在amazonAWS云计算技术刚发布的时候，只有一个CPU随着新技术的快速发展和用户需求的提高，作为核心云服务器的应用CPU云服务器并行计算日常任务的方法无法实现高计算能力的日常任务，因此计算能力更强GPU做为核心的GPU云服务器问世。那么这两款网络服务器有什么区别呢？本文将进行比较，方便客户对其有更清晰的了解。
核心比照了解名称，GPU云服务器应用于以GPU目前市场上的核心硬件配置GPU云服务器均由英伟达显卡企业生产Tesla因为GPU最初，客户解决图片数据信息，我们也称这一系列商品为计算机显卡）为核心，包括P40、P100、V100等型号规格。
而CPU云服务器的核心CPUCPU，竞争要激烈得多，intel、AMD大型工厂在生产和市场上销售这种产品，并没有表现出主导地位。同时，我们应该谈谈云服务器的使用CPU个人电脑CPU性能、指令系统、缓存文件等领域也不同，就像通电脑显卡一样Tesla系列显卡差别很大。
性能比照GPU云服务器的性能水平CPU在云计算技术行业之前，云服务器无法比拟的优势，CPU关键是串行通信命令，GPU提高规模并行处理计算。比较容易理解的表达是在同一范围的处理器上，CPU多级缓存文件和命令并行处理相关控制系统大量放置，GPU计算模块很多。
在云计算技术发生之前，硬件开发之间的差异是主要的。事实上，解决差异的日常任务在性能上比较，但作为云服务器的核心，解决相同的日常任务，GPU它展现了其强大的性能优势。根据麻省理工大学AI实验室的研究结论是，日常任务的估计相同，同时使用1000台以上CPU云服务器只能完成两个日常任务GPU云服务器就可以了。
灵活性比照CPU云服务器并非没有优势。下图不同类型AI与网络服务器相比，横坐标越右性能越好，纵坐标越重，可编程控制器的性能和灵活性越好。从这里我们可以看到，虽然GPU性能强，但程序编写灵活性稍差，促使CPU在解决一些低计算能力和多次升级的目标时，云服务器较好GPU云服务器。
比较主要用途根据上述性能和灵活性的差异，GPU云服务器和CPU云服务器的应用范围也不同。
CPU云服务器更适用于这些计算能力规定不高的场景，但必须经常刷新，如网站建设、博客建设、个人网络磁盘、软件研发等；
GPU云服务器由于其强大的计算能力，适用于图形设计、人工智能技术、科研等必须具有高计算能力的场景。与灵活性相比，计算能力的标准是CPU云服务器难以实现。
以上是有关GPU云服务器和CPU虽然云服务器的比较看起来不错GPU网络服务器有很多优点，但价格也比较高CPU云服务器也需要很多，所以最终选择哪种云服务器，要根据自己的相关业务需求和费用来确定。
