AI伺服器是什麼？從定義了解與傳統伺服器的差別
AI 伺服器，顧名思義是為了人工智慧運算，所專門設計的高效能伺服器，主要用於處理大規模的 AI 模型訓練與數據分析等工作。不同於一般傳統伺服器偏重在資料儲存、網路服務或後台運算，AI 伺服器的核心，更著重在深度學習與推論所需的大量矩陣計算與大規模的資料處理能力。因此，AI 伺服器在運算能力、硬體配置與系統整合上的設計邏輯，完全是為了現今 AI 技術發展量身打造，像是 CPU、GPU、FPGA 及 NVMe 記憶體等等規格都已涵蓋其中，並已成為企業邁向 AI 應用，最核心的基礎設施之一。
AI伺服器和傳統伺服器差在哪？3個不同的關鍵配置
雖然 AI 伺服器與傳統伺服器都被稱作「伺服器」，實際上兩者在運算架構、硬體配置與設計思維上有著本質上的不同。僅靠傳統伺服器已難以支撐 AI 深度學習與推論運算所需的龐大資源，以下將從運算方式、記憶體儲存技術與電源與散熱設計 3 個面向，詳細說明 AI 伺服器與傳統伺服器的核心差異：
傳統伺服器的串行處理 vs AI伺服器的平行運算
AI 伺服器與傳統伺服器的主要差異，在於其設計核心與硬體配置，是針對人工智慧的訓練與推論所優化。在運算方式上，傳統伺服器主要依賴CPU進行「串行處理」，適合執行一般業務應用、資料存取與伺服器虛擬化等工作；而 AI 伺服器則搭載大量 GPU 或 TPU，能同時處理成千上萬筆資料，實現高速的「平行運算」，大幅加速深度學習模型的訓練與推理能力。
AI伺服器講求高速記憶體與頻寬
在記憶體與儲存架構上，AI 伺服器通常支援高頻寬記憶體（如HBM）與高速儲存技術（如NVMe SSD），可快速載入大型資料集並即時進行模型運算，有效降低瓶頸時間。這些配置也讓 AI 伺服器在處理影像辨識、語音分析與自然語言處理等任務時表現更加出色。
AI伺服器的「3高」電源需求
最後，由於 AI 運算對能耗的需求遠高於傳統應用，電源與散熱設計也更被視為 AI 伺服器的核心關鍵。以產業趨勢來看，AI 伺服器的電源設計正朝向「高效能、高功率、高密度」的方向發展，意即在有限空間中，需要提供穩定且高輸出的電力，才能結合和強化散熱方案，確保長時間運算不中斷。
AI伺服器原理及內部構成，4種AI伺服器元件
要讓 AI 伺服器順利運作，需要仰賴能支撐高效模型訓練及推論的運算元件，像是圖形加速器、高效記憶體等等。以下將針對 AI 伺服器最為關鍵的 4 項核心元件及其中的運作方式來進行說明。
多核心CPU、大量GPU及TPU
AI 伺服器普遍採用多核心高效能 CPU，負責管理指令流程、資料分配與基礎運算任務。而真正承載大量數值計算的，則是 GPU、Intel Gaudi、TPU、FPGA 等 AI 加速器。其中， GPU 提供大量 CUDA 核心，專門加速密集的矩陣運算，大幅提升深度學習模型的訓練與推論效率。
DDR5高速記憶體與NVMe儲存系統
AI 模型處理的大型資料亟需高速存取能力，因此 AI 伺服器多配備 DDR5、L1／L2／L3 快取高速記憶體，提供極低延遲與高頻寬的資料傳輸能力。搭配 NVMe SSD、U.2 硬碟或 HBM 等儲存裝置，能加速 AI 訓練過程中的數據寫入與讀取，減少 I/O 瓶頸，讓資料能即時支援GPU 的運算能力。
高效率電源與模組化散熱設計
AI 伺服器因裝配多顆 GPU，耗電功率動輒上千瓦，因此電源模組須支援高功率密度且要有備份設計，以降低運作中斷的風險。同時內部風道與散熱模組，亦需依據 GPU 進行排列設計，如風扇陣列、水冷系統等，才能有效排除大量熱能，避免設備過熱降頻。
高頻寬與低延遲的網路連接能力
AI 訓練常需多節點同步計算（如分散式訓練），因此伺服器必須具備高速、低延遲的網路架構。例如 10GbE 以上的乙太網路或 InfiniBand 架構，能支援大規模參數同步，避免資料傳輸成為效能瓶頸，也利於雲端儲存或 GPU 雲平台整合應用。
AI伺服器用途有哪些？掌握4大關鍵能力＋2大應用場景
