随着人工智能技术的快速发展和普及，越来越多的企业和机构开始关注和应用人工智能技术。然而，人工智能应用通常需要强大的计算能力和大量的数据存储，而这些需求与传统的服务器架构不太匹配。为了满足人工智能应用的需求，越来越多的企业开始采用“AI服务器与云结合”的架构。

AI服务器是一种特殊的服务器，其计算能力和存储空间比传统的服务器更强大。AI服务器通常用于训练和运行人工智能模型，其硬件和软件都优化了人工智能应用的性能。而云计算则是一种将计算和存储资源通过互联网进行共享和分配的方式。云计算可以为人工智能应用提供弹性和可伸缩性，使其更加灵活和高效。

在“AI服务器与云结合”的架构中，AI服务器通常用于训练和运行人工智能模型，而云计算则用于存储和共享数据以及运行部分模型。这种架构的优点在于，它充分发挥了AI服务器的强大计算能力和存储空间，在同时利用云计算的可伸缩性和弹性。此外，云计算还可以通过分配和调度资源来最大程度地利用硬件资源，从而提高效率和降低成本。

在实现“AI服务器与云结合”的架构时，以下几个方面需要考虑：

1. 网络连接：由于AI服务器和云计算通常分别部署在不同的位置，因此需要保证它们之间的网络连接可靠和安全。

2. 数据传输：在训练和运行人工智能模型时，需要定期传输大量的数据。因此，需要优化数据传输的速度和效率，以确保模型的训练和运行时间不会过长。

3. 资源分配：