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。