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GPU服務器是裝有強大顯卡的服務器。最初它們是為高速創建逼真的 3D 圖形而構建的，但它們的架構和高速處理使它們適用于一些高性能計算任務。GPU的核心速度通常低于CPU，但它們有數千個并行運行的核心。因此，某些操作在GPU上的運行速度比在CPU上快。

隨著互聯網的飛速發展，云計算，云渲染，云服務等平臺興起，各種算力平臺也開始嶄露頭角，那么CPU與GPU的區別以及如何去選擇GPU服務器的角度展開。

本質上而言二者都是處理大數據的計算運行方式，是互為補充的關系。只是邊緣計算和云計算相比較而言，不同的是，數據不用再傳到遙遠的云端，在邊緣側就能解決，邊緣計算更適合實時的數據分析和智能化處理，也更加高效而且安全。如果說云計算是集中式大數據處理，那么邊緣計算可以理解為邊緣式大數據處理！

邊緣計算技術現在越來越火，解決了很多物聯網技術的弊端。那么邊緣計算到底是什么，利用了哪些技術呢，我們一起來看一下:

華為Atlas人工智能計算平臺，作為華為全棧全場景AI解決方案的重要組成部分，包括了芯片、芯片使能、訓練和推理框架和應用使能在內的全堆棧方案。

華為智能邊緣小站將云基礎設施和云服務部署到企業現場，適合對應用訪問時延、數據本地化留存及本地系統交互等有高要求的場景，可便捷地將云端豐富應用部署到本地。

邊緣計算就是指在挨近人、物或數據源的互聯網邊緣側，結合了互聯網、測算、儲存、運用等核心競爭力的開發者平臺，就近原則給予邊緣智能服務

大模型發展為企業應用創新打開巨大想象空間。在智能化時代，企業服務大模型可謂承擔著企業應用“操作系統”的角色，讓支撐企業應用的技術底座的智能化能力更加完整，推動智能應用從認知階段升級為慧知階段，助力企業實現智能化運營，讓智能化真正為企業增收。

企業利用AI技術實現產業的轉型與升級，能夠有效的創新業務模式、開拓新市場。如何才能利用AI實現轉型呢？這也是需要企業在發展過程中遇到的問題和挑戰。企業可以怎么做呢？