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GPU服务器与传统服务器的区别？

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GPU服务器与传统服务器的不同之处

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。 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。

简单列举一下到底哪个好点

1、从技术方面来讲云服务器使用了云计算技术，而云计算技术，整合了计算、网络、存储等各种软件和硬件技术。传统的服务器，就是独立的了，不会整合这些资源。
　　

2、从安全性方面来讲云服务器具有天然防ARP攻击和MAC欺骗，快照备份，数据永久不丢失。而传统的服务器则不具有这方面的功能。
　　

3、从可靠性来讲
云服务器是基于服务器集群的，因此硬件冗余度较高，故障率低;而传统的服务器则相对来说硬件冗余较少，故障率较高。
　　

4、从灵活性方面来讲用户可以在线实时增加自己的配置，可扩展空间较大;而传统的服务器则有这方面的局限性，如果有新的应用，只能再买一台了。
　　

5、从性能的角度来看云服务器是同等配置独立服务器计算能力的4倍，可满足高性能计算的要求。

　
　6、从稳定性上看
云服务器可以故障自动迁移，意思是如果一台云服务器出现故障，其上面的应用就自动迁移到其他云服务器上了。传统的服务器就不存在这功能了，坏了那就坏了。
所以相对来说云服务器更好。

Answer 1

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Answer 2

核心对比
　　从名字上就知道，GPU云服务器使用的是以GPU为核心的硬件设备，目前市场上的GPU云服务器都是以英伟达公司生产的Tesla系列数据加速器（由于GPU原本用户处理图像数据，我们也称这一系列产品为“显卡”）为核心，包括P40、P100、V100等型号。
　　而CPU云服务器的核心CPU处理器，竞争激烈很多，英特尔、AMD等大厂都在制造并销售这类产品，并没有呈现一家独大的现象，同时要讲的一点是，用于云服务器的CPU和我们个人电脑的CPU在性能、指令集、缓存等方面也是不同的，就像一般显卡和Tesla系列显卡差别很大是一样的。
性能对比
　　GPU云服务器在性能方面有着CPU云服务器难以比拟的优势，在这两种核心还没有应用到云计算领域之前，CPU主要为串行指令而优化，GPU则是为大规模的并行运算而优化。比较好理解的解释是在同样面积的芯片上，CPU更多的放置了多级缓存和指令并行相关的控制部件，而GPU上则更多的是运算单元。
　　这样的硬件设计差异在云计算服务出现之前，两者“各为其主”，处理不同的任务，性能上其实没有可比性，但是在作为云服务器核心的时候，处理相同的任务，GPU就体现出了其性能强大的优势。根据麻省理工大学AI实验室的实验结果，同样的计算任务，同样的时间内，使用上千台CPU云服务器能完成的任务，只需要两台GPU云服务器即可。
灵活性对比
　　CPU云服务器也并非没有优势，下图是不同类型AI服务器的比较，横轴上越往右性能越好，纵轴上越往上其可编程性和灵活性越好，从这里我们可以看到，尽管GPU的性能强大，但是在编程灵活性上则逊色许多，这使得CPU云服务器在处理某些低算力且更新频繁的任务时的表现优于GPU云服务器。
应用领域对比
　　基于以上的性能、灵活性等的区别，GPU云服务器和CPU云服务器的应用领域也是不同的。
　　CPU云服务器更适用于那些对算力要求并不很高，但是需要频繁更新的场景，例如建站、搭建博客，个人网盘、软件研发等；
　　GPU云服务器由于其超强的算力，适用于需要高算力的场景，例如图形设计、人工智能、科学研究等领域，这些场景相比灵活性而言，对算力的要求是CPU云服务器难以实现的。