说到CPU服务器，我们普通人最熟悉的就是Intel的“噔（1声）噔（2声）噔（1声）噔（3声）噔（4声）”，它与一个信 什么是坏的 GPU 服务器？ GPU加速云服务器和CPU云服务器有什么区别？你知道这有什么区别吗？
        什么是 CPU 服务器 什么是 GPU 服务器
        在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前，我们先来回忆一下什么是CPU，什么是GPU
         1. CPU 服务器：中央处理器（CPU）是任何计算机或服务器的大脑。任何专用服务器都将配备物理 CPU（有时是两个或四个）来执行操作系统的基本处理。作为整个计算机系统运行和控制的核心，是信息处理和程序运行的最终执行单元。 CPU是整个数据处理的核心部件，也是最基础的部件。
        任何使用过云服务器的人都有经验。当您的网站或项目需要大量处理能力时，您可以增加CPU的核心来提高网站的计算能力，提高CPU频率或增加核心数量！许多基础服务器配备 2 到 8 个核心，而一些功能强大的服务器则配备 32、64 甚至更多物理核心。 CPU 内核具有更高的频率，通常在 2-4 GHz 范围内。
        
         2、所谓GPU就是图形处理器：（GPU，Graphics Processing Unit，缩写：GPU），也称为显示核心、视觉处理器、显示芯片。在平板电脑、智能手机等上进行图像和图形相关操作的微处理器。
         GPU 的时钟频率可能低于现代 CPU（通常在 500-800 MHz 范围内），但每个芯片的内核数量要密集得多。这样GPU就可以同时执行执行许多基本任务。这就是它的设计目的，例如同时计算数千个内核以快速渲染视频游戏的单个阴影图像。
         GPU服务器提供两种形式的计算资源：虚拟机形式的GPU云服务器和物理机形式的GPU物理服务器。一个基本的 GPU 可能有 700-1000 个处理核心，而现代强大的显卡可能有 3000 个或更多！此外，GPU 核心速度也在稳步提高，最新的显卡每核心超过 1.2GHz。
         GPU 云服务器使用 GPU（图形处理单元）作为协处理器来加速 CPU 上的一般科学和工程计算。 GPU 通过卸载一些计算密集和耗时的代码部分来加速在 CPU 上运行的应用程序。应用程序的其余部分仍然在 CPU 上运行。从用户的角度来看，应用程序运行得更快是因为它使用了 GPU 的大规模并行处理能力来提高性能。这称为“异构”或“混合”计算。 CPU 由四到八个 CPU 内核组成，而 GPU 由数百个较小的内核组成。它们一起运行以处理应用程序中的数据。这种大规模并行结构使 GPU 具有很高的计算性能。有许多 GPU 加速应用程序提供了一种访问高性能计算 (HPC) 的简便方法。
         GPU云服务器是一款拥有专属GPU卡的高性能云计算服务，可以帮助用户快速便捷地获取优质的GPU计算资源，可以大幅提升机器学习、科学等大规模计算框架的运行速度计算。智能和高性能计算平台提供基础设施支持。 GPU云服务器可以提供出色的浮点计算能力，轻松应对高实时、高并发的海量计算场景。适用于深度学习、科学计算、CAE等或3D动画渲染、CAD等。
        
         GPU服务器和CPU服务器的区别：
         1) GPU 服务器：所有内核都设计为只处理一次相同的操作（这称为 SIMD：单指令，多数据）。因此，如果您正在执行 1000 次类似的计算（例如破解密码哈希），GPU 通过在其自己的核心上使用相同的指令将每个线程作为一个线程执行，从而做得很好。但是，使用像传统 CPU 这样的内核来执行内核操作（例如将文件写入磁盘、打开新的索引指针或控制系统状态）要慢得多。
         2）GPU比CPU慢：它们和内存之间的“计算机”比内存多，因此操作延迟更高。 CPU 具有更低（更好）的传输和反应时间，因为它被设计为快速单指令。
         3) GPU 比 CPU 具有更低的延迟：与延迟相比，GPU 被调整为更大的带宽，这也是它们适合大规模并行处理的另一个原因。它们并非旨在执行 CPU 能够执行的快速单次计算。因此，如果您生成密码散列而不是密码散列，CPU 可能会表现最佳。
        其实，仅仅从上面的字面意思，是无法正确理解GPU和CPU在数据计算中所起的重要作用的，从目的上区分更方便。 GPU服务器主要用于高性能计算服务，适用于3D图形应用、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。 CPU服务器主要用于网站、软件等常用应用。