GPU服务器的性能是否会受到CPU的限制?不知道你有没有好奇过一些问题，CPU作为处理器，他的工作是处理一些乱七八糟数据，然后运行一堆我们看不懂的代码，经过一段时间的运行之后，最后显示出我们所需要的结果。GPU服务器的性能受那些方面的影响?

这个让我们感觉好像CPU只是进行一些计算，涉及到画面内容显示那些事情，都应该是GPU来做的，比如你打个野怪掉的血量，这个野怪的金币有多少，这个地方到那个地方距离有多远，这些事情应该都是CPU来做的，而剩下的人物动作，游戏特效，游戏场景等等，那些在显示器上显示的东西，应该都是GPU来干的事情。

高性能GPU服务器：https://www.hkt4.com/zt/2023-05-06/

这样看来好像确实是如大家所说的显卡更重要，毕竟显卡太差了遇到高画质游戏或者压力比较大的游戏会带不动。应该把更多的钱放在显卡上，CPU只要中规中矩就好了，只要无脑怼显卡，玩游戏就不会有问题。

如果道理真的是这样，为什么会有人说CPU性能太差会影响GPU性能的发挥呢?

以下是一些可能对GPU服务器性能产生影响的因素：

1、CPU性能：多核性能不足，这种情况就是游戏比较吃性能或者优化的不是太好，又或者是CPU比较老了，性能比较弱了，这种情况下就只能选择更换CPU。虽然GPU承担了大部分计算负载，但CPU仍然在数据预处理、模型加载和任务调度等方面发挥着重要作用。较弱的CPU性能可能导致CPU成为性能瓶颈，从而限制了GPU的计算能力。

2、内存容量和带宽：在打游戏时，CPU还是要进行很多的操作的，画面里的每一个图形的数据都要CPU准备好发送给GPU，然后GPU才能利用收到的信息来进行处理显示。pcle带宽不足，CPU与GPU是走pcle进行通信的，所以需要的带宽很大，否则就会造成性能的瓶颈。如果带宽不足，比如CPU本来能发送40GB的数据到GPU，但是pcle带宽只有32GB，这种情况就会造成CPU性能瓶颈，无法发挥自己全部性能，进而也导致GPU瓶颈。

所以GPU服务器的内存容量和带宽对于存储和传输数据至关重要。如果内存容量不足或内存带宽受限，可能会导致数据无法及时加载到GPU内存中，从而影响计算性能。

3、 存储设备：高速缓存缺失率高，这种情况就是CPU的高速缓存过小的情况会发生，因为发生一次缓存缺失就要进行一次内存访问，这种情况就会浪费掉很多个CPU时钟周期。如果服务器使用较慢的硬盘或存储设备，可能会降低数据的读取和写入速度，从而影响GPU计算的效率。

4、网络连接：如果GPU服务器需要通过网络与其他服务器或存储设备进行数据交互，网络连接的带宽和延迟将成为性能瓶颈。高速和可靠的网络连接可以确保数据的快速传输，提高整体性能。

当前GPU市场上主要有Nvidia和AMD两种品牌，而Nvidia是深度学习领域的主力。因此购买GPU的选择以Nvidia为主。同一型号的GPU，不同的厂家、版本因驱动程序等因素不同而导致性能的差异，建议选择使用比较广泛的版本。

综上所述，在购买GPU服务器时应当考虑所需要的GPU数量和可扩展性。例如，选择一个拥有4个显卡插槽的服务器就可以方便地升级到4张GPU，这样可以支持更大规模的计算。内存对于深度学习来说同样重要，因为训练模型时需要不断从存储器中取数据进行计算。

GPU内存越大则可以支持更大规模的计算。对于一些大规模计算需求，建议选择16GB或更大的显存。只有高效的CPU才能支持大规模的深度学习计算。因此，购买GPU服务器时也要考虑CPU的性能。建议选择具有多核心、高频率的CPU，如IntelXeonE5。