[发明专利]一种计算板卡

说明书

本发明公开了一种计算板卡，其特征在于包括转接板卡和算力板卡，所述转接板卡包括M.2插座、桥接芯片和PCIE接口，所述桥接芯片包括第一接口和第二接口，所述第一接口连接所述M.2插座；所述第二接口连接所述PCIE接口；所述算力板卡包括M.2插头和AI芯片，所述AI芯片包括和所述M.2插头连接的数据接口，所述M.2插头和所述M.2插座可拆卸式连接。本发明通过使用M.2插座转接桥接芯片，使服务器主机能够方便配置算力。

技术领域

本发明实施例涉及计算机领域人工智能运算技术，尤其涉及一种计算板卡。

背景技术

随着互联网和信息行业的快速发展，各种声音、图像、视频数据均呈井喷式的发展，大数据处理已经逐步取代传统的人工数据处理，而人工智能(简称AI)技术的应用使得大数据分析处理能力得到再一次飞跃。

深度学习技术引发了人工智能应用的高速发展，引领人类由信息时代进入智能时代。深度学习本质是一种机器学习技术，需要强大的硬件计算能力，来完成复杂的数据处理和运算。对于如此庞大的数据处理和运算，现有的人工智能解决方案中，采用专用的AI加速处理芯片执行深度学习运算，但是即使单个超高性能的AI加速处理芯片，其处理能力也远远达不到运算需求。

现有技术中AI计算服务器都是大型设备，一般通过数量较多的GPU组成算力阵列，目前还没有根据需要进行算力板卡数量配置的使用单机箱的功能强大的AI计算服务器。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供一种计算板卡，包括转接板卡和算力板卡，

所述转接板卡包括M.2插座、桥接芯片和PCIE接口，所述桥接芯片包括第一接口和第二接口，所述第一接口连接所述M.2插座；所述第二接口连接所述PCIE接口；

所述算力板卡包括M.2插头和AI芯片，所述AI芯片包括和所述M.2插头连接的第三接口，所述M.2插头和所述M.2插座可拆卸式连接；

其中，所述桥接芯片通过PCIE接口从外部设备获取第一数据并传输至所述AI芯片进行计算，然后将基于第一数据的计算结果传输至外部设备；或者所述桥接芯片将从外部设备获取多个第二数据，将所述多个第二数据并行传输至多个AI芯片进行计算，然后将基于第一数据的计算结果传输至外部设备，所述第一数据为预设事件的特征数据，所述计算结果为预设事件的AI判断结果。

进一步地，所述算力板卡为多个，所述多个算力板卡并行连接至所述桥接芯片。

进一步地，所述算力板卡进一步包括控制芯片，每个算力板卡包括的AI芯片为多个，所述多个AI芯片通过所述控制芯片连接至所述M.2插头。

进一步地，所述多个AI芯片串行连接至所述控制芯片。

进一步地，所述PCIE接口包括供电端，用于为所述桥接芯片和AI芯片提供工作电源。

进一步地，所述第一数据为图像数据，所述第二数据为物体、人脸、指纹中的一种或多种。

进一步地，所述计算板卡进一步包括电源电路，用于通过所述M.2插座和M.2插头为所述AI芯片供电。

进一步地，所述计算板卡为多个，多个计算板卡包括PCIE转接排线，所述多个计算板卡通过所属PCIE转接排线与服务器主板电连接。

进一步地，所述计算板卡靠近服务器主机箱侧壁的一端还包括固定卡扣，用于将所述计算板卡固定在服务器主机箱表面。

进一步地，所述计算板卡表面还包括覆盖于所述计算板卡表面的散热装置。

本发明通过使用M.2插座转接桥接芯片，使服务器主机能够方便配置算力。

附图说明

图1是本发明实施例一中的计算板卡的结构示意图。