传统的CPU服务器在并行处理能力、浮点运算效率、数据吞吐能力方面难以满足复杂深度学习模型的训练需求。因此，显卡服务器(GPU服务器)逐渐成为AI训练不可或缺的核心基础设施。相比于传统计算平台，显卡服务器在训练性能、能效比、扩展性、生态兼容等方面展现出显著优势。
图形处理器(GPU)最初用于图形渲染和3D计算，其核心特点是具备成百上千个流处理器，适合大规模并行计算。而深度学习训练本质上就是大量的矩阵乘法、卷积操作、向量运算，这类任务与GPU的并行计算能力高度契合。
GPU通常拥有数千个CUDA核心(如NVIDIA A100拥有6912个核心)，而传统CPU一般仅具备数十个通用核心。深度神经网络训练过程中包含的大量矩阵计算，能够被GPU并行拆解成成千上万个小任务并发执行，大幅减少训练时间。
AI训练需要频繁读取和写入模型参数及中间结果，GPU显存(如HBM2e)提供数百GB/s的带宽，是DDR4内存无法比拟的。高带宽显存可以避免内存瓶颈，确保数据通道不成为性能短板。
现代GPU具备混合精度计算能力，例如支持FP32、FP16甚至更低精度的BF16。使用混合精度训练可在不牺牲模型精度的前提下，显著加快训练速度、降低显存使用。
NVIDIA的Tensor Core专为AI运算设计，在FP16精度下可提供极高的Tensor吞吐能力。相比CPU和早期GPU，现代显卡训练性能成倍提升。可以显著加速训练过程，降低显存压力，可训练更大模型;提高能源利用率与服务器密度。FP16计算不仅适合图像类任务，在Transformer架构、GAN、RNN等广泛模型结构中均表现良好。
AI训练过程伴随海量样本数据的读取，特别是在图像、视频、语音任务中，输入输出压力远大于传统服务器负载。GPU服务器配合高速SSD或分布式文件系统(如Ceph、NFS)能有效支撑高速IO需求。
显卡服务器不仅在硬件层面具备优势，其背后所依托的软件生态同样是训练加速的关键。以NVIDIA为例，其提供完整的AI开发栈用户可以轻松在GPU服务器上部署AI训练环境，实现一键构建、多环境并行、模型快速迭代。开源社区对GPU架构支持力度大，日常更新频繁，驱动兼容性与性能调优都具备可观保障。
显卡服务器在AI训练领域的优势已经成为产业共识。凭借强大的并行计算能力、高速显存、高带宽IO、完整的软件栈支持，以及灵活的部署方式，GPU服务器已成为深度学习和机器学习不可替代的核心基础设施。
