核心功能定位差异
云主机作为远程计算资源池，其核心设计目标是为用户提供弹性计算能力和存储服务。与个人电脑不同，云主机主要承载数据处理、网络服务、数据库运行等非图形化任务，这类工作负载更依赖CPU和内存性能而非图形渲染能力。
成本与能效的平衡
独立显卡的引入会显著增加硬件成本与运营开支。服务器级显卡的采购成本可达整机预算的30%以上，同时带来额外功耗（通常增加150-300W/卡）和散热需求。在数据中心场景中，降低单机成本与提升能效比（PUE）是核心优化方向。
| 组件 | 功耗占比 |
|---|---|
| CPU | 45-60% |
| 内存 | 15-25% |
| 存储 | 10-20% |
| 其他 | 5-10% |
虚拟化技术的限制
当前主流虚拟化架构对显卡资源的共享支持有限。显卡作为独占型硬件，难以在多个虚拟机之间实现动态分配，这与云平台强调的资源池化理念存在根本冲突。即便是支持GPU虚拟化的NVIDIA vGPU方案，仍存在授权费用高昂（约$900/卡/年）和兼容性限制问题。
特定场景的例外情况
以下三类场景需要特殊配置的GPU云主机：
- 机器学习训练：需要NVIDIA Tesla/V100等计算卡加速矩阵运算
- 图形工作站：Autodesk Maya等工业设计软件的云端渲染
- 云游戏服务：实时视频流编码需要专用编码芯片
云主机不配备独立显卡是商业考量与技术适配的综合结果。通过专注通用计算能力的优化，云服务商能以更低的成本提供标准化服务。当用户确实需要图形加速能力时，可选择专门设计的GPU实例，这类服务通常按需计费（约$0.5-3/小时），避免长期持有硬件带来的成本负担。
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