Ett högteknologiskt företag specialiserat på forskning och utveckling av optisk fiberkommunikation och tillverkning.
Språk
Ett högteknologiskt företag specialiserat på forskning och utveckling av optisk fiberkommunikation och tillverkning.
Datorinfrastruktur inkluderar även relaterad infrastruktur. Detta inkluderar teknik inom datacenter, nätverk och säkerhet. Datacenter är viktiga anläggningar som tillhandahåller centraliserade dator- och lagringsresurser för AI-applikationer. De behöver ha effektiva kapaciteter för datacenterhantering och underhåll. Nätverksteknik är tekniken för att överföra data från en plats till en annan, och den måste säkerställa nätverkets stabilitet och säkerhet. Säkerhetsteknik är tekniken för att skydda data och system, och den måste säkerställa att data inte läcks ut eller attackeras. Datorinfrastruktur är ett mångfacetterat och mångfacetterat område, och dess utveckling och konstruktion kräver samarbete och stöd från alla parter.
Marknaden för distribuerad AI-beräkning består huvudsakligen av tre delar: datorchips (55–75 %), minne (10–20 %) och nätverksutrustning (10–20 %). Datorchips, även kända som datorchips eller processorenheter, är chips som är specifikt utformade för att utföra beräkningsuppgifter. Jämfört med traditionella chips för allmänt bruk är datorchips optimerade för specifika beräkningsuppgifter och har högre beräkningseffektivitet och lägre energiförbrukning. Datorchips har ett brett utbud av tillämpningar, inklusive artificiell intelligens, molnberäkning, sakernas internet, big data och andra områden. AI-chips kallas även AI-acceleratorer eller datorkort, vilka är moduler dedikerade till att accelerera ett stort antal beräkningsuppgifter i AI-applikationer (andra icke-beräkningsuppgifter hanteras fortfarande av CPU:n). Ur ett tekniskt arkitekturperspektiv är datorchips huvudsakligen indelade i tre kategorier: GPU, FPGA och ASIC. De är de tekniska vägar som kan kommersialiseras i stor skala och är det huvudsakliga slagfältet för AI-chips. GPU är ett relativt moget chip för allmänt bruk inom artificiell intelligens, medan FPGA och ASIC är halvanpassade och helt anpassade chips för egenskaperna hos artificiell intelligens. GPU är ett chip som är optimerat för datoruppgifter som grafikrendering och djupinlärning, med fördelarna hög parallellitet och hög effektivitet. GPU är ett koncept som först föreslogs av NVIDIA när de släppte grafikprocessorn NVIDIA GeForce 256 i augusti 1999. Innan dess betraktades skärmchippet som bearbetar bildutgången i datorn sällan som en oberoende datorenhet.
Funktionerna hos FPGA-chip är inte fasta efter att de tillverkats. Användare kan konfigurera funktionerna hos FPGA-chipen efter sina faktiska behov genom den dedikerade EDA-programvaran som tillhandahålls av FPGA-chipföretaget, och därigenom konvertera tomma FPGA-chip till integrerade kretschip med specifika funktioner.
Minneschip används i stor utsträckning. Servrar, mobiltelefoner, datorer och andra stora konsumentprodukter har alla efterfrågan på minneschip, och den totala marknadsstorleken är enorm. Branschkedjan för minneschip inkluderar råvaruleverantörer, tillverkare, monterings- och testtillverkare, varumärkestillverkare och slutkonsumenter. Råvaruleverantörer ansvarar huvudsakligen för att tillhandahålla basmaterial som kiselskivor och kemikalier. Minneschiptillverkare ansvarar huvudsakligen för design, tillverkning, paketering och testning av minneschip. Vanliga minneschip inkluderar DRAM, NAND-flashminneschip och NOR-flashminneschip.
Inom serverområdet kan det delas in i flera typer beroende på olika användningsscenarier, såsom lagringsservrar, molnservrar, AI-servrar och edge-servrar.
Bland dem är AI-servrar servrar som är designade och optimerade specifikt för artificiell intelligens-applikationer. De tillhandahåller kraftfull datorkraft, lagring och databehandlingskapacitet för utveckling, utbildning och distribution av artificiell intelligens-applikationer. Uppströms i AI-serverindustrins kedja finns huvudsakligen råvaror, såsom CPU, GPU, minne, hårddisk, RAID-kontroller och strömförsörjning; mellanströmmen är själva serverindustrin; nedströms kundgrupperna inkluderar internetmolntjänstleverantörer, telekomoperatörer, tredjeparts IDC-tjänsteleverantörer, myndigheter och olika typer av företag. Kärnkomponenterna i AI-servrar inkluderar GPU (grafikprocessor), DRAM (dynamiskt random access memory), SSD (solid state drive) och RAID-kort, CPU (central processorenhet), nätverkskort, kretskort, höghastighetsinterkopplingschip (inbyggda) och värmeavledningsmodul.
