千台伺服器的算力
① 伺服器的算力一般是多少
伺服器的算力一般是64T。
企業級伺服器是屬於高檔伺服器行列，正因如此，能生產這種伺服器的企業也不是很多，但同樣因沒有行業標准硬體規定企業級伺服器需達到什麼水平，所以也看到了許多本不具備開發、生產企業級伺服器水平的企業聲稱自己有了企業級伺服器。
企業級伺服器最起碼是採用4個以上CPU的對稱處理器結構，有的高達幾十個。
伺服器（serer)指在網路環境中或在具有客戶－伺服器結構（參見客戶－伺服器計算）的分布式管理環境中，為客戶的請求提供服務的節點計算機，或指在該計算機上運行的，用於管理資源並為用戶提供服務的計算機軟體。
伺服器的構成包括處理器、硬碟、內存、系統匯流排等，和通用的計算機架構類似，但是由於需要提供高可靠的服務，因此在處理能力、穩定性、可靠性、安全性、可擴展性。
可管理性等方面要求較高。在網路環境下，根據伺服器提供的服務類型不同，分為文件伺服器、資料庫伺服器、應用程序伺服器、WEB伺服器等。
基本信息
企業級伺服器是屬於高檔伺服器行列，正因如此，能生產這種伺服器的企業也不是很多，但同樣因沒有行業標准硬體規定企業級伺服器需達到什麼水平。
所以也看到了許多本不具備開發、生產企業級伺服器水平的企業聲稱自己有了企業級伺服器。企業級伺服器最起碼是採用4個以上CPU的對稱處理器結構，有的高達幾十個。
② 普通dell伺服器的算力是多少
普通dell伺服器的算力是64T。普通伺服器的算力是64T，伺服器為客戶提供服務的節點計算機，用於管理資源並為用戶提供服務的計算機軟體，伺服器處理能力好，穩定性高，算力是64T。
③ 1000台伺服器算力多少
4x至強2.84x4GEcc內存5x73Scsi硬碟做磁碟陣列。
中央處理器運算能力是用字長來區分的。中央處理器是電腦的心臟，由運算器和控制器組成，內部結構分為控制器、運算器和存儲器，這三個部分相互協調，可以進行判斷、運算和並控制電腦各部分協調工作。
目前流行的中央處理器為英特爾酷睿中央處理器，分為雙核、四核和八核。雙核中央處理器是基於單個半導體的一個處理器上擁有兩個一樣功能的處理器核心。
④ 程序的算力消耗
消耗驚人。人們慨嘆人工智慧的強大，而其背後巨大的付出卻鮮為人知——數千台伺服器、上千塊CPU、高性能顯卡以及對弈一場棋所消耗的驚人電量。
演算法、數據和算力被視為推動人工智慧發展的三大要素，其中算力更是被形容為支撐人工智慧走向應用的「發動機」。人工智慧研究組織OpenAI最近指出，「高級人工智慧所需的計算能力每三個半月就會翻一番」。相比雲計算和大數據等應用，人工智慧對計算力的需求幾乎無止境。
⑤ 英偉達秀全球最大GPU，黃仁勛從烤箱里拿出的產品果然「爆了」
SegmentFault 思否報道丨公眾號：SegmentFault
是他，還是那個男人，那個熟悉的皮夾克。
5 月 14 日 晚，黃仁勛在廚房召開了英偉達 GTC 2020 線上發布會。由於新冠病毒疫情影響，英偉達原計劃的現場活動被迫取消，定於 3 月 24 日通過媒體發布的新聞稿也未見蹤影。千呼萬喚中，黃仁勛終於在烤箱前和大家見面了。
本屆 GTC 從預熱開始就不走尋常路，黃仁勛在大會前一天曬出了自己從烤箱里拿出了 全新的安培（Ampere）架構 GPU NVIDIA A100 。
令人頗感意外的是，雖然無法舉辦線下活動，英偉達竟然連線上直播都懶得辦，直接播放了黃仁勛在自家廚房裡錄制的視頻完成了新品發布。果然是手裡有「硬貨」就不在乎形式了。
英偉達的首款安培架構 GPU 可以算「史上最強」了，基於 7nm 工藝製程，擁有 540 億晶體管，面積為826mm²，與 Volta 架構相比性能提升了 20 倍 ，既可以做訓練也可以做推理。
NVIDIA A100 具有 TF32的第三代 Tensor Core 核心，能在不更改任何代碼的情況下將 FP32 精度下的 AI 性能提高 20倍，達到19.5萬億次/秒 。
多實例 GPU-MG 可將單個 A100 GPU 分割為 7 個獨立的 GPU，根據任務不同提供不同的計算力，實現最佳利用率和投資回報率的最大化。
NVIDIA A100 新的效率技術利用了AI數學固有的稀疏性，優化之後性能提升了一倍。
英偉達將 NVIDIA A100 的特性總結為以下 5 點：
黃仁勛說：「Ampere架構的突破性設計為英偉達第八代GPU提供了迄今為止最大的性能飛躍， 集 AI 訓練和推理於一身，並且其性能相比於前代產品提升了高達 20 倍 。這是有史以來首次，可以在一個平台上實現對橫向擴展以及縱向擴展的負載的加速。A100 將在提高吞吐量的同時，降低數據中心的成本。」
NVIDIA A100 是第一個基於 NVIDIA 安培架構的 GPU，提供了在 NVIDIA 八代 GPU 里最大的性能提升，它還可用於數據分析，科學計算和雲圖形，並已全面投產並交付給全球客戶。
