1. 硬件成本节省：在AI和高性能计算领域，GPU服务器通常可以在更少的硬件数量下完成任务，从而大幅降低硬件采购和维护成本。例如，使用英伟达A100 GPU的DGX A100服务器可以替代大量CPU服务器来完成大模型训练，节省高达90%至99%的硬件成本。
2. 能源效率：GPU服务器在执行大规模并行计算时，能源效率通常优于CPU服务器。例如，使用GPU加速的系统可以在相同的性能水平下，每月节省大量电力消耗。例如，NERSC的研究表明，配备四个A100 GPU的服务器每月可节省约588兆瓦时的能源。
3. 运营成本优化：通过租用GPU云服务器，企业可以避免前期的硬件投资，并通过按需计费模式优化运营成本。例如，阿里云的GPU云服务器通过弹性计算和资源管理技术，每年为UC搜索业务节省数千万成本。
4. 整体购置成本降低：从数据中心整体购置成本来看，采用GPU方案可以显著降低购置成本。例如，英伟达测算显示，采用GPU加速方案的数据中心购置成本比纯CPU方案低约40%。
5. 性能提升与成本节约并存：在某些情况下，GPU服务器不仅提高了计算速度，还降低了单位任务的成本。例如，在基因组数据分析中，使用GPU服务器比CPU服务器节省了44.9倍的电力。
6. 灵活部署与成本控制：GPU云服务器支持弹性伸缩和按需付费，使得企业可以根据实际需求调整资源配置，避免资源浪费，进一步降低成本。
使用GPU服务器可以在硬件采购、能源消耗、运营维护等多个方面实现显著的成本节约。具体的节省金额需要根据实际应用场景和使用模式进行详细评估。
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