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前言
待補充，
邊緣計算與硬體廠商
邊緣服務器要滿足多種業務訴求、多樣性資料的計算需求，必須要支持異構計算，異構計算的核心是多芯片支持，包括：CPU（x86、ARM）、GPU、NPU、NP 等，
GPU 在視頻編解碼、并行計算、人工計算有廣泛的應用，典型的廠家是 NVIDIA、AMD 等，NPU 是神經網路處理器，采用資料驅動并行計算的架構，在人工智能、深度學習方面有廣泛的應用，典型的廠家有寒武紀、昇騰等，典型廠家是 Broadcom、Marvell 等，
ARM 架構的 CPU 在終端領域占據絕大部分份額，隨著 ARM 高性能核的不斷推出，也可以滿足服務器領域的應用，特別是邊緣計算領域，作為資料的第一入口，ARM 架構在終端領域的優勢可以更好地實作端邊協同，應對海量資料的多樣性，
邊緣計算服務器在硬體上兼容 PCIE、DDR 等硬體基礎規范，保證硬體生態的完整，
作業系統有主流 CentOS、Kylin、EulerOS 等支持，并兼容主流 AI 框架，如 TensorFlow、CUDA（Compute Unified Device Architecture）、MindSpore 等，
文章重點分析服務器架構組成、5G對服務器帶來的技術變革（計算邊界、場景等），邊緣計算、云計算對服務器要求（邊緣服務器、AI服務器和云服務器），服務器（白牌機、開源服務器，硬體重構和軟體定義）和服務器重點廠商，
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標籤：AI
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