GPU云服务器与CPU云服务器有哪些区别?

在亚马逊AWS最早推出云计算服务时，仅有一款以CPU为核心的云服务器，随着技术的发展和用户需求的提升，使用多台CPU云服务器并行处理任务的方式难以满足高算力任务，于是把算力更强的GPU作为核心的GPU云服务器诞生。那么这两款服务器各自有什么区别呢?

GPU云服务器与CPU云服务器有哪些区别?

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。

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