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    GPU服务器定制化降低成本

    近日,国际数据公司(IDC)发布了最新的《人工智能基础架构市场(2019下半年)跟踪》报告。报告中显示,2019年人工智能基础架构市场规模达到20.9亿美元,同比增长58.7%。其中GPU服务器占据96.1%的市场份额。IDC预测,到2024年中国GPU服务器市场规模将达到64亿美元。
    近年来,在国家政策和资本的共同推动下,大量AI初创企业涌现、行业应用迅速落地,AI生态和市场迅速发展。AI市场的火热推动了以GPU服务器为主的AI基础设施市场取得了爆发式增长,几乎所有互联网用户和大量的AI初创公司都开始采购GPU服务器搭建自己的AI平台,中国AI服务器市场规模在全球市场占比由2018年的 19.2% 提升至2019年的 23.5% 。
    而随着人工智能成为“新基建”重点领域,AI产业化正加速向产业AI化迈进,未来GPU服务器市场必将迎来新一轮高增长。但相比传统服务器,GPU服务器投入、能耗与维护成本都较高,一直是行业内绕不过去的一个痛点。
    面对高昂的AI基础设施投入,硬件设备的费用到底能不能降低?这是业界普遍关心的问题。从已实践的情况来看,定制化可有效降低企业TCO(总体拥有成本)。
    GPU服务器做定制化服务,首要的就是“快”。
    除了交付快,GPU服务器定制产品的另一个特点就是“稳”。以通用型服务器做基础,在给客户做定制化的开发和测试时,所有的技术难点早已掌握;依靠公司专业的人员,专业设备以及专业的管理体系,将高难度的定制转变成纯粹的功能实现过程,在降低难度的同时也保证了产品的品质。


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