本报告《YINTR22257：2022年数据中心计算与人工智能技术市场与技术报告》由Yole Intelligence发布，专注于探讨2022年数据中心内计算和人工智能技术的发展趋势与市场动态。报告涵盖了广泛的技术词汇表，以便读者理解关键概念。
1. **人工智能（AI）**：指计算机系统模拟、延伸和扩展人类智能的能力，包括机器学习、深度学习等技术在数据中心中的应用。
2. **人工神经网络（ANN）**：一种模仿人脑神经元结构和功能的计算模型，是深度学习的基础，用于大数据分析和决策支持。
3. **应用编程接口（API）**：软件之间交互的桥梁，数据中心中的AI和云计算服务常通过API提供对外服务和集成。
4. **加速处理单元（APU）**：专为特定任务设计的高性能处理器，能够加速数据中心中的计算密集型工作负载，如机器学习推理。
5. **应用特定集成电路（ASIC）**：针对特定任务优化设计的集成电路，效率高且能耗低，常用于数据中心中的AI加速器硬件。
6. **平均销售价格（ASP）**：报告中可能涉及的市场指标，用来衡量数据中心设备和服务的定价水平。
7. **基带单元（BBU）**：通信网络中的设备，负责处理无线信号的基带部分，可能在数据中心中的网络基础设施中有所提及。
8. **复合年增长率（CAGR）**：报告中可能会用到的统计学指标，表示某项技术或市场的增长率在一段时间内的平均速度。
9. **资本支出（CAPEX）**：数据中心建设和升级的投资，反映了企业对计算和AI技术的投入。
10. **Cache Coherent Interconnect for Accelerators (CCIX)**：针对加速器之间的高速连接技术，提高数据交换效率。
11. **内容分发网络（CDN）**：分布式网络架构，用于快速提供内容给全球用户，减少延迟，提升数据中心服务性能。
12. **复杂指令集计算机（CISC）**：与精简指令集计算机（RISC）相对，CISC架构通常执行效率较高，适用于数据中心中的高性能计算。
13. **卷积神经网络（CNN）**：深度学习的一种，特别适用于图像识别和处理，是数据中心AI解决方案的重要组成部分。
14. **计算力（CP）**：衡量一台设备的处理能力，数据中心中的高效计算设备能显著提升整体性能。
15. **云服务提供商（CSP）**：为企业提供云计算资源和服务的公司，数据中心是其基础设施核心。
16. **集中式单元（CU）**：可能是数据中心架构中的一个组件，负责集中管理和处理大规模数据。
17. **CUDA**：NVIDIA的并行计算平台和编程模型，用于GPU上的高性能计算，常见于数据中心中的GPU加速场景。
18. **计算机视觉（CV）**：AI的一个分支，使计算机能理解和解释图像或视频，对数据中心监控和安全至关重要。
19. **中央处理器（CPU）**：通用处理核心，数据中心中不可或缺的计算引擎。
20. **数据中心（DC）**：存放和管理大量计算机设备和数据存储设施的地方，是计算和AI技术的主要应用环境。
21. **深度学习（DL）**：AI的一个子领域，利用深层神经网络进行模式识别和预测，数据中心广泛应用。
22. **深度神经网络（DNN）**：深度学习的核心模型，用于处理复杂的数据和任务。
23. **数据处理单元（DPU）**：专门处理数据相关任务的硬件，用于提升数据中心的处理效率。
24. **动态随机访问内存（DRAM）**：数据中心中常见的存储技术，用于临时存储数据和程序。
25. **数字信号处理器（DSP）**：优化处理数字信号的处理器，常用于音频、视频和通信处理。
26. **电子设计自动化（EDA）**：软件工具和技术，用于设计和验证集成电路，对数据中心硬件发展有重要影响。
此报告深入剖析了数据中心中计算与人工智能技术的最新进展，包括硬件、软件和市场趋势，为投资者、技术人员和行业决策者提供了宝贵的洞察。
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