随着智能化技术的普及，人工智能成为了愈加广泛的需求，那么想要运行好人工智能，背后需要怎样的服务器来支撑呢？

高性能处理器：选择具有更高核心数和更好运行速度的处理器，如高端至强处理器、英特尔至强可扩展处理器等，以增加服务器在处理大数据集时的速度。

高效图形处理器：GPU是进行深度学习训练和推理的关键组件 ，如Nvidia Tesla系列GPU，能够提升人工智能任务的计算效率。

大容量高速内存：需要识别内存的等级和速度，确保所有内存通道都在运行中，比如128GB的DDR4内存是不错的选择。

快速存储器：使用固态硬盘SSD来获得更快的读写速度，满足AI对存储性能的高要求。

高速网络接口卡：选择千兆网卡、10千兆网卡或光纤网络接口等高速网卡接口，以确保数据流的快速流通。

专用人工智能芯片：除了CPU和GPU，还可以使用如TPU（张量处理器）或专用的AI加速器来提升人工智能任务的计算性能。

合适的操作系统：Linux是常见的选择，但Windows和Mac OS也可以根据需求选用，关键是要考虑应用程序和私有库的兼容性、机器学习/深度学习软件的可用性等因素。

此外，针对特定的AI应用场景，还可以选择面向AI应用的服务器（如GPU服务器）或面向AI优化的服务器（如FPGA服务器），以及像NVIDIA DGX系列、Google Cloud TPU这样的高性能AI服务器解决方案。

当然，随着需求的深入与多样化，人工智能服务器也会遇到一些瓶颈，例如：

算力：目前很多巨大深度学习模型表现非常好，能解决非常广泛的问题，但训练和运行起来太昂贵，要巨大的服务器集群才行。并且，算法没有深入优化，只是由大公司验证了原理正确，而其它想用的公司自己又没有能力去在效率上进行大规模和比较彻底的优化。

数据：很多公司已经具备海量数据，这些数据是DL模型训练必须的。但是最大问题是数据中有用的信息、规律和知识，远未充分挖掘出来。

内存和通信：一些人工智能应用的瓶颈在于芯片内、芯片间以及人工智能加速器之间的通信，而不是计算。具体来说，就是内存带宽跟不上CPU的速度，导致内存成为人工智能应用的主要瓶颈，尤其是在服务领域。另外，在神经网络加速器之间移动数据的通信瓶颈，其速度和效率甚至低于片上数据移动。

硬件故障或过时：硬件使用的时间越长，出现故障的可能性就越大。硬件故障会导致系统重启、数据丢失或者性能瓶颈。

     相信凭借各服务器厂商的不断努力尝试，一定会逐步解决这些问题，带给用户更加极致的人工智能体验。