GPU伺服器通常具有以下特點：

高性能計算：GPU（圖形處理單元）伺服器以其強大的並行計算能力而聞名。由於GPU設計用於處理大規模並行任務，因此GPU伺服器在處理需要大量計算的任務時表現出色，如科學計算、機器學習和深度學習等。

並行處理能力：GPU伺服器具有多個GPU卡，每個GPU卡都有數千個核心，能夠同時處理多個任務，提高了計算效率和吞吐量。

深度學習支持：由於深度學習模型對大規模並行計算的需求很高，GPU伺服器廣泛應用於深度學習任務中。深度學習框架如TensorFlow、PyTorch等通常能夠充分利用GPU伺服器的並行計算能力。

大規模數據處理：GPU伺服器也適用於大規模數據處理任務，如大數據分析、圖像處理和視頻渲染等。GPU的並行處理能力能夠加速這些任務的處理速度。

可擴展性：許多GPU伺服器具有良好的可擴展性，用戶可以根據需求增加GPU卡數量或擴展其他硬體資源，以滿足不斷增長的計算需求。

能源效率：儘管GPU伺服器通常消耗較多的電力，但它們的能源效率通常比傳統的CPU伺服器更高。這意味著在給定的功耗下，GPU伺服器能夠提供更高的計算性能。