计算机在处理大数据时，CPU往往不够用，执行速度会变慢，导致计算效率低下。而GPU（Graphics Processing Unit）是一种专门用于处理图形和影像的处理器，它可以高效地处理大量的并行计算。
  
GPU与CPU的区别
  
GPU与CPU的区别在于，GPU具有大量的流处理器（Stream Processor），可以同时处理多个数据流。而CPU一般只有4到8个核心，无法进行大规模并行处理，而且其主频更高，适合串行任务。
  
GPU在服务器中的应用
  
GPU在服务器中的主要应用领域包括机器学习、数据分析、图形处理等。例如，在机器学习中，可以使用GPU来加速训练模型的速度，降低计算成本。在数据分析中，可以使用GPU来进行大规模的矩阵计算，提高计算效率。在图形处理中，可以使用GPU来渲染高清视频和动画，提高图像质量。
  
如何实现GPU加速
  
如果想在服务器中使用GPU增强计算机性能，需要进行以下几个步骤：
  
选择合适的GPU：根据自己的需求，选择适合自己的GPU，如NVIDIA的Tesla、AMD的FirePro等。
    
安装GPU驱动程序：安装GPU驱动程序以保证服务器能够正确识别GPU，并开启相应的加速模式。
    
使用GPU加速的库和框架：在编写程序时，需要使用能够利用GPU所带来的并行计算优势的库和框架，如：CUDA、OpenCL、TensorFlow、PyTorch等。
    
使用GPU优化的算法：在编写程序时，需要使用能够充分利用GPU并行计算优势的算法，如矩阵乘法、卷积等。
  
通过以上步骤，我们可以在服务器中使用GPU来高效地完成大规模计算任务，提升计算机性能。