在亞馬遜AWS最早推出云計算服務時，僅有一款以CPU為核心的云服務器，隨著技術的發展和用戶需求的提升，使用多臺CPU云服務器并行處理任務的方式難以滿足高算力任務，于是把算力更強的GPU作為核心的GPU云服務器誕生。那么這兩款服務器各自有什么區別呢?

GPU云服務器與CPU云服務器有哪些區別?

核心對比

從名字上就知道，GPU云服務器使用的是以GPU為核心的硬件設備，目前市場上的GPU云服務器都是以英偉達公司生產的Tesla系列數據加速器(由于GPU原本用戶處理圖像數據，我們也稱這一系列產品為“顯卡”)為核心，包括P40、P100、V100等型號。

而CPU云服務器的核心CPU處理器，競爭激烈很多，英特爾、AMD等大廠都在制造并銷售這類產品，并沒有呈現一家獨大的現象，同時要講的一點是，用于云服務器的CPU和我們個人電腦的CPU在性能、指令集、緩存等方面也是不同的，就像一般顯卡和Tesla系列顯卡差別很大是一樣的。

性能對比

GPU云服務器在性能方面有著CPU云服務器難以比擬的優勢，在這兩種核心還沒有應用到云計算領域之前，CPU主要為串行指令而優化，GPU則是為大規模的并行運算而優化。比較好理解的解釋是在同樣面積的芯片上，CPU更多的放置了多級緩存和指令并行相關的控制部件，而GPU上則更多的是運算單元。

這樣的硬件設計差異在云計算服務出現之前，兩者“各為其主”，處理不同的任務，性能上其實沒有可比性，但是在作為云服務器核心的時候，處理相同的任務，GPU就體現出了其性能強大的優勢。根據麻省理工大學AI實驗室的實驗結果，同樣的計算任務，同樣的時間內，使用上千臺CPU云服務器能完成的任務，只需要兩臺GPU云服務器即可。

靈活性對比

CPU云服務器也并非沒有優勢，下圖是不同類型AI服務器的比較，橫軸上越往右性能越好，縱軸上越往上其可編程性和靈活性越好，從這里我們可以看到，盡管GPU的性能強大，但是在編程靈活性上則遜色許多，這使得CPU云服務器在處理某些低算力且更新頻繁的任務時的表現優于GPU云服務器。

應用領域對比

基于以上的性能、靈活性等的區別，GPU云服務器和CPU云服務器的應用領域也是不同的。

CPU云服務器更適用于那些對算力要求并不很高，但是需要頻繁更新的場景，例如建站、搭建博客，個人網盤、軟件研發等;

GPU云服務器由于其超強的算力，適用于需要高算力的場景，例如圖形設計、人工智能、科學研究等領域，這些場景相比靈活性而言，對算力的要求是CPU云服務器難以實現的。

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