中國AI服務器的每年市場規模已經超過300億人民幣，AI公有云和私有云服務在快速發展之中。未來AI算力在數據中心云平臺中的比重和價值應該會繼續提升。

元宇宙和數字孿生來自不同維度的技術，在工業元宇宙的構建，特別在智能制造和智慧城市領域，元宇宙和數字孿生未來會有非常多的交集，數字孿生將會成為構造產業元宇宙，實現物理環境建模、仿真、決策、控制的重要技術基礎。

是的，邊緣計算（車載AI芯片）是智能駕駛計算的重要一環。

AI目前在制造業落地比較集中的場景：產品智能化、生產側降本增效（工業產品缺陷檢測、工藝參數優化、預測性維護、良品率提升等），以及IT效率提升（比如智能客服、RPA機器人流程自動化等）

Dell面向工業制造業的邊緣計算方案，可以提供面向制造業的邊緣計算優化型服務器，邊緣計算網關，流數據計算和存儲方案，以及面向工業AI和大數據的場景化落地解決方案。

在工廠、物流、港口、室外站點，對延遲要求高的應用平臺，邊緣計算使用比較廣泛。

可以采用本地邊緣計算。

工業產品質檢、良品率提升、預測性維護、工藝參數優化，是目前比較熱門的一些AI在制造業的落地場景。

Dell最新第15代服務器，都是采用T型主板；GPU部署密度，Dell目前單機最高可以支持到10塊雙寬GPU加速卡或者16塊單寬GPU卡。

Dell在針對邊緣計算、數據中心集中處理和存儲，可以提供有針對性的服務器、存儲、工作站產品組合。

AI與HPC有交集，特別是在大模型訓練上多機多卡分布式訓練正成為主流，也有很多差別：AI計算精度以FP32/FP16/TF32為主，HPC存在很多FP64高精度計算；AI計算大量使用異構加速芯片，比如GPU，很多HPC應用還是使用CPU計算負載；HPC采用集群計算架構，AI計算如果算力要求不是特別高的話可以用單機計算。

當算力和延遲能夠滿足要求的時候，可以考慮現有設備的利舊；AI計算可能會出現需要加裝GPU卡。

AI、HPC、圖像渲染、工業仿真、VDI等，是GPU計算的主要應用場景。

CPU更加通用性，GPU適合于邏輯簡單，可以高度并行化的應用，比如AI深度學習過程中的矩陣計算。

GPU、FPGA、AI專用加速芯片Graphcore IPU，是目前Dell AI異構加速計算的主要加速卡選型。

針對AI邊緣計算，降低推理階段的計算精度，模型壓縮、量化方法，降低對計算力的要求。

有可能機器學習模型計算出的結果，與歷史經驗的結論是不一致的，結果的驗證也是AI的重要一環。

比如智能駕駛。

機器學習過程中，一般都會有一項數據治理的工作，進行異常數據、零數據進行相應的處理。

具體要看業務場景，如果僅使用CPU是否在吞吐和延遲上有比較明顯的影響。比如在AI領域，深度學習對算力要求很高，GPU廣泛被使用；在傳統機器學習算法，很多的算法就是運行在CPU上。

面向VDI的桌面虛擬化，主要做圖像處理；AI GPU虛擬化，主要面向CUDA科學計算。具體解決的問題是有差異的。

戴爾服務器管理軟件會實時監控設備運行狀況，動態調節冷卻風的強度和風扇的聲學特性，硬件選型上選擇更高轉換效率的電源以及制冷能力更強的風扇。

因為通常需要GPU加速卡，AI服務器比通用計算服務器，相對成本會高一些。

未必然所有的AI應用都是需要很高的開發成本，有些應用比如人臉識別、廠區視頻分析、智能客服、RPA，并不需要太多的二次開發和訓練數據。

單臺服務器提供一定的CPU/GPU擴展性，更大規模的計算一般采用集群分布式訓練計算。