2018上半年服务器租用市场大战，AI服务器何去何从？

2018-06-28 | 来源：互联数据

传统企业IT系统中最不智能的部分需要手动处理大量数据。即使机器停机也需要手动进行数据中心的现场检查，并且不能预先解决数据中心可能出现的问题。服务器在过去六个月发生了四次重大变化。传统数据中心的管理方式和智能运营发生了变化。超融合设备已经在私有云中流行起来。

HPC的高性能计算和机器学习取得了相当的成功。这种关系也发生了微妙的变化。数据中心管理中的开源变更传统企业IT系统中最不智能的部分需要手动处理大量数据。即使机器停机时间也需要手动进行数据中心检查，并且无法预测数据中心可能发生的问题。事实上，人们对数据中心的改造仍在继续，但没有突破性的变化。早在2011年，当硬件世界还没有如此开放的时候，作为一家社交媒体巨头，FcVideos的数据量增长了几乎几何，而Facebook对数据中心的需求也在增加。

脸书服务求大战

Facebook首先为Jonathan Heiliger Zarberg提出了OCP(开放计算项目)。开源已经改变了数据中心硬件的结构，改变了软件运维方式。数据中心Imanager，Easy数据中心IM，Ansible Tower，Puppet Enterprise等均为开源数据中心自动化管理软件。这些开源软件和DevOps改变了数据中心的管理方案和流程。

高性能计算融合机器学习高性能计算已成为业界的新标准，但高性能计算遇到的长期问题是：技术与行业的薄弱组合。在过去六个月中，我们发现高性能计算和机器学习的整合是一条很好的发展道路。而且，AI不同于云计算，因为它只执行水电等基础设施，但它需要创新和授权。人工智能行业似乎每天都在迅速发展。语音识别能力不断提高，图像识别的准确性不断提高。这是一个欣欣向荣的景象。然而，今天的人工智能和机器学习面临着一些严重的问题和挑战，即缺乏人才，难以从技术转向产品产值。缺乏人才对HPC来说也是一个挑战。这个问题的答案只能由时间给出。

AI服务器

另一个问题的答案是增强机器学习的能力，并通过与其他技术合并来创造价值。服务器突破了品牌服务器中的传统品牌，看起来总体情况已经确定。然而，在过去的六个月中，高密度，基于场景的服务器(如AI服务器)已经发布，突破了传统品牌可以提供的功能。在传统的服务器市场中，已占据国内大部分市场份额的几个服务器品牌，国内服务器品牌也开始大力部署国际市场，并大大推翻了现有的趋势。

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