打破在服务器基础设施上运行AI的瓶颈局限

现今，众多企业组织正在全面拥抱AI人工智能应用程序，以应对指数级增长的大数据处理挑战。由于AI应用的高要求和并行处理能力的需求，传统的标准化CPU已难以满足其日益增长的任务需求。面对数据中心服务器性能瓶颈的问题，企业需要深思熟虑并采取明智的应对措施。

本文将为您揭示企业数据中心如何应对AI应用程序在本地部署环境和云基础架构方面的挑战。我们汲取了数据中心的行业洞见，强调与服务器供应商紧密合作的重要性。这些供应商能助您的企业在早期阶段顺利过渡到高级生产阶段，充分发掘AI功能的潜力。

面对人工智能的浪潮，企业正积极应对各种变数，以确定如何把握由深度学习带来的新洞察机会。这一领域充满了无限的商业机遇，消极应对可能会带来商业风险。因为竞争对手正在积极收集并分析处理海量数据，以扩大其客户群。业务部门、IT员工、数据科学家和开发人员的共同努力，正推动着企业的人工智能战略发展。

随着AI应用的深入发展，越来越多的企业会面临服务器性能的瓶颈问题。人工智能应用，尤其是深度学习系统，虽然能够分析当下呈指数级增长的海量数据，但它们的高要求和并行处理能力需求使得标准化CPU难以应对。无论是在早期还是高级阶段，企业都需要重新审视其服务器基础设施，以满足日益增长的性能需求。

鉴于此，IDC建议企业在面对服务器性能瓶颈问题时采取谨慎策略。在迁移基础设施之前，必须充分了解相关细节。与服务器供应商建立紧密合作关系尤为关键，因为他们能为企业提供宝贵的指导，确保从早期阶段平稳过渡到高级生产阶段。

为了打破数据中心服务器基础设施上运行AI的瓶颈，《认知服务器基础架构调查》揭示了一个现象：许多处于POC测试或生产模式的人工智能和深度学习应用的企业已经遇到了服务器基础设施的瓶颈限制。这些企业在尝试不同的服务器基础设施迁移后，仍反复遭遇这一问题。这表明企业在其现有的内部部署服务器环境和云基础架构中运行AI应用时面临诸多挑战。

为了克服这些瓶颈限制，企业需要采取一系列措施，如转向更高处理器性能、更大I/O带宽和的系统。理想配置的不确定性使得企业面临多种选择。有些企业采取横向规模化扩展和纵向扩展相结合的方式，而其他企业则选择相反的路径。无论哪种方式，关键在于找到最适合自身需求的解决方案。

轮推网IDC指出，在早期的实验和开发阶段，企业对于各种迁移举措的采取是明智的。利用现有环境意味着延迟投资于新的服务器基础设施，直到企业明确了最适合的配置为止。但当应用程序接近生产阶段时，合理的基础架构决策便显得尤为重要，以避免遭遇基础设施瓶颈。

基于来自运行了AI应用程序的企业用户的反馈，理想的认知应用基础架构配置包括单路或双路服务器，配备。这些服务器集群能够满足迅速扩展的工作负载需求。超融合系统和虚拟机在应对认知应用方面的作用相对较小。

那么，企业数据中心应如何应对呢？轮推网IDC建议正在从实验阶段转向成熟的人工智能部署阶段的企业用户逐步推进其实施方案。以下是一些关于AI开发方法的讨论：

对于从小型到中型过渡的AI项目，建议企业在内部开发解决方案。通过协作实验，企业各团队可以获取新技能并为业务量身定制解决方案。但这种方法适用于独特的AI项目。对于可获得的商业化软件包，快速部署的业务优势可能超过内部开发的好处。

企业可以从小型、本地部署的项目计划开始。初步趋势可能是从一个与其他环境相隔离的专用服务器开始，但集成最终会变得重要。AI环境需要能够访问用于培训的数据，硬件需支持强大的并行处理，理想情况下配备足够数量的如GPU。一旦对解决方案感到满意，企业可以逐步体验检测和软硬件的功能和局限性，然后确定后续步骤。

在反复试验阶段，企业的基础设施团队调查新的基础设施解决方案至关重要。AI系统在单核和双核服务器集群上表现良好，每核应具备高性能和I/O参数以及。团队不仅应考虑从传统供应商采购服务器产品，还应考虑那些提供完整的AI硬件/软件堆栈的供应商。选择那些已展示对AI和深度学习基础架构要求有深入理解的供应商。

确保服务器供应商能在初步实验阶段提供指导建议，即便是在企业现有硬件上部署。理想情况下，这些供应商应能在各种场景规模下指导企业用户的部署工作，从小型到大型项目计划。换句话说，这些服务器供应商不仅是企业小型项目计划的顾问，更是其更大规模人工智能实施计划的顾问。

