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高性能计算和高性能数据分析也随着配备甚至神经形态技术等加速器的新服务器技术进入业界。 件技术但规模较小为客户开发新产品或服务。长期主题包括量子和神经形态计算。量子计算将成为未来的加速器专门解决当今经典计算机无法解决的问题。所有主要公司都在大力投资这项新技术的开发像一样与学术界以及工业公司建立合作以便在量子解决方案中实施用例。目前这里对经典程序员的需求较少而是对数学家和量子物理学家的需求。

神经形态计算人工智能和神经网络目前是用相应集群中的构建的缺点是中的图形部分无用而且的能源效率不是很高。替代方案是神经形态芯片其行为 亚洲手机号码清单 更像人脑非常节能并且可以更好地编程但并不容易。应用领域从具有图像识别的移动领域到具有深度神经网络的大规模并行系统。来自云端的人工智能微软机器学习机器学习是一项完全托管的云服务允许用户生成和部署预测分析解决方案。照片微软联想年服务器和服务器虚拟化领域的经理将重点关注交钥匙解决方案。



未来超融合解决方案的模块化和可扩展性将变得越来越重要。此外更大程度的简化在人工智能高性能计算大数据分析等应用场景背景下加速系统管理和监控无疑是决策者关注的焦点。此外进一步提高能源效率例如通过直接液体冷却和使用新技术始终是一个非常重要的话题。我们认为混合云以及即服务产品和托管服务提供商将在年的数据中心领域发挥非常重要的作用。然而从技术上讲新的网络技术对于来说肯定也是一个问题。的表示机器学习物联网和工业等一般趋势也将决定年服务器领域的趋势。