全球 18 家領先的服務提供商和系統構建商正在將 NVIDIA A100 整合到他們的服務和產品中，其中包括阿里雲、AWS、網路雲、思科、Dell Technologies、Google Cloud、HPE、Microsoft Azure和甲骨文。
黃仁勛還介紹了基於 NVIDIA A100 的第三代 AI 系統 DGX-A100 AI。DGX-A100 AI 是世界上第一台單節點 AI 算力達到 5 PFLOPS 的伺服器 ，每台 DGX A100 可以分割為多達 56 個獨立運行的實例，還集合了 8 個 NVIDIA A100 GPU，每個 GPU 均支持 12 路 NVLink 互連匯流排。
據了解，與其他高端 CPU 伺服器相比，DGXA100 的 AI 計算性能高 150 倍、內存帶寬高 40 倍、IO 帶寬高 40 倍。
黃仁勛說：「AI已經被應用到雲計算、 汽車 、零售、醫療等眾多領域，AI演算法也正變得越來越復雜和多樣。ResNet模型的算力需求從2016年到現在已經增加了3000倍，我們需要更好的解決方案。」
如此強大的 DGX-A100 AI 售價自然也不便宜，標價 19.9 萬美元，約合人民幣 141 萬元。
此外，黃仁勛還提到了英偉達新一代 DGXSuper POD 集群，由 140 台DGXA100系統組成，AI算力達 700 Petaflops，相當於數千台伺服器的性能 。
據了解，首批 DGXSuper POD 將部署在美國能源部阿貢國家實驗室，用於新冠病毒疫情相關的研究。
除了以上兩款重磅產品，黃仁勛還宣布推出了 NVIDIA Merlin，這是一個用於構建下一代推薦系統的端到端框架，該系統正迅速成為更加個性化互聯網的引擎。Merlin將創建一個 100 TB 數據集推薦系統所需的時間從四天減少到 20 分鍾。
英偉達此次還推出了眾多 AI 領域相關產品，包括 乙太網智能網卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC、EGX 邊緣 AI 平台和一系列軟體更新擴展。
1.乙太網智能網卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC
ConnectX-6 Lx 是業界首個為 25Gb/s 優化的安全智能網卡，可提供兩個 25Gb/s 埠或一個 50Gb/s 埠。
2.EGX 邊緣 AI 平台
EGX Edge AI 平台是首款基於 NVIDIA 安培架構的邊緣 AI 產品，可接收高達 200Gbps 的數據，並將其直接發送到 GPU 內存進行 AI 或 5G 信號處理。
3.Spark 3.0
英偉達還宣布在 Spark 3.0 上支持 NVIDIA GPU 加速，基於 RAPIDS 的 Spark 3.0，打破了提取，轉換和載入數據的性能基準。它已經幫助 Adobe Intelligent Services 將計算成本降低了90％。
4.NVIDIA Jarvis
黃仁勛在發布會中詳細介紹了 NVIDIA Jarvis，這是一個新的端到端平台，可以充分發揮英偉達 AI 平台的強大功能，創建實時多模態對話式 AI。
5.Misty 交互 AI
現場演示中，一個名為 Misty 的 AI系統展示了實時理解並回答一系列有關天氣的復雜問題的交互過程。
自動駕駛方面，英偉達也將安培架構嵌入了新的 NVIDIA DRIVE 平台。據了解，小馬智行、法拉第未來等自動駕駛企業已宣布採用 NVIDIA DRIVE AGX 計算平台。
英偉達的 NVIDIA Isaac 軟體定義的機器人平台還將用於寶馬集團工廠。英偉達機器人技術全球生態系統涵蓋配送、零售、自主移動機器人、農業、服務業、物流、製造和醫療保健各個行業。
英偉達這場時隔 3 年的發布會可謂誠意滿滿，首次推出的安培架構給足了驚喜，性能提升 20 倍的 NVIDIA A100 GPU 可謂性能飛躍。
雖然發布會並不是現場直播，但依舊爆點十足。一台就比千台強的 DGX-A100 AI 也印證了黃仁勛那就經典名言「買的越多，賺的越多」。英偉達的 AI 解決方案已經覆蓋了各行各業，強大的 AI 生態正在形成。
中國工程院院士倪光南曾表示：「晶元設計門檻極高，只有極少數企業能夠承受中高端晶元研發成本，這也制約了晶元領域創新。」
英偉達在本屆 GTC 上推出的安培架構和基於此的一系列 AI 平台無一部顯示了一個 AI 晶元巨頭的實力，又一次樹立了性能標桿。
根據 Gartner 的預測數據 ，未來 5 年內全球人工智慧晶元市場規模將呈飆升趨勢 ，自 2018 年的 42.7 億美元 ，升高至 343 億美元 ，增長已超過 7 倍，可見 AI 晶元市場有較大增長空間。
盡管與西方發達國家相比，中國的 AI 晶元研發還存在一定差距，但過去兩年中，中國 AI 晶元初創企業已獲得了數億美元的資金。華為等公司也開發了令人印象深刻的晶元設計。
但晶元開發極具復雜性，中國人才的短缺以及缺乏多家全球銷售排名前 15 位的中國半導體公司的情況表明，中國仍需要取得重大進展，才能在半導體領域與美國匹敵。