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），两者在架构设计和性能等方面存在根本差异。具体请跟随本文一起来看看。
cPU设计核心数量相对较少，设计上注重单线程或少量线程的执行效率，用于处理复杂的串行任务和操作系统的日常工作，如运行应用程序、文件管理和用户交互等，但每个核心都能以较高频率独立执行复杂任务。
GPU则专为处理可并行化的大量相同任务而设计，拥有成百上千的核心，能够同时处理多个较简单的计算任务，在需要大规模并行计算的场景中表现出色，如图像处理和深度学习训练等。
cPU服务器提供高速度的数据处理能力和吞吐量，优化了延迟和单线程应用性能，适用于需要分支处理和低延迟的任务，如数据库管理和高级数据分析。
GPU服务器能够同时处理多个数据流，可应对高度并行化，例如在机器学习训练、科学计算和高复杂度图形处理等领域，能有效缩短任务完成时间。
3、应用场景
cPU服务器一般用于企业级应用，如eRP系统、cRM系统、数据库管理、办公自动化和事务处理等，这些应用需要强大的逻辑运算能力和数据处理能力，但并行计算需求相对较低。
GPU服务器的并行计算能力能够显著提升计算速度，适用于需要密集计算的应用，如深度学习、机器学习、视频渲染、科学模拟和金融建模等。
4、能源消耗
GPU服务器的运算能力强大，需要消耗更多的电能来支持其运行。例如一台搭载8张GPU显卡的服务器功耗可能达到每小时4千瓦，而一台cPU服务器的功耗则通常在400到1000瓦之间。
由于GPU的制造成本较高，以及市场的稀缺性，GPU服务器的价格通常比cPU服务器更高。然而随着GPU市场的扩展和技术的进步，其成本逐渐降低。以美国知名主机商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，像数据库管理和企业应用等需要高算力和低延迟的任务，可选择cPU服务器；而深度学习和高性能计算任务等需要大规模并行计算的应用场景，GPU服务器更合适。