AI 伺服器的強大運算能力，使其能廣泛應用於需要高效數據處理、即時分析或語意辨識等各類場景，不論是企業自行建置或科研應用，AI 伺服器正逐步成為數位轉型與智慧應用的核心設備。以下盤點幾項 AI 伺服器的應用用途，讓大家更認識 AI 伺服器目前的應用範圍和前景：
AI視覺辨識
AI 伺服器具備強大的 GPU 平行處理能力，能即時分析大量影像資料，因此廣泛應用於智慧監控、醫療、人臉辨識、自駕車視覺系統與工業檢測。舉例來說，自動光學檢測（AOI）系統需分析高解析圖像，配置 AI 伺服器就能運用視覺辨識，快速完成圖像比對與分類任務。
邊緣運算
在智慧城市、物聯網、交通與零售等場景中，AI 伺服器也可佈建於邊緣端（Edge），近端處理感測器或影像裝置所蒐集的資料，實現低延遲與即時反應。例如在交通號誌管理中，伺服器可於路口進行即時車流分析並調整紅綠燈週期。
自然語言處理（NLP）
AI 伺服器對於訓練語言模型非常有用，企業可在客服系統、語音助理、聊天機器人或翻譯系統中導入語意理解功能。這些系統部分為 AI 即服務（AIaaS）軟體，在自家系統機房中搭建 AI 伺服器，即可快速演算多種參數，並提供強大的記憶體支援，讓自然語言學習的處理更加符合人性化的語意。
AI模型訓練與推論
AI 機器學習與深度訓練，主要會分為 2 階段，第 1 步是 AI Training 人工智慧訓練，第 2 步則是推論 AI。AI 藉由參考訓練階段的數據後所推衍計算的情境，可運用在推薦系統當中，像是串流平台或電子商務網站的個性化推薦，還有像是物流分貨等配送情境，都是 AI 訓練與推論的應用之一。
應用場景1：資料中心、學術機構與政府單位的高效部署應用
AI 伺服器的應用場景，通常部署於資料中心、超級電腦機房或研究單位，支援大規模並行運算需求，例如國內外大學、高階研究機構與政府機構，會利用 AI 伺服器執行基因解碼、氣象模擬或智慧城市建模等任務，這些都需要 AI 伺服器的高速運算及模型推演。
應用場景2：與GPU雲端平台的協同整合
許多 AI 伺服器具備虛擬化支援，能與雲端 AI 平台協同運行，彈性擴充算力需求，例如企業可透過Kubernetes或Docker等容器化應用程式進行部署，在混合雲環境中即時調度伺服器資源，或是提供相應的算力服務給其他廠商，提升資源使用效率與服務彈性。
AI伺服器特色解析，如何選購將成企業導入重點
隨著語音辨識、電腦視覺到大型語言模型等應用與訓練需求不斷增加，AI 伺服器的設計已和傳統伺服器大相逕庭。企業若要導入高效能的 AI 伺服器，需同步調整 CPU、GPU 等核心硬體，也要考量散熱效能、電源規格、擴充彈性與機櫃配套等需求。以下為大家分析，導入 AI 伺服器時的重要選購關鍵：
CISC架構為基礎的x86 CPU
AI 伺服器普遍以 x86 為主流架構，搭載 Intel Xeon 或 AMD EPYC 等多核心處理器，提供系統管理與非 AI 類工作負載處理能力。此類CPU採用複雜指令集（CISC），在控制作業與資料搬移上更有效率，在伺服器應用中，也更具彈性與成熟度。
FPGA與GPU作為加速器
挑選 GPU 時，建議先看對於訓練需求的同質性是否很高。若希望能保留彈性、根據工作狀況彈性調整 GPU 設定，可選擇現場可程式化邏輯閘陣列（FPGA）作為 GPU 的選購條件；若是期望能加快訓練的速度，則建議配置多張 H100 GPU 和高速互聯 NVLink 技術的 GPU，更能發揮運算效益。
高密度GPU插槽設計
AI 模型訓練高度依賴 GPU 的並行處理能力，一台 AI 伺服器往往配置多達 4 至 8 張高階 GPU。因此選購伺服器時，需確認機殼與主板支援高密度 GPU 排列，同時空間也要保留足夠的擴充彈性以及良好的供電能力，以利日後升級。此外，也應同步考量資料中心的散熱、安全與供電規範，確保部署環境符合長期營運需求。
模組化散熱設計
多 GPU 插槽的伺服器，會產生大量熱能，因此搭配模組化的風冷或液冷散熱設計，能有效維持伺服器穩定運行，近年更出現提供液體冷卻或背板風道配置的伺服器設計，成為大型 AI 資料中心的標準配備之一。
