在传统计算机中，中央处理器（CPU）一直占据着主导地位。随着图形处理需求的增加，图形处理器（GPU）逐渐崭露头角。如今，GPU不仅用于图形渲染，还被广泛应用于科学计算、深度学习等领域。
CPU是通用型处理器，它由多个核心组成，每个核心都可以独立完成任务，因此能够很好地处理各种类型的计算任务。当涉及到需要大量并行计算的任务时，CPU就显得力不从心了。相比之下，GPU专为并行计算而设计，具有更多的处理单元，可以在同一时间处理大量数据。这使得它在处理图像处理、视频编码等需要大规模并行计算的任务上具有明显的优势。
适用领域
GPU加速服务器的应用场景：
1. 深度学习和人工智能：训练神经网络模型需要大量的矩阵运算，这些运算是高度并行化的，可以充分利用GPU的并行计算能力，从而大大缩短训练时间；
2. 科学计算：如天气预报、分子动力学模拟等领域的数值模拟通常涉及复杂的数学公式和大量的浮点运算。使用GPU进行加速可以显著提高计算效率，减少等待时间；
3. 图形图像处理：无论是三维建模还是视频编辑，都离不开高效的图形渲染。借助于GPU强大的图形处理能力，用户可以实时预览效果，快速调整参数；
4. 大数据分析：对于一些需要对海量数据集进行复杂查询或分析的工作负载来说，利用GPU的并行架构可以加快数据处理速度。
普通CPU服务器的应用场景：
1. 企业级应用：例如ERP系统、CRM系统等事务性应用程序更依赖于逻辑判断以及顺序执行，这类任务更适合由CPU来承担；
2. 网站托管：大多数网站主要以文本内容为主，动态页面生成、数据库查询等操作都不需要太多的并行计算资源，所以普通的CPU服务器完全可以满足需求；
3. 虚拟化环境：创建虚拟机实例或者容器镜像时，CPU负责调度不同进程之间的资源分配，确保每个虚拟实例都能获得公平的计算资源。
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