1. 能源效率提升：GPU服务器在处理大规模并行计算任务时，相比CPU服务器，能够以更低的能耗完成相同的计算任务。例如，NVIDIA A100 GPU在训练大语言模型（LLM）时，仅需0.13千兆瓦时的电力，而传统CPU服务器则需要更高的电力消耗。
2. 显著的成本节省：根据NVIDIA的数据，使用GPU服务器可以将AI模型训练的成本降低96%。例如，训练一个LLM模型的成本从1000万美元降至40万美元，同时电力消耗也大幅减少。
3. 能源消耗对比：在相同的性能水平下，GPU服务器的能耗远低于CPU服务器。例如，NERSC的研究表明，在运行相同的工作负载时，配备四个A100 GPU的服务器每月可节省588兆瓦时的能源。
4. 总体拥有成本（TCO）降低：GPU服务器不仅在能源消耗上更高效，还能减少数据中心的整体运营成本。例如，通过使用NVIDIA BlueField DPU，一个大型数据中心在三年内可节省近200万美元的电力成本。
5. 绿色计算与可持续发展：GPU服务器的高效能和低能耗特性有助于减少碳排放，符合绿色环保的发展趋势。例如，NVIDIA的L4 GPU在数据中心中可以实现高达99%的能源效率提升。
6. 实际案例支持：多个实际案例表明，GPU服务器在不同应用场景下均能显著降低能源成本。例如，使用8块A100 GPU的DGX A100服务器在训练ResNet-50模型时，每秒仅消耗5.07千瓦时的电力，而同等任务的CPU服务器则需要28.07千瓦时。
使用GPU服务器可以在能源消耗和成本方面带来显著的节省，特别是在大规模计算和AI模型训练等场景中，其优势尤为明显。
