为什么服务器对人工智能和机器学习如此重要？
人工智能和机器学习需要大量的计 英国电报数据 算资源。因为人工智能必须处理大量数据来分析和处理数据，然后才能向用户提供答案。传统服务器通常无法处理负载，
图形处理单元 (GPU)——显著加速神经网络的学习。
张量处理单元 (TPU) 是针对 ML 优化的专用芯片。
高速 NVMe 驱动器提供快速数据处理，这显著提高了 AI 的效率。
可扩展的云解决方案允许您根据负载调整资源，也就是说，如果您的服务器由于缺乏服务器特性而无法稳定工作，那么扩展能力将非常有用。
企业如何使用服务器进行人工智能？
不同领域的公司使用AI服务器执行各种任务：
医学就是医学图像的处理，就是疾病的诊断，很多人说AI对医学很有用，而且把希望寄托在AI身上。
金融——预测市场趋势，自动检测欺诈并消除欺诈。
电子商务——个性化推荐、客户行为分析和可能的利润预测。
自动驾驶仪和机器人——实时处理来自传感器和摄像机的数据。
选择哪种服务器解决方案更好？
使用人工智能的公司根据以下参数选择服务器：
处理器和 GPU 性能
RAM 数量（复杂模型至少 128 GB）
网络带宽（10Gbit/s及以上）
扩展灵活性
MivoCloud 将如何帮助您的业务？