对于更大规模的AI项目计划，外部支持将助力企业顺利推进实施。从硬件选择到软件部署、后期咨询等各环节，这些外部支持团队将为企业提供宝贵的经验和资源，确保项目的成功实施。关于人工智能解决方案部署的探讨

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的企业开始尝试将其应用于日常业务中。对于如何选择和部署这些解决方案，许多企业面临着巨大的挑战。本文将从多个角度深入探讨企业内部部署与云服务选择的问题，以及AI项目的基础架构和成本考量。

一、企业部署AI的挑战与机遇

开发全面的人工智能解决方案的时间和成本对于一般企业来说可能是一个沉重的负担。大型企业由于其雄厚的资源和实力，可能更倾向于内部试错法来探索AI的潜力。但对于大多数企业来说，他们可能更适合选择第三方解决方案提供商的帮助。这些提供商可以迅速帮助企业实施解决方案，但同时也带来了一定的灵活性限制，可能无法满足企业的独特业务需求。

二、与服务器供应商的合作优势

对于大型项目计划而言，与具有AI专业知识和一系列AI产品的服务器供应商合作是一种明智的选择。这些供应商通常能提供咨询成本更低的服务，并且对其硬件的优化和扩展有深入的了解。企业在选择这样的合作时，必须确保供应商具备扩展AI应用程序基础架构和深度学习的能力。因为规模化缩放加速的计算节点远比仅仅使用CPU来扩展计算节点复杂得多。

三、企业内部团队的参与至关重要

为了确保AI解决方案能够很好地适应企业的需求并与数据中心实现完美的集成整合，企业的业务部门、开发团队和基础架构团队必须密切参与这一过程。企业需要培养相关的技能，并确保项目最终不会以只有供应商或解决方案提供商才理解的“黑盒”解决方案的方式结束。这样的解决方案可能会带来扩展性、性能等方面的问题。企业需要制定明确的指标和目标，包括软件、基础设施和人工成本方面，以确保AI项目的成功实施。

四、SaaS解决方案的考量

SaaS解决方案是另一种选择，但它也有自己的挑战和机遇。虽然它提供了方便性和可扩展性，但可定制性将受到限制，性能也会受到提供商基础设施的影响。对于关键业务数据或需要遵守法规要求的数据，SaaS解决方案的安全性是一个重要的考量因素。企业在选择SaaS解决方案时必须进行充分的评估。

五、部署策略的选择与混合策略的优势

● GPU的力量在于执行神经网络层的矢量和矩阵计算。这款强大的处理器以并行方式工作，带来训练速度的飞跃，更高效地利用能源。它的并行计算能力使其成为加速数据处理任务的理想选择。

● 多核微处理器是专为并行或矢量化任务优化的神器。不同于典型的多核CPU，它拥有更多的内核，并构建了一个体系架构，旨在最大化处理器、高速缓存和内存之间的数据传输速率。这款处理器不仅能完成CPU的传统任务，还能在无需外部的情况下，轻松应对各种挑战。

● 协处理器的角色更像是一个PCIe卡，它的主要任务是加速并行工作负载。集成了多核处理器的协处理器，配备了专用的高速缓存、内存和操作系统内核。虽然它需要CPU进行引导，但其强大的并行处理能力使其成为提升系统性能的关键。

● FPGA是一种高度可配置的集成电路。客户可以使用硬件描述语言或高级编程语言在制造后对其进行定制。它由一系列可编程的逻辑块、互连和I/O块组成，可以重新配置以适应不同的任务需求。

● ASIC则是专为特定任务而设计的集成电路，一旦制造完成，就无法再配置。

● 当谈及连接，GPU、FPGA或ASIC与CPU之间的数据连接至关重要。PCIe互连提供了大约16GBps的最大单向带宽，而NVIDIA的NVLink 2.0则达到了惊人的150GBps。

对于大多数小型企业而言，从服务器供应商处采购作为服务器的一部分是一种便捷的选择。而大型公司则更倾向于选择VAR经销商、系统集成商或直接向供应商采购，以获取更大的灵活性和定制化的解决方案。虽然这会带来一定的价格溢价，但根据IDC的研究，许多企业发现这在既定的总体性能增长下是完全值得的。

虽然能显著加速服务器性能，但它们并不总是解决所有问题的。服务器的核心性能、选择的加速类型、互连类型以及软件、数据等其他因素都起着重要作用。企业在选择和服务器时，需要考虑各种因素，包括每个服务器的内核性能和I/O带宽。特别是对于处于人工智能实验阶段的企业，选择一款平衡的系统至关重要，因为不同的模型会对系统产生不同的压力。

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