在服務器性能領域，CPU 和 GPU 都發揮著不可或缺的作用，這一點已得到廣泛認可。然而，人們常常會混淆，到底哪個組件更適合特定的設備。

雖然 CPU 和 GPU 確實是不同的服務器處理器，但它們也具有某些協作領域。今天，我們將深入研究服務器 CPU 和 GPU 之間的差異。

服務器 CPU 和 GPU 的全面分析

CPU 由數百萬個晶體管組成，是現代系統中不可或缺的組件，負責執行命令并為計算機、服務器和操作系統執行必要的進程。

CPU 在處理各種工作負載方面表現出色，尤其是那些需要低延遲和每核最佳性能的工作負載。在專用服務器中，通常部署一個、兩個甚至四個 CPU 來處理基本的操作系統處理。作為強大的執行引擎，CPU 主要將相對較少的內核集中在單個任務上進行處理。

另一方面，GPU 與服務器 CPU 不同，它們是由較小的專用核心組成的處理器，能夠同時處理跨多個核心的任務。

因此，GPU 為服務器提供了強大的圖像處理和并行處理能力。盡管與當代 CPU 相比，GPU 的時鐘速度可能較低，但它們的優勢在于芯片上內核的密集排列。GPU 最初是為游戲目的而開發的，其應用范圍已擴大到涵蓋 AI 和高性能服務器等各個領域。

服務器中的應用程序

雖然 GPU 在每個計算單元的處理性能方面可能不如 CPU，但它們能夠同時利用大量計算單元，這使其在面對高密度計算任務時具有卓越的性能。本質上，CPU 擅長協調復雜的整體操作，而 GPU 則擅長在大量數據集上執行簡單操作。

服務器CPU和GPU不僅在處理能力上有差異，在應用的廣度和深度上也有差異。雖然GPU的適用性比CPU更廣泛，但不能絕對地說誰更勝一籌。事實上，在某些情況下，這兩個組件可以有效地協作。

CPU 和 GPU 之間的協同作用可提高應用程序內的數據吞吐量和并發計算能力。協作原則包括在 CPU 上運行主程序，而 GPU 通過在應用程序內并發執行重復計算來補充 CPU 架構。

打個比方，CPU是整個系統的任務管理器，統籌綜合計算任務，而GPU則擅長執行更精細的專用任務。相較于CPU，GPU利用并行計算性能，在相同時間內完成更多的工作。同時配備CPU和GPU的服務器具有更優異的計算性能和數據吞吐量，從而大幅提高數據處理效率。

在服務器中 GPU 比 CPU 更重要嗎？

要理解 CPU 和 GPU 的重要性，必須考慮它們各自的應用特性。

GPU服務器是指配備顯卡的服務器，能夠同時執行數千個并行線程。隨著互聯網網絡的發展，越來越多的高性能服務器將GPU納入其基礎設施，體現了GPU在多處理性能方面的巨大優勢。這提高了數據傳輸效率，并為企業 帶來了更高的投資回報。

盡管服務器 GPU 提高了性能，但 CPU 仍然是不可或缺的服務器組件。無論是高性能服務器、標準服務器還是計算機，CPU 的存在都是不可替代的。服務器 CPU 能夠熟練地處理復雜任務，同時協調整個系統。值得注意的是，它們負責監督數據庫查詢和數據處理操作。

GPU為什么不獨立運行操作系統？

GPU 在獨立運行操作系統時確實存在一些限制。一個主要限制在于 GPU 內的所有核心只能同時處理同一項操作，即所謂的SIMD（單指令多數據）。

這意味著，如果您有一項涉及 1,000 次類似計算的任務，例如破解密碼哈希，GPU 可以將每條指令劃分為不同的線程，并在其核心上進行計算。但是，如果 CPU 和顯卡用于內核操作（例如將文件寫入磁盤或控制系統狀態），則性能會明顯變慢。

CPU 使用案例

CPU 被證明對需要順序算法或涉及復雜統計計算的任務非常有用：

• 不易并行化的 實時推理和機器學習 (ML)算法。
• 具有內存密集型嵌入層的 推薦系統的推理和訓練。
• 涉及大規模數據樣本的模型，例如用于推理和訓練的 3D 數據。

GPU 用例

GPU 非常適合并行處理，并且是大多數場景中訓練 AI 模型的首選。

企業通常傾向于使用 GPU，因為它們能夠處理多個計算的并行處理。GPU 用例示例包括：

• 神經網絡。
• 自然語言處理 (NLP)
• 加速涉及數據輸入大規模并行處理的 人工智能和深度學習操作。
• 賭博
• 高性能計算 (HPC)