GPU服务器的用处是什么？跟普通服务器有什么区别？

大家好，又见面了，我是全栈君。

GPU服务器，简单来说，GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务，我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。

下面几个场景我们可以使用CPU服务器，如果办公场景需要建议大家配置GPU服务器，如果场景无关，使用普通的服务器也无妨。在下会根据大家的使用场景给到大家相匹配的服务器类型和配置！

一、简单深度学习模型

使用GPU服务器为机器学习提供训练或者预测，腾讯GPU云服务器带有强大的计算能力，可作为深度学习训练的平台，

可直接与外界连接通信。可以使用GPU服务器作为简单深度学习训练系统，帮助完成基本的深度学习模型

二、复杂深度学习模型，腾讯云GPU服务器具有强大的计算能力，可以将

GPU服务器作为深度学习训练的平台。结合云服务器 CVM提供的计算服务、对象存储

COS提供的云存储服务、云数据库MySQL提供的在线数据库服务、云监控和大禹提供的安全监控服务，图片、视频编解码，可以采用GPU服务器进行渲染，利用 GPU 加速器指令，让数以千计的核心为您所用，加快图形图像编码渲染速度。

这些是一些可以用到GPU服务器的场景，所以如果您的使用需要比较高端，建议还是使用GPU服务器。

服务器CPU和普通CPU有什么区别？

下面我们找来了专业的资料文献，快来涨知识吧。总体来说，服务器CPU和普通电脑的CPU主要有六大区别，下面我们一起来看看。

一、指令集不同

家用或者用工作用电脑配备的普通CPU，通常为CISC复杂指令集，追求指令集的大而全，尽量把各种常用的功能集成到一块，但是调用速度和命中率相比服务器CPU较低一些。

服务器CPU的指令一般是采用的RISC（精简指令集）。这种设计的好处就是针对性更强，可以根据不同的需求进行专门的优化，能效更高。

二、缓存不同

缓存也决定着CPU的性能，由于服务器CPU对运算性能要求高，所以服务器CPU往往应用了最先进的工艺和技术，并且配备了一二三级缓存，运行能力更强。服务器CPU很早就用上了3级缓存。普通cpu是近几年才用上了缓存技术。

三、接口不同

服务器cpu和普通cpu接口往往不同，目前服务器CPU接口大多为Socket 771、Socket 775、LGA 2011、LGA 1150相比普通CPU接口尽管不少相同，但实际上搭配的主板并不相同。服务器cpu配备的主板通常没有显卡卡槽，因为CPU自带的核心显卡即可满足需求，并且其CPU总线带宽比家用CPU高。

四、稳定性要求不同

服务器CPU是为了长时间稳定工作而存在的，基本都是设计为能常年连续工作的。服务器CPU相比家用CPU在稳定性和可靠性方面有着天壤之别，一般服务器都是365天开机运行，只有偶尔停机维护，对稳定性要求极高。

普通CPU则是按72个小时连续工作而设计的，家用电脑在不使用时，我们还是习惯让他保持关机状态，一般每天都会关机。

五、多路互联支持不同

多路互联是服务器上的一项技术，比如服务器主板可以同时拥有多个CPU插槽，可以同时安装多个CPU，这个就是CPU多路互联技术，这项技术目前只有服务器CPU才支持，普通家用电脑，一块主板只可以安装一个CPU，不支持多路互联。

六、价格不同

由于服务器CPU针对高稳定性设计，在用料上一般都是选用优质材质，并且支持多路互联和长时间工作，和相同性能的普通CPU比，价格自然也是更高。此外，高端服务器CPU更上运用大量的最新先进技术，价格更贵，因此一般服务器CPU价格都在千元以上，高端服务器CPU都是在万元以上，甚至几十万。

而普通CPU价格通常几百元到几千元，主流产品价格基本在千元左右。

以上就是服务器cpu和普通cpu区别，可能很多朋友会问，服务器CPU可以作为家用电脑的CPU吗？答案是否定的，尺有所短寸有所长，两者定位与设计不同。

因为CPU的性能主要靠主板和内存才能完全发挥出来，而由于先天性的设计特点，很多家用电脑的主板是不适合服务器CPU使用的，即使可以用，很多时候也无法保证发挥出其性能优势。而且服务器主板一般都没有显卡槽，因为对服务器来说用集成显卡即可了，对于游戏性能并没有要求。

但是在家用领域，独显则是高清游戏必不可少的环节。所以说家用CPU的设计更符合普通PC电脑的特点，而服务器CPU有着其自身的使命与优势。当然，服务器CPU和桌面CPU两者也是可以互相改进的，比如大家熟悉的至强E3-1230V3处理器，就是由服务器CPU改进而来的，屏蔽了核心显卡，主打高性价比。

使用传统型的服务器面临的现状：

1.运维困难

机器固定配置，难以满足变化的需求

2.系统脆弱，数据丢失 用户手工容灾，依赖于硬件健壮性；数据物理单点，数据安全不可控

3.费心麻烦

购买装机管理，自行实现硬件扩展 4.黑客入侵 需额外购买安全防护服务

5.费用高昂

租用费用高昂，运维成本高。

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/111531.html原文链接：https://javaforall.cn