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服务器随着场景需求经历通用服务器-云服务器-边缘服务器-AI服务器四种模式，AI服务器采用GPU增强其并行计算能力；AI服务器按应用场景可分为训练和推理，训练对芯片算力的要求更高，根据IDC，随着大模型的应用，2025年推理算力需求占比有望提升至60.8%；
AI服务器按芯片类型可分为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等组合形式，CPU+GPU是目前国内的主要选择（占比91.9%）；AI服务器的成本主要来自CPU、GPU等芯片，占比25%-70%不等，对于训练型服务器其80%以上的成本来源于CPU和GPU。
据ARK Invest预测，Chat GPT-4参数量最高达15000亿个，由于参数量与算力需求间存在正比关系，所以可推算GPT-4算力需求最高达到31271 PFlop/s-day。随着国内外厂商加速布局千亿级参数量的大模型，训练需求有望进一步增长，叠加大模型落地应用带动推理需求高速增长，共同驱动算力革命并助推AI服务器市场及出货量高速增长。
美国对中国禁售英伟达高性能芯片A100和H100，英伟达特供中国的削弱互联带宽的版本A800或为当前可替代方案；
以海光信息、壁仞科技等为代表的国产GPU部分单卡指标接近英伟达，在推理场景中具有一定竞争力；国产AI服务器厂商全球份额超35%，浪潮信息位列榜首；国产AI服务器厂商各具优势，有望受到下游需求拉动。
下载链接：
多模态AI研究框架（2023）
大模型算力需求驱动AI服务器行业高景气（2023）
“机器人+” 系列：机器人研究框架（2023）
《70+篇半导体行业“研究框架”合集》
287份重磅ChatGPT专业报告
《人工智能AI大模型技术合集》
1、大模型算力需求驱动AI服务器行业高景气（2023） 2、多模态大模型技术演进及研究框架 3、大模型遇到金融：海内外金融领域大模型对比 4、大模型如何影响网安行业的未来 5、大模型应用百花齐放，AI发展进入新时代 6、详解大模型训练与推理对算力产业链的需求影响 7、训练大模型发展前景及思考和探讨—华为诺亚方舟实验室 8、人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对 9、ChatGPT引发的大模型时代变革 10、中国大模型发展白皮书（2023年） 11、中国大模型发展白皮书—元能力引擎筑基智能底座（2023年） 12、“源1.0”大模型技术白皮书
《56份GPU技术及白皮书汇总》
《FPGA五问五答系列合集》
下载链接：
《硬件技术一致性设计及测试汇总（1）》
1、PCI Express一致性测试方法 
2、5G IC高速接口设计与测试挑战 
3、MIPI D-PHY一致性测试方法 
4、MIPI C-PHY一致性测试方法 
5、HDMI 1.4_2.0物理层一致性测试方法
《硬件技术一致性设计及测试汇总（2）》
7、DDR一致性测试方法 
8、DDR技术演进与测量挑战 
9、SATA一致性测试原理与方法 
10、USB2.0/USB3.1一致性测试方法 
11、高速数字接口测量的去嵌入和均衡软件使用方法
《PCI Express PCI 测试及挑战》
1、PCI Express 3.0 and 4.0测试挑战 
2、PCI Express一致性测试方法
《USB一致性测试及方法汇总》
1、USB 2.0一致性测试方法 
2、USB2.0/USB3.1一致性测试方法 
3、USB 3.1 Gen2 10G -Gen1 5G Receiver测试
《全面了解芯技术：如何测试一颗芯片》
《IC-MEMS分析测试技术》
《IC设计制造流程培训》
《3D-IC设计的挑战和需求》
《集成电路测试及测试系统介绍》
《集成电路及芯片知识汇总（2）》
9、芯片和芯片设计——集成电路设计科普 
10、集成电路EDA设计概述 
11、超大规模集成电路设计 
12、常用半导体器件讲解 
13、半导体制程简介 
14、SOC芯片设计 
15、ASIC芯片设计生产流程 
16、CAN总线详细讲解
《集成电路及芯片知识汇总（1）》
1、集成电路技术简介 
2、芯片设计实现介绍 
3、集成电路芯片设计 
4、芯片规划与设计 
5、数字IC芯片设计 
6、集成电路设计的现状与未来 
7、集成电路基础知识 
8、集成电路版图设计
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