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一、核心硬件：以 “GPU 为核心” vs “CPU 为核心”

1. 显卡服务器（GPU 服务器）

• 核心组件：以GPU（图形处理器） 为算力核心，搭配多卡并行架构（常见 2-8 卡，甚至 16 卡集群），GPU 占硬件成本的 60%-80%（如 8 卡昇腾 910B 服务器，仅 GPU 成本就占 80%）。

• 辅助配置：为支撑 GPU 高功耗（单卡 H100 功耗 400W，8 卡总功耗超 3200W），需配备液冷散热系统（贵州主流喷淋液冷，PUE 低至 1.19）、高功率电源（如 2000W + 冗余电源），并适配国产化主板（如鲲鹏、飞腾架构）。

• 贵州本地化特征：优先采用国产 GPU（昇腾 910B、寒武纪 MLU370）和国产服务器厂商（云上鲲鹏、广电五舟），以享受 10% 国产化采购补贴。

2. 普通服务器

• 核心组件：以CPU（中央处理器） 为核心，GPU 通常为集成显卡或单卡（仅辅助显示，非算力核心），CPU 占硬件成本的 40%-50%（如鲲鹏 920 CPU 服务器，CPU 成本占比约 45%）。

• 辅助配置：以风冷散热为主（功耗低，单台约 300-800W），电源、主板适配通用计算需求，无需高规格散热和供电。

• 贵州本地化特征：多用于数据存储、企业 OA、通用服务（如政务数据管理），优先采购国产 CPU（鲲鹏、飞腾）服务器，满足 “东数西算” 国产化要求。

二、算力特性：“并行计算” vs “串行通用计算”

1. 显卡服务器：并行算力主导，适配密集型任务

• 算力优势：GPU 拥有 thousands 级流处理器（如昇腾 910B 有 32 个达芬奇架构 AI 核心），擅长并行计算—— 能同时处理海量重复任务（如 AI 训练中 “同时计算 100 万组参数”、渲染中 “同时生成 1000 帧画面”）。

• 典型算力指标：以 AI 算力为例，单卡昇腾 910B 的 FP16 算力达 320 TFLOPS，8 卡集群可突破 2 PFLOPS（2000 TFLOPS）；而普通服务器 CPU 的 AI 算力通常仅 10-50 TFLOPS（如鲲鹏 920 CPU 的 AI 算力约 20 TFLOPS）。

2. 普通服务器：串行算力为主，适配通用任务

• 算力优势：CPU 拥有少量高性能核心（如鲲鹏 920 有 64 核），擅长串行逻辑处理—— 按顺序执行复杂指令（如数据调度、业务逻辑判断、多任务协调）。

• 典型算力指标：以通用算力（CPU 主频、核心数）为主，如鲲鹏 920 2.6GHz 64 核服务器，适合运行数据库、中间件等需要 “逻辑调度” 的任务，但处理 AI、渲染等并行任务时效率仅为显卡服务器的 1/10-1/100。

三、应用场景：“算力密集型” vs “通用型”

1. 显卡服务器：聚焦 “东数西算” 核心算力需求

• AI 训练与推理：支撑贵州本地大模型（如 “黔灵” 大模型）训练，以及智慧交通（贵安新区卡口视频实时分析）、智慧农业（农田图像识别）等推理任务 —— 需 GPU 并行处理海量图像 / 视频数据。

• 数字内容渲染：服务贵州文旅 IP（如黄果树瀑布元..场景、苗族服饰 3D 建模），显卡服务器可快速渲染高清画面（4 卡 RTX 6000 Ada 服务器，1 小时可渲染 200 帧 4K 动画，普通服务器需 10 小时以上）。

• 算力调度输出：作为贵安超算中心的核心算力单元，通过 “东数西算” 网络向东部输出 AI 算力（如租赁给上海企业用于自动驾驶训练），单卡 H100 的租赁收益约 1.24 元 / 小时，远高于普通服务器（通用算力租赁约 0.3 元 / 小时）。

2. 普通服务器：承担 “基础支撑” 任务

• 数据存储与管理：用于贵州政务云（如 “一云一网一平台”）存储居民数据、企业档案，需 CPU ..调度数据读写（无需大量并行计算）。

• 通用业务系统：运行政府 OA、企业 ERP、电商后台等，核心需求是 “稳定运行多任务”（如同时处理 1000 个政务查询请求），无需 GPU 参与。

• 边缘轻量计算：部署在贵州县域边缘节点（如县城政务大厅），处理简单数据转发、本地查询，单台普通服务器（如 3.37 万元的飞腾架构服务器）即可满足需求。

四、本地化适配：政策、能源、成本的差异

1. 政策倾斜

• 显卡服务器：因支撑 AI、算力等战略产业，可享受双重补贴——10% 国产化设备补贴（如 8 卡昇腾服务器 120 万元，补贴后 108 万元）+30% 算力券（训练费用抵扣）；

• 普通服务器：仅通用国产化补贴（无算力相关额外支持），补贴比例通常 5%-10%。

2. 能源与散热

• 显卡服务器：功耗高（8 卡服务器约 4000W），贵州依托水电（0.35 元 / 度）和液冷技术（PUE 1.19）控制成本 —— 年电费约 20 万元（液冷），若用普通风冷 + 火电，电费将增至 35 万元；

• 普通服务器：功耗低（单台 500W），风冷即可满足，年电费仅 2-5 万元，对散热技术依赖低。

3. 成本结构

• 显卡服务器：硬件成本占比 80%（GPU 为主），运维（液冷、高功耗）占 20%；

• 普通服务器：硬件成本占比 60%（CPU 为主），运维（风冷、低功耗）占 10%，剩余 30% 为通用服务成本（如软件授权）。

总结：核心差异一句话

在贵州，显卡服务器是 “算力引擎”—— 以国产 GPU 为核心，靠并行算力支撑 AI、渲染等 “东数西算” 核心任务，享受政策与能源红利；普通服务器是 “基础底盘”—— 以 CPU 为核心，承担通用计算与数据管理，适配低成本、低功耗场景。两者如同 “超级计算机” 与 “办公电脑”，在贵州数字经济生态中分工互补，共同支撑 “算力枢纽” 功能。

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