AI 伺服器的關鍵硬體架構：GPU、TPU、記憶體、電源供應單元（PSU）、 Optical Transceiver 與 AEC

AI 伺服器是專為滿足 AI 應用程式，包括機器學習（ML）與深度學習（DL）等工作負荷的高強度運算需求而打造的專業基礎架構。這些伺服器搭載了高效率的元件，能夠有效處理及分析龐大的數據集，這對於訓練與部署 AI 模型是不可或缺的。

運算晶片

AI 伺服器的核心在於其運算資源，這些資源對於 AI 模型的訓練與數據分析相當重要。這些資源通常包含高效率的 CPU，更為關鍵的是 GPU 或其他專門的加速器，例如 Tensor Processing Units（TPU），這些設備支援平行運算。特別是 GPU，由於其能同時處理多項計算，因此在需要大量運算資源的 AI 工作中，成為首選。

記憶體與儲存

AI 伺服器需要大量的隨機存取記憶體（RAM），以便在模型訓練和數據處理過程中提供短期儲存。此外，持久性儲存資源對於儲存 AI 模型學習的訓練數據也是至關重要的。這些儲存解決方案必須能處理大規模數據，並提供快速的數據讀取速度，以匹配運算資源的處理速度。

電源供應單元（PSU）

AI 伺服器在運作時耗電量巨大，尤其是當配置了多個高效能 GPU 或其他加速器時。因此，選擇合適的 AI 伺服器電源供應單元（PSU）對於確保供電瓦數、穩定性和可靠性相當重要。PSU 必須提供充足的電力以驅動這些高效率的組件，同時還要提供額外電力，以應對負載變化並避免數據擁塞。

網絡基礎設施

AI 伺服器需要強健的網絡基礎設施來支持伺服器與其他網絡組件間的數據傳輸和溝通。高速網絡對於減少延遲和確保數據能夠迅速傳輸至伺服器及從伺服器傳出是必不可少的。

Ｏptical transceiver、AEC (Active Electrical Cable) 以及電纜線路在確保高速、可靠和效率的數據傳輸中扮演著關鍵角色。Ｏptical transceiver 對於超高速的數據傳輸相當重要，AEC 提供了一種高 CP 且性能卓越的連接方案，而電纜線路，包括銅線和光纖，則構成了支撐數據通訊的物理基礎。

冷卻系統

考量到 AI 伺服器的高耗電量和產熱量，有效的冷卻系統是不可或缺的。為了維持最佳的運作溫度並防止硬體過熱，通常會採用如液態冷卻系統等先進的冷卻方案。

伺服器機殼與外殼

AI 數據伺服器的物理結構，包括伺服器機架、外殼和風道罩，都是為了適應專門硬體和冷卻需求而設計的。這些組件必須精心設計，以支撐伺服器內部組件的重量和熱力學特性。

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