中国AI服务器的每年市场规模已经超过300亿人民币，AI公有云和私有云服务在快速发展之中。未来AI算力在数据中心云平台中的比重和价值应该会继续提升。

元宇宙和数字孪生来自不同维度的技术，在工业元宇宙的构建，特别在智能制造和智慧城市领域，元宇宙和数字孪生未来会有非常多的交集，数字孪生将会成为构造产业元宇宙，实现物理环境建模、仿真、决策、控制的重要技术基础。

是的，边缘计算（车载AI芯片）是智能驾驶计算的重要一环。

AI目前在制造业落地比较集中的场景：产品智能化、生产侧降本增效（工业产品缺陷检测、工艺参数优化、预测性维护、良品率提升等），以及IT效率提升（比如智能客服、RPA机器人流程自动化等）

Dell面向工业制造业的边缘计算方案，可以提供面向制造业的边缘计算优化型服务器，边缘计算网关，流数据计算和存储方案，以及面向工业AI和大数据的场景化落地解决方案。

在工厂、物流、港口、室外站点，对延迟要求高的应用平台，边缘计算使用比较广泛。

可以采用本地边缘计算。

工业产品质检、良品率提升、预测性维护、工艺参数优化，是目前比较热门的一些AI在制造业的落地场景。

Dell最新第15代服务器，都是采用T型主板；GPU部署密度，Dell目前单机最高可以支持到10块双宽GPU加速卡或者16块单宽GPU卡。

Dell在针对边缘计算、数据中心集中处理和存储，可以提供有针对性的服务器、存储、工作站产品组合。

AI与HPC有交集，特别是在大模型训练上多机多卡分布式训练正成为主流，也有很多差别：AI计算精度以FP32/FP16/TF32为主，HPC存在很多FP64高精度计算；AI计算大量使用异构加速芯片，比如GPU，很多HPC应用还是使用CPU计算负载；HPC采用集群计算架构，AI计算如果算力要求不是特别高的话可以用单机计算。

当算力和延迟能够满足要求的时候，可以考虑现有设备的利旧；AI计算可能会出现需要加装GPU卡。

AI、HPC、图像渲染、工业仿真、VDI等，是GPU计算的主要应用场景。

CPU更加通用性，GPU适合于逻辑简单，可以高度并行化的应用，比如AI深度学习过程中的矩阵计算。

GPU、FPGA、AI专用加速芯片Graphcore IPU，是目前Dell AI异构加速计算的主要加速卡选型。

针对AI边缘计算，降低推理阶段的计算精度，模型压缩、量化方法，降低对计算力的要求。

有可能机器学习模型计算出的结果，与历史经验的结论是不一致的，结果的验证也是AI的重要一环。

比如智能驾驶。

机器学习过程中，一般都会有一项数据治理的工作，进行异常数据、零数据进行相应的处理。

具体要看业务场景，如果仅使用CPU是否在吞吐和延迟上有比较明显的影响。比如在AI领域，深度学习对算力要求很高，GPU广泛被使用；在传统机器学习算法，很多的算法就是运行在CPU上。

面向VDI的桌面虚拟化，主要做图像处理；AI GPU虚拟化，主要面向CUDA科学计算。具体解决的问题是有差异的。

戴尔服务器管理软件会实时监控设备运行状况，动态调节冷却风的强度和风扇的声学特性，硬件选型上选择更高转换效率的电源以及制冷能力更强的风扇。

因为通常需要GPU加速卡，AI服务器比通用计算服务器，相对成本会高一些。

未必然所有的AI应用都是需要很高的开发成本，有些应用比如人脸识别、厂区视频分析、智能客服、RPA，并不需要太多的二次开发和训练数据。

单台服务器提供一定的CPU/GPU扩展性，更大规模的计算一般采用集群分布式训练计算。