GPU服務器跟普通服務器的區別是什么

GPU服務器跟普通服務器的區別是什么？ 針對這個問題，今天小編總結這篇有關GPU服務器的文章，可供感興趣的小伙伴們參考借鑒，希望對大家有所幫助。

GPU服務器，簡單來說，GPU服務器是基于GPU的應用于視頻編解碼、深度學習、科學計算等多種場景的快速、穩定、彈性的計算服務，我們提供和標準云服務器一致的管理方式。出色的圖形處理能力和高性能計算能力提供極致計算性能，有效解放計算壓力，提升產品的計算處理效率與競爭力。
下面幾個場景我們可以使用CPU服務器，如果辦公場景需要建議大家配置GPU服務器，如果場景無關，使用普通的服務器也無妨。在下會根據大家的使用場景給到大家相匹配的服務器類型和配置！
一、簡單深度學習模型
使用GPU服務器為機器學習提供訓練或者預測，騰訊GPU云服務器帶有強大的計算能力，可作為深度學習訓練的平臺，
可直接與外界連接通信。可以使用GPU服務器作為簡單深度學習訓練系統，幫助完成基本的深度學習模型
二、復雜深度學習模型，騰訊云GPU服務器具有強大的計算能力，可以將
GPU服務器作為深度學習訓練的平臺。結合云服務器 CVM提供的計算服務、對象存儲
COS提供的云存儲服務、云數據庫MySQL提供的在線數據庫服務、云監控和大禹提供的安全監控服務，圖片、視頻編解碼，可以采用GPU服務器進行渲染，利用 GPU 加速器指令，讓數以千計的核心為您所用，加快圖形圖像編碼渲染速度。
這些是一些可以用到GPU服務器的場景，所以如果您的使用需要比較高端，建議還是使用GPU服務器。
服務器CPU和普通CPU有什么區別？
下面我們找來了專業的資料文獻，快來漲知識吧。總體來說，服務器CPU和普通電腦的CPU主要有六大區別，下面我們一起來看看。
一、指令集不同
家用或者用工作用電腦配備的普通CPU，通常為CISC復雜指令集，追求指令集的大而全，盡量把各種常用的功能集成到一塊，但是調用速度和命中率相比服務器CPU較低一些。
服務器CPU的指令一般是采用的RISC（精簡指令集）。這種設計的好處就是針對性更強，可以根據不同的需求進行專門的優化，能效更高。
二、緩存不同
緩存也決定著CPU的性能，由于服務器CPU對運算性能要求高，所以服務器CPU往往應用了最先進的工藝和技術，并且配備了一二三級緩存，運行能力更強。服務器CPU很早就用上了3級緩存。普通cpu是近幾年才用上了緩存技術。
三、接口不同
服務器cpu和普通cpu接口往往不同，目前服務器CPU接口大多為Socket 771、Socket 775、LGA 2011、LGA 1150相比普通CPU接口盡管不少相同，但實際上搭配的主板并不相同。服務器cpu配備的主板通常沒有顯卡卡槽，因為CPU自帶的核心顯卡即可滿足需求，并且其CPU總線帶寬比家用CPU高。
四、穩定性要求不同
服務器CPU是為了長時間穩定工作而存在的，基本都是設計為能常年連續工作的。服務器CPU相比家用CPU在穩定性和可靠性方面有著天壤之別，一般服務器都是365天開機運行，只有偶爾停機維護，對穩定性要求極高。
普通CPU則是按72個小時連續工作而設計的，家用電腦在不使用時，我們還是習慣讓他保持關機狀態，一般每天都會關機。
五、多路互聯支持不同
多路互聯是服務器上的一項技術，比如服務器主板可以同時擁有多個CPU插槽，可以同時安裝多個CPU，這個就是CPU多路互聯技術，這項技術目前只有服務器CPU才支持，普通家用電腦，一塊主板只可以安裝一個CPU，不支持多路互聯。
六、價格不同
由于服務器CPU針對高穩定性設計，在用料上一般都是選用優質材質，并且支持多路互聯和長時間工作，和相同性能的普通CPU比，價格自然也是更高。此外，高端服務器CPU更上運用大量的最新先進技術，價格更貴，因此一般服務器CPU價格都在千元以上，高端服務器CPU都是在萬元以上，甚至幾十萬。
而普通CPU價格通常幾百元到幾千元，主流產品價格基本在千元左右。
以上就是服務器cpu和普通cpu區別，可能很多朋友會問，服務器CPU可以作為家用電腦的CPU嗎？答案是否定的，尺有所短寸有所長，兩者定位與設計不同。
因為CPU的性能主要靠主板和內存才能完全發揮出來，而由于先天性的設計特點，很多家用電腦的主板是不適合服務器CPU使用的，即使可以用，很多時候也無法保證發揮出其性能優勢。而且服務器主板一般都沒有顯卡槽，因為對服務器來說用集成顯卡即可了，對于游戲性能并沒有要求。
但是在家用領域，獨顯則是高清游戲必不可少的環節。所以說家用CPU的設計更符合普通PC電腦的特點，而服務器CPU有著其自身的使命與優勢。當然，服務器CPU和桌面CPU兩者也是可以互相改進的，比如大家熟悉的至強E3-1230V3處理器，就是由服務器CPU改進而來的，屏蔽了核心顯卡，主打高性價比。
使用傳統型的服務器面臨的現狀：
1.運維困難
機器固定配置，難以滿足變化的需求
2.系統脆弱，數據丟失 用戶手工容災，依賴于硬件健壯性；數據物理單點，數據安全不可控
3.費心麻煩
購買裝機管理，自行實現硬件擴展 4.黑客入侵 需額外購買安全防護服務
5.費用高昂
租用費用高昂，運維成本高。
關于GPU服務器跟普通服務器的區別就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。