据Data Center Knowledge报道，随着生成式AI技术的快速发展，GPU服务器正成为数据中心的核心配置。与传统CPU服务器相比，GPU服务器在供电、散热和运算能力等方面提出了更高要求。

GPU服务器通过搭载一颗或多颗GPU，擅长处理AI训练、深度学习、数据分析等高强度运算任务。虽然仍配备CPU以支持操作系统和常规任务，但GPU的加入大幅提升了运算能力，更适合生成式AI应用领域。

GPU服务器与传统CPU服务器存在三大关键差异。首先，其扩充槽数量更多，部分设计甚至可容纳多达10张GPU卡；其次，高端GPU功耗较高，使得服务器需要更高功率的供电系统，甚至独立供电；最后，由于高效能运算会产生大量热量，传统散热方式难以满足需求，液冷技术等先进冷却方案逐渐普及。

为适应GPU服务器的部署，数据中心需进行基础设施升级。例如，增强供电系统、考虑再生能源的使用，以及采用更高效的冷却技术。此外，由于GPU服务器价格昂贵且配置复杂，故障维修和负载转移难度较高，因此需加强备援与容错设计。

分析认为，随着AI技术在云端和边缘计算中的广泛应用，未来数据中心将更加依赖高密度、高效能的GPU服务器，这也推动了服务器设计和基础设施向AI导向全面升级。