一国际主流品牌
1. NVIDIA DGX系列
专为AI训练设计的集成化服务器系统，采用多GPU架构（如H100A100等），支持大规模并行计算。DGX系统集成了优化的软件栈（如CUDAcuDNN），适用于超大规模模型训练，尤其在自然语言处理和图像识别领域表现突出。
2. 戴尔PowerEdge系列
提供灵活的GPU扩展能力（如支持8路NVIDIA H100），适用于混合负载场景（如HPC和AI训练结合）。其异构计算架构支持CPU-GPU协同优化，在高性能计算集群中广泛应用。
3. HPE Apollo系列
面向数据中心的高密度服务器，支持液冷技术以应对高功耗需求（如单节点功率可达10kW），适用于长时间训练的稳定性要求较高的场景。
4. Supermicro（超微）
提供定制化GPU服务器解决方案，支持多机互联（如NVLink和InfiniBand），在分布式训练场景中具有低延迟优势，被多家云服务商采用。
二中国本土品牌
1. 华为Atlas系列
基于昇腾AI处理器的服务器，支持异构计算（CPU+NPU），针对计算机视觉和多路视频检测优化，适用于边缘计算与云端协同场景。
2. 浪潮NF系列
支持多GPU高速互联（如PCIe 5.0和RDMA技术），在超大规模模型训练中表现出色。其智能运维系统结合AI预测硬件故障，提升集群可靠性。
3. 阿里云神龙服务器
针对云端AI训练优化，采用自研芯片和虚拟化技术，支持弹性资源分配，在自然语言处理和大模型训练中具成本优势。
4. 百度昆仑系列
结合自研AI芯片（昆仑芯）和开源深度学习框架（如PaddlePaddle），适用于推荐系统和自动驾驶模型的端到端训练。
三技术趋势与选型建议
四扩展
如需更详细的性能对比或特定场景（如边缘推理超算中心）的服务器选型，可参考以下来源：
IDC数据报告：分析全球AI服务器市场趋势与能耗指标。
