1. 存储大量数据：显存（GPU Memory）是GPU上的专用内存，用于存储和处理图形数据及其他需要高并行计算的数据。在深度学习、神经网络训练和推理等任务中，显存需要足够大以容纳大量的模型参数、输入数据、中间计算结果和梯度信息等。
2. 加速计算任务：GPU具有大量的计算核心，能够并行处理大量数据。显存的高速访问能力支持这一特性，减少数据传输瓶颈，从而加快训练和推理速度。显存容量越大，数据读取次数越少，延时越低，这直接影响到GPU的性能。
3. 支持复杂任务：对于大规模深度学习模型或复杂的计算任务，如大规模图像处理、3D渲染等，显存需要更大的容量来同时存储和处理大规模数据。例如，在AI大模型训练中，显存不足会导致数据溢出至系统内存，降低GPU性能。
4. 优化图形处理：显存的容量和速度直接影响图形处理能力，尤其是在3D渲染、视频编辑和游戏运行等高数据吞吐量操作中。显存越大，能够存储更多的纹理、帧缓冲区和着色器数据，确保快速访问以避免性能下降和卡顿。
5. 提升整体性能：显存的带宽和速度也是重要考虑因素，影响数据传输和处理效率。显存类型（如GDDR6或HBM）和显存位宽（如512位）决定了数据传输速率和GPU的吞吐量。
显存作为GPU服务器的核心组件，其容量、速度和类型直接决定了GPU服务器的计算能力和效率。显存是GPU服务器的关键配置之一。
