"本文探讨了AI服务器的产业链，涵盖了芯片CPU、GPU,内存DRAM和HBM,本地存储SSD,NIC、PCIe插槽、散热等关键元素。同时，对服务器CPU架构进行了深度剖析，包括X86、ARM、MIPS和RISC-V等主流技术。这些技术的发展与创新，将引领AI服务器行业在2024年的启航阶段，展现出无限的可能与活力。"

Al芯片是AI服务器算力的核心，专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务。HBM作为内存产品的一种，已经成为高端GPU标配，可以理解为与CPU或SoC对应的内存层级，将原本在PCB板上的DDR和GPU芯片同时集成到SiP封装中，使内存更加靠近GPU,使用HBM可以将DRAM和处理器(CPU,GPU以及其他ASIC)之间的通信带宽大大提升，从而缓解这些处理器的内存墙问题 。

在服务器本地存储选择中，HDD与SSD成为两大主流。SSD,包括NAND Flash、主控芯片和DRAM等关键组件，搭配企业级固件，打造出具备处理、缓存、计算、安全保护功能的数据中心级SSD。这意味着，SSD正逐步摆脱传统硬盘的局限，其市场渗透率有望持续攀升。

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