需要GPU支持的服务器主要用于处理需要大规模并行计算的任务，如深度学习、人工智能、科学计算和图形渲染等。以下是几种需要GPU支持的服务器类型及其应用场景：
1. 深度学习和AI开发服务器：这些服务器通常配备高性能的GPU，如NVIDIA Tesla或AMD Radeon Instinct系列，用于加速深度学习模型的训练和推理任务。例如，高端GPU服务器可以支持多达8个Tesla V100 GPU卡，每个GPU卡具有5120个CUDA核心和16GB显存，适合大规模模型训练。
2. 科学计算服务器：这类服务器用于复杂数值模拟和数据分析任务，通常配备多核CPU和高性能GPU，以支持复杂的计算需求。例如，高性能GPU服务器可能配备16个核心CPU、2TB DDR4内存和高速SSD硬盘组成的RAID阵列。
3. 图形渲染服务器：这些服务器主要用于高质量的实时和离线渲染任务，配备多个Quadro RTX 8000 GPU卡，每个GPU卡具有48GB显存和强大的光线追踪能力。
4. 虚拟桌面和图形密集型应用服务器：通过GPU加速，这些服务器可以提供流畅的图形处理能力，支持多用户同时访问虚拟桌面环境。例如，Citrix Hypervisor支持vGPU技术，允许多个用户共享GPU资源。
5. 云计算平台中的GPU服务器：云服务提供商如AWS、Google Cloud和Azure等，提供多种GPU服务器配置，适用于需要高性能计算资源的用户。例如，AWS的p3.2xlarge配置包含一块V100 GPU，适合深度学习和科学计算。
6. 本地部署型GPU服务器：这些服务器通常由销售公司提供，可以根据特定需求进行定制，适用于企业内部的高性能计算任务。
需要GPU支持的服务器广泛应用于深度学习、AI开发、科学计算、图形渲染、虚拟桌面和云计算等领域。选择合适的GPU服务器时，需根据具体的应用需求、预算和未来扩展性进行综合考虑。
