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很多人对传统的CPU服务器有着深刻印象，却对GPU服务器了解不多。那么GPU服务器与CPU服务器的区别？一个是图形处理单元（GPU），一个是中央处理单元（CPU），两者在架构规划和功能等方面存在底子差异。详细请跟随本文一起来看看。
1、架构规划
CPU规划中心数量相对较少，规划上重视单线程或少量线程的履行效率，用于处理杂乱的串行使命和操作体系的日常工作，如运转使用程序、文件办理和用户交互等，但每个中心都能以较高频率独立履行杂乱使命。
GPU则专为处理可并行化的很多相同使命而规划，具有成百上千的中心，可以一起处理多个较简略的核算使命，在需求大规模并行核算的场景中表现出色，如图像处理和深度学习练习等。
2、功能表现
CPU服务器提供高速度的数据处理才能和吞吐量，优化了推迟和单线程使用功能，适用于需求分支处理和低推迟的使命，如数据库办理和高级数据剖析。
GPU服务器可以一起处理多个数据流，可应对高度并行化，例如在机器学习练习、科学核算和高杂乱度图形处理等领域，能有效缩短使命完成时间。
3、使用场景
CPU服务器一般用于企业级使用，如ERP体系、CRM体系、数据库办理、办公自动化和事务处理等，这些使用需求强壮的逻辑运算才能和数据处理才能，但并行核算需求相对较低。
GPU服务器的并行核算才能可以明显提高核算速度，适用于需求密布核算的使用，如深度学习、机器学习、视频渲染、科学模仿和金融建模等。
4、能源耗费
GPU服务器的运算才能强壮，需求耗费更多的电能来支持其运转。例如一台搭载8张GPU显卡的服务器功耗或许达到每小时4千瓦，而一台CPU服务器的功耗则一般在400到1000瓦之间。
5、价格
由于GPU的制造本钱较高，以及市场的稀缺性，GPU服务器的价格一般比CPU服务器更高。但是随着GPU市场的扩展和技能的进步，其本钱逐步下降。以美国闻名主机商RAKsmart为例，其提供的GPU服务器与CPU服务器在价格上就相差不多。
总结一下，像数据库办理和企业使用等需求高算力和低推迟的使命，可选择CPU服务器；而深度学习和高功能核算使命等需求大规模并行核算的使用场景，GPU服务器更适宜。