AI智能服务器中的异构形式硬件架构是指将不同类型的处理器或计算单元组合在一起，以提高计算效率和适应不同的计算需求。常见的异构形式包括CPU与GPU、FPGA、TPU等加速器的组合。
1. CPU+GPU：这种组合利用了CPU强大的逻辑控制能力和GPU在并行计算中的优势。GPU擅长处理大规模并行计算任务，如图像处理和机器学习，而CPU则负责复杂的串行任务和系统管理。
2. CPU+FPGA：FPGA(现场可编程门阵列)具有高度的灵活性和实时性，适合于需要低延迟的流式处理任务。它可以在硬件级别上进行编程，以优化特定算法的执行，但开发周期较长。
3. CPU+TPU：TPU(张量处理单元)是专为加速机器学习计算而设计的专用芯片，特别适合于大规模矩阵运算。它通过减少计算延迟和提高吞吐量来优化AI推理和训练过程。
4. CPU+ASIC：ASIC(专用集成电路)是为特定应用定制的芯片，通常性能最优但缺乏灵活性。在AI服务器中，ASIC可以用于加速特定的AI任务，但其适应性较差。
这些异构形式的硬件架构通过将不同类型的处理器协同工作，能够更高效地处理各种计算任务，从而提升整体系统的性能和资源利用率。
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