GPU服務器為什么比CPU服務器價格高?今年上半年英偉達GPU芯片進入“狂飆”模式，GPU服務器最大的優勢在于能夠高效地處理千億級的模型參數，提供了更快的模型訓練和推斷速度，極大地提升了人工智能的應用能力。此外GPU服務器在語音識別、自然語言處理、計算機視覺等領域都有著廣泛應用。
價格上，由于GPU服務器針對高穩定性設計，在用料上一般都是選用優質材質，并且支持多路互聯和長時間工作，和相同性能的普通的服務器相比，價格自然也是更高。此外，高端的GPU服務器更是運用大量的最新先進技術，價格更貴，因此價格一般都在千元以上，高端的GPU服務器都是在萬元以上，甚至幾十萬。而普通的服務器價格通常幾百元到幾千元，主流產品價格基本在千元左右。
GPU服務器優惠價格：http://www.bxgb88.com/zt/2023-05-06/
一、GPU服務器和CPU服務器成本差異的介紹：
1、硬件成本：通常，從結構來說，CPU芯片本身就是成品，出廠就可以直接拿來用，而GPU，從生產線上下來，還只是一塊半成品，GPU需要焊接到顯卡的PCB電路板上，還需要加上供電、顯存、輸出接口、散熱器等部件，才能變成顯卡，這樣當然增加了顯卡的制造成本了。
如果計算價格，GPU服務器的硬件成本要高于CPU服務器。高性能的GPU通常價格較高，特別是針對深度學習和科學計算的專業GPU(如NVIDIA的Tesla系列)。此外，GPU服務器可能需要更高級的散熱系統和電源供應設備，進一步提高了硬件成本。
2、電力消耗：GPU服務器在運行時的能源消耗通常高于CPU服務器。處理大量并行任務時，GPU可能會產生更多的熱量，需要更多的能源來驅動散熱設備。然而，對于某些任務，GPU服務器可能更加能源高效，因為它們可以在較短的時間內完成任務。
3.
維護成本：GPU服務器的維護成本可能會略高于CPU服務器。由于GPU服務器的復雜性和專業性，可能需要專門的技術人員進行維護和支持。此外，GPU服務器可能需要更頻繁地升級硬件以跟上技術發展的步伐。
4.
性價比：雖然GPU服務器的成本通常高于CPU服務器，但在某些情況下，GPU服務器通常具有更多的顯存，可以存儲更多的圖像和視頻數據。CPU是一種通用處理器，它可以處理多種不同類型的任務，包括序列計算、存儲器密集型任務和大型數據庫等，這使得CPU服務器在處理多種任務時更加靈活。
所以GPU服務器可能具有更高的性價比。從用戶需求來說，現在的CPU算力其實已經很高了，或者說絕大部分游戲對CPU的性能需求不是那么高。
二、GPU和CPU以深度學習、高性能計算、大模型訓練等技術為例：
情況一:戶已知自己的軟件GPU計算性能遠高于CPU,有自主的使用GPU計算的需求。
需求:用戶測試過自己的應用使用gpu計算,并詛性能能夠滿足需求。客戶需要使用的軟件測試已證實GPU性能優秀
假設:以CPU核時單價0. 1元/核時, GPU 卡時單價5.3元/卡時舉例
GPU計算速度是CPU64核10倍GPU計算1小時計算完成，成本: 5.3元
CPU計算10小時計算完成，成本: 64元
CPU至少10臺機器性能才能和GPU單卡性能相等，詛節約了大量成本
情況二: CPU計算擴屬性差,計算速度已無法滿足用戶的需求。需提升計算速度。
第一類應用:只支持單節點計算。例如: abaqus/standard第二 類應用:跨節點加速比非常差。例
如: amber
假設:以CPU核時單價0. 1元/核時，GPU卡時單價5.3元/ 卡時舉例
GPU計算速度是CPU64核2倍，GPU計算1小時計算完成，成本: 5.3元
CPU計算10小時計算完成，成本: 12.8元
英偉達前段時間發布GH 200包含 36 個 NVLink 開關，將 256 個 GH200 Grace Hopper 芯片和 144TB
的共享內存連接成一個單元。除此之外，英偉達A100、A800、H100、V100也在大模型訓練中廣受歡迎。AMD
MI300X其內存遠超120GB的英偉達GPU芯片H100，高達192GB。 CPU性能無法提升，組GPU節約了成本
總之，GPU服務器的成本通常高于CPU服務器，但在特定場景下(如深度學習和科學計算)，它們可能具有更高的性價比。在選擇GPU服務器或CPU服務器時，應根據任務需求、預算和性能目標進行權衡。
上一篇：
阿里云海外服務器內容審查被封？怎么選？
下一篇：
人工智能時代，什么是圖形處理服務器?
