人工智能是当前的热点，其发展对计算能力提出了新的挑战。面向人工智能的服务器技术作为计算能力的主要提供者，已成为业界关注的焦点。业内知名行业组织OpenAI发布的报告显示，自2012年以来，业内最大的人工智能培训(如2012年Alexnet、2014年Goglenet、2017年AlphaZero等。)使用的计算量呈指数级增长，平均每3.5个月翻一番，使其在过去六七年中增长了30多万倍。因此，为了满足人工智能领域激增的计算需求，服务器技术作为计算能力的主要提供者，面临着新的挑战，成为业界关注的焦点。

关于人工智能服务器，当前行业发展，适用于哪些应用场景，人工智能计算对服务器的新要求，在相应的应用场景下潜在的业务需求，人工智能服务器应该有什么整体结构，典型的人工智能服务器配置，以及人工智能服务器的未来发展趋势，请关注峰会人工智能服务器白皮书。

目前，基于Centra8l架构的CPU(Centra8l架构的Cessinunt，中央处理单元)服务器是业界的主流。在这种服务器中，CPU是核心计算部件，它遵循摩尔定律，每18个月性能翻倍。但随着人工智能培训计算量的发展，CPU计算能力与人工智能需求之间的差距将越来越大。这将是人工智能服务器架构的新挑战。

作为服务器的核心部件之一，计算芯片的变化将直接关系到内存、存储、网络甚至电源、散热、底盘等设计元素的调整和更新，形成完整的人工智能服务器技术体系。因此，白皮书重点关注人工智能业务负载需求，梳理人工智能服务器背景、核心需求、工作场景，提出人工智能服务器总体结构和关键技术体系，深入分析关键技术，总结典型的人工智能服务器配置及相关案例，最终展望人工智能服务器的未来发展趋势。

欢迎ODCC合作伙伴积极加入本项目。

项目经理：小杨：

中国电信有限公司战略与创新研究所

xiaoyang@chinatelecom

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