人工智能服务器需要怎样的配置？

人工智能服务器应该需要无与伦比的浮点运算能力，最起码也要配置两个万兆网口、10个SATA端口、双路CPU插槽和IPMI20远程管理模块，集高性能计算、大容量存储和先进性管理于一体，与传统服务器相比性能更强，可管理性更高。

还有，人工智能服务器的算力要求也比较高，听说十次方算力平台就提供这种超算服务，还是免费使用的，有兴趣也可以去咨询下。

服务器上的内容被访客浏览或者下载是上行宽带。服务器自身下载文件到服务器上是下行宽带。

例如∶用户访问网站或者下载服务器上的内容到本地，就是上行宽带，上行宽带是需要用户购买的。

管理员登录到服务器，使用服务器浏览网页或者下载就是下行宽带，—般下行宽带是免费的。

智能服务器（SmartServers）是将独立服务器与虚拟化技术结合的产物，集合了独立服务器的高性能与虚拟化技术的灵活扩展性。

相比较于独立服务器，智能服务器拥有更方便的管理功能，可自助开关机，远程连接本地桌面，自助重装系统，故障自动迁移，还通过分布式存储实现IO高性能高可用性。

FPGA 可以开发出为机器学习算法专用的架构，但是 FPGA 本身的峰值性能较 GPU 要差很多。FPGA 和 GPU 哪个跑机器学习算法更强（平均性能更好），完全取决于 FPGA 架构优化能否弥补峰值性能的劣势。

人工智能关键技术的基础设施中包含算法框架，基础硬件。根据查询相关资料信息，人工智能关键技术的基础层包括AI芯片、智能服务器、智能传感及互联等基础硬件，人工智能平台、框架与算法、大数据与云计算等算法框架。人工智能关键技术应用的范围包括计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯。

通过API接口对云主机资源进行调配，实现对KVM的一键式系统安装、备份、远程重启、状态监控等功能。

百度开放云平台平台的每个集群节点被部署在互联网的骨干机房，可独立提供 计算、存储、在线备份、托管、带宽等互联网基础设施服务。

集群节点由以下硬件构成：

管理服务器：采取双机热备的方式，对整个节点的所有计算服务器、共享存储、网络进行管理，同时对外提供管理整个节点的API。

存储服务器群：存储服务器是若干具有超大容量、配置了SAS 硬盘+ Raid5阵列的服务器，通过 集群文件系统组成一个统一的存储池，为节点内的虚拟机提供逻辑磁盘存储、非结构数据存储以及整合备份服务。

计算服务器群：计算服务器是成百上千台高配置的服务器，通过虚拟化、集群技术进行资源整合，通过云端控制平台按需生成相关主机资源。

交换机：按不同功能和节点性能要求配备多个三层交换机，分别负责管理网段、公网交换网段、内部交换网段、存储网段等。其中内部存储系统与计算节点之间采用万M网络连接以保证传输速度。