支援PCIe Gen 5高速介面
AI 運算對資料流動速度要求極高，PCIe Gen5 提供高於 Gen4 的雙倍頻寬，有助於 GPU 互聯效能與儲存裝置高速存取的效率，是 AI 伺服器不可或缺的 I/O 架構。
強化電源供應
AI 伺服器的高能耗設計，對 PSU 電源設計會有更高要求。AI 機型常見的配置為多顆 CPU 與多張 GPU，因此總瓦數需求約是傳統伺服器的 5 至 6 倍，且電壓需求從 12V 推升至 54V，為維持 97.5% 以上的轉換效率與穩定性，Titanium（鈦金級）PSU電源設計也是挑選時的重點之一。
ATEN機櫃 為AI伺服器打造最穩固的基礎架構
AI 伺服器具備高功耗、高密度與高散熱等特性，挑選機櫃時也要特別留意空間彈性、散熱性、穩定度等條件。ATEN 推出的專業級 ORV3 開放式機櫃，就具備資料中心與 AI 運算平台不可或缺的硬體基礎；整體由台灣原廠設計製造，支援 OCP ORV3 架構，具備高度彈性的深度與寬度配置，內部空間達 44U、每 U 高 48mm，能輕鬆容納多張 GPU 與高階處理器組合，同時 21 吋的內部寬度也能相容 19 吋標準設備，有效提升設備整合彈性。
為滿足 AI 伺服器的供電需求，ATEN 機櫃也支援 Bus Bar 與 Power Shelf 安裝，確保用電穩定與效率；同時搭載快拆式側板與智慧氣流系統，能優化散熱效能，維持伺服器長時間穩定運作；底部更配置 4 個地平螺絲，因應不同場域高度調整需求；靜態荷重則高達 1,600kg，承重能力足以支撐多台高密度 AI 設備，在任何環境條件下，不間斷的高速運行。
目前已有多間資訊設備大廠，在網路交換器與 AI 伺服器工測階段，導入 ATEN ORV3 標準機櫃，不論是電力、空間、氣流或承重，ATEN 機櫃全面呼應 AI 伺服器佈建的核心需求，是打造穩固且高效 AI 基礎架構的最佳選擇。
AI伺服器案例應用分享
目前眾多企業已開始將 AI 伺服器佈建至核心 IT 架構中，無論是模型訓練、資料分析或智慧製造，各類產業皆已展開導入作業。以下分享 2 個案例，展現出 AI 伺服器與高規格機櫃整合的實際應用場景。
科技大廠導入AI伺服器，部署AI模型訓練平台
某科技業領導品牌為推動生成式 AI 應用，建立大型 AI 模型訓練平台。採用高密度 GPU 伺服器，搭配 ATEN ORV3 標準機櫃，藉由支援 Bus Bar 電源設計與 44OU 大空間結構，有效容納多張 GPU 與高效處理器組合。加上快拆側板與智慧氣流導引設計，能穩定處理全天候高負載運算，同步透過遠端 KVM 系統實現機房集中管理與監控，提升整體營運效率。
半導體製造業導入AI製程，創建分析系統
在先進製造業領域，國內某半導體公司為提升良率與減少製程異常，導入 AI 伺服器進行即時資料分析與預測維護。考量到伺服器需運行於實驗室與測試區，系統建置採用 ATEN 標準 ORV3 機櫃，其高承重設計（靜態 1,600kg／動態 1,400kg）與 21 吋寬內部空間，提供靈活安裝與安全防護，並且支援 L11 階段整合測試環境，讓AI模型能快速導入製造產線，實現資料整合與決策自動化。
企業AI伺服器導入關鍵，就靠ATEN伺服器機房全面支援
AI 伺服器的導入，不僅需要做到硬體升級，更是需要從電力配置、散熱管理到空間佈局完善規劃的系統工程。建議企業先以空間與電力規劃做為佈建起點，再依照整體空間彈性進行機櫃與散熱等冷卻設計，最後再完成像是系統整合或環控、監控等佈局，一步步導入 AI 伺服器配置，讓整體運行更有效率並保有擴充彈性。
ATEN 具有超過 30 年機櫃研發經驗，產品包含高階 ORV3 等開放式機櫃系列，並具備高耐重、高穩固性等特色。除此之外，亦提供 AI 伺服器建置解決方案，包含 KVM 集中控管、遠端監控管理與機房佈線優化，全方位支援企業導入 AI 伺服器的基礎建置。
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