AI服務器的架構具有以下優勢：

1、高性能計算能力：AI服務器新增多張高性能加速器（絕大部分為GPU），擁有更高的計算能力、更快的處理速度和更大的存儲空間，以支持高負載和復雜的計算任務。

2、大規模并行計算：AI服務器采取GPU架構，相較CPU更適合進行大規模并行計算，這使得更大規模的參數計算成為可能。

3、深度學習處理效率：深度學習主要進行矩陣向量計算，AI服務器處理效率更高，因為GPU架構設計較CPU而言，更適合進行大吞吐量的AI并行計算。

4、大數據處理能力：AI服務器能夠處理和分析大量數據，這是訓練AI和ML模型的關鍵。

5、存儲和內存：AI服務器通常具有大量的存儲空間和內存，以便存儲和處理大量的數據。

6、網絡能力：AI服務器需要高速和低延遲的網絡連接，以便快速傳輸大量的數據。

7、異構計算：AI服務器主要指的是采用異構形式的服務器，可以為CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU、CPU＋ASIC或CPU＋多種加速卡等組合，以滿足復雜的計算需求。

8、高度可擴展性：AI服務器能根據需求靈活添加處理器、內存和存儲設備，以適應不斷增長的計算和數據量需求。

9、優化的存儲和內存：AI服務器支持更大容量的內存以滿足實時負載增加的需求，并廣泛支持NVMe/PCIe等SSD，滿足數據洪流需求。

10、高速互聯架構：確保了AI服務器內部各組件之間的高效數據傳輸，提高了數據的吞吐量和傳輸速度，降低了延遲，從而提高了服務器的整體性能。

綜上所述，AI服務器的架構優勢主要體現在其高性能計算、大規模并行處理能力、大數據處理、存儲和內存容量、網絡能力以及異構計算等方面，這些特點使得AI服務器非常適合運行人工智能應用和算法。