于对延迟敏感的AI应用场景，如自动驾驶、物联网和智能制造等，边缘侧AI服务器具有低延迟、低带宽需求和高实时性的特点，能够满足边缘计算的需求。

六、结论

AI服务器作为现代人工智能技术的重要支撑，其分类方式多种多样，根据应用场景、芯片类型、服务器路数和部署方式等因素，AI服务器可以分为多种类型，不同类型的AI服务器在不同的应用场景中具有不同的优势和特点，在选择AI服务器时，需要根据具体的应用场景和需求进行综合考虑，以选择最适合的AI服务器解决方案。