随着人工智能技术的快速普及，算力需求日益增长。智算中心的服务器作为支撑大规模数据处理和计算的核心设备，其性能优化显得尤为关键。而GPU服务器也进入了大众的视野，成为高性能计算的首选。那么，为什么算力服务器会选择GPU而不是传统的CPU呢？
GPU和CPU的区别
GPU和CPU二者都由寄存器、控制器、逻辑单元构成，但结构和比例很大不同，决定了CPU擅长指令处理，函数调用上，单核计算能力极强；GPU在数据处理（数学运算/逻辑运算）能力更强，它的核心特点是拥有大量的并行处理单元，可以同时处理大量简单、重复的计算任务。并行处理能力使得GPU在处理大规模数据集、进行矩阵运算等任务时具有显著优势。
一台500万的微型服务器，CPU核心数一般也就上千个，而GPU因为独特的架构，天然支持多线程，一块30万左右的显卡能够轻松支持18000的核心，且拥有自己的独立内存，有自己的一套指令集合，和多级缓存，也能够单独计算。
而GPU相对于CPU另一个比较重要的优势就是内存结构：在已经披露的显卡性能参数中，每个流处理器集群末端设有共享内存。相比于CPU每次操作数据都要返回内存再进行调用，GPU线程之间的数据通讯不需要访问全局内存，而在共享内存中就可以直接访问。这种设置的带来最大的好处就是线程间通讯速度的提高。
目前GPU上普遍采用GDDR6的显存颗粒，始终比主机内存领先一级，不仅具有更高的工作频率从而带来更快的数据读取/写入速度，而且具有更大的显存带宽。而在CPU构架中，尽管有高速缓存（Cache）的存在，但是由于其容量较小，大量的数据只能存放在内存（RAM）中。进行数据处理时，数据要从内存中读取然后在CPU中运算最后返回内存中。与之相比，大显存带宽的GPU具有更大的数据吞吐量。在大规模深度神经网络的训练中，必然带来更大的优势。
GPU在能效比和成本效益方面的优势
随着制造工艺的不断提高，GPU的能效比得到了显著提高。这意味着在相同功耗下，GPU可以提供更高的计算能力。在处理大规模数据集时能够显著缩短计算时间，从而提高整体效率。从成本效益的角度来看，虽然GPU的单价较高，但在处理大规模数据时，其总体成本远低于使用大量CPU的方案。
市场趋势和生态系统的发展也为GPU在算力服务器领域的应用提供了有力支持。随着深度学习、人工智能等技术的广泛应用，越来越多的企业和研究机构开始投资研发基于GPU的高性能计算平台。这推动了GPU硬件和软件的不断发展，形成了庞大的生态系统。在这个生态系统中，各种优化算法、框架和工具不断涌现，使得GPU在算力服务器领域的应用变得更加便捷和高效。
GPU服务器能替代传统服务器么
尽管GPU在算力服务器领域具有诸多优势，但并不意味着它可以完全取代CPU。在实际应用中，CPU和GPU各有擅长领域，它们之间的协同作用才能更好地发挥整体性能。例如，在一些复杂的控制流程、逻辑判断和数据处理任务中，CPU仍然具有不可替代的优势。因此，在构建高性能计算系统时，需要根据具体应用场景和需求来合理配置CPU和GPU的比例和类型。
此外GPU服务器因为基本都是多张显卡同时工作，一般都至少4至6张，有的甚至达到10张以上，其功耗是数据服务器的几倍甚至十几倍，以前的普通机房根本无法承载如此的高能耗。以互盟的数据交换中心为例，就专门设置了高电负载中心和智算模块中心，来承载GPU服务器的正常运行。由此也很容易看出，从成本来看，对于处理传统业务来，还是CPU服务器更为合适。
综上所述，算力服务器选择GPU而不是CPU的原因，主要包括GPU在结构和工作原理上的优势、算力需求的变化、能效比和成本效益的考量以及市场趋势和生态系统的发展。在未来，随着技术的不断进步和应用需求的不断变化，我们有理由相信GPU在算力服务器领域的应用将会更加广泛和深入。
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