隨著大數據、云計算、人工智能及物聯網等網絡技術的普及，充斥在互聯網中的數據呈現幾何倍數的增長，使得以CPU為主要算力來源的傳統服務器承受著越來越大的壓力，并且對于目前CPU的制程工藝而言，單個CPU的核心數已經接近極限，但數據的增加卻還在持續，因此服務器數據處理能力必須得到新的提升。在這種大環境下，AI服務器應運而生。
AI服務器有哪些應用場景？基于AI服務器的優勢，AI服務器在醫療、搜索引擎、游戲、電商、金融、安防等行業有著廣泛的應用。
1、醫療影像智能分析場景：通過機器視覺、知識圖譜、深度學習等人工智能技術，模擬醫療專家思維，推理整斷，幫助醫生定位病情，輔助做出診斷。
2、人臉識別、語音識別、指紋識別場景：通過深度學習、機器學習等技術，可實現圖片，視頻等圖像資料訓練。
3、安防監控場景：利用知識圖譜技術、深度學習等技術，可以應用到人體分析、圖像分析、車輛分析、行為分析等安防場景中。
4、零售預測場景：通過機器學習，基于門店歷史銷售數據，可以精準的對未來銷售進行預測，為經營者提供更準確的決策分析。此外，在零售行業中，常見的還有無人售賣、人臉支付等應用場景。
5、金融服務場景：通過語音、唇形、表情合成技術和深度學習等技術，克隆出與真實面審員一樣AI視頻面審員，可以準確無誤的與客戶進行多輪面談。
您的位置：
