服务器配备显卡有何特殊之处？

服务器插入显卡（更确切地说是GPU，即图形处理单元）与不插显卡的服务器在计算能力、适用场景以及成本功耗等方面有所区别，具体分析如下：

1、计算能力

带GPU的服务器：这类服务器通过集成GPU，能够提供强大的并行处理能力，特别是在进行浮点运算和图形处理方面，它们常常用于需要处理复杂计算任务的场景，例如人工智能训练、深度学习、科学计算和高复杂度的图形渲染等。

无GPU的服务器：传统的服务器通常仅依靠CPU进行数据处理，虽然在多核处理和多任务方面表现出色，但在处理某些特定领域，如高密度的并行计算任务时，其性能可能不如配备GPU的服务器。

2、适用场景

带GPU的服务器：主要适用于需要大量计算和图形处理的领域，例如3D渲染、视频编辑、CAE/CFD仿真、大规模数据库查询加速、AI和ML模型训练等场合。

无GPU的服务器：更适合于传统的企业级应用，如一般的云计算服务、网站托管、文件服务器和轻量级数据库应用等。

3、成本功耗

带GPU的服务器：增加GPU不仅增加了采购成本，同样在运营过程中，由于高性能GPU的功耗较大，会导致较高的能源消耗和散热需求，相应地会增加维护成本。

无GPU的服务器：通常具有更低的采购成本和运营成本，它们的能效比相对更高，对于不需要复杂计算任务的应用场景来说，是一种更经济的选择。

4、硬件配置

带GPU的服务器：这类服务器通常配备有高速且带宽更大的内存和高速网络接口，以适应数据密集型的计算任务。

无GPU的服务器：可能更注重多核处理和通用计算能力，内存和网络接口的配置可能更为均衡，侧重稳定性和多任务处理能力。

5、扩展性

带GPU的服务器：由于加入了GPU卡，所以在设计时往往考虑到了更高的扩展性，以便未来升级或增加更多的GPU卡。

无GPU的服务器：可能更注重于存储和网络连接方面的扩展性，而非专注于图形处理能力的提升。

针对上述分析，可以考虑以下几点建议：

在进行高性能计算或AI训练之前，评估不同GPU卡的性能和TCO（总拥有成本）。

考虑服务器的散热解决方案，确保GPU卡能够在适宜的温度下运行。

根据应用场景的需求，选择合适的服务器类型和配置，避免不必要的资源浪费。

带GPU的服务器在处理特定领域的任务时展现出显著的性能优势，但同时伴随着更高的成本和维护要求，而无GPU的服务器则在通用计算任务中表现足够，成本效益更高，用户在选择服务器时应根据实际需求和应用场景做出合理选择，以确保技术与成本的平衡。