GPU服务器的作用主要是加速计算和提升应用软件性能。由于GPU具有并行处理能力，可以将部分计算负荷从CPU迁移到GPU上进行处理，从而加快应用软件的运行速度。GPU服务器主要应用于以下领域：
1. 视频编解码：GPU服务器可以提供高效的视频编解码服务，加速视频处理和传输过程。
2. 深度学习：GPU服务器在深度学习模型的训练和推理中具有重要的作用。GPU的并行计算能力可以加速神经网络的训练过程，提高深度学习算法的效率和准确性。
3. 科学计算：GPU服务器在科学计算领域也有广泛应用。由于其强大的并行计算能力，可以加速复杂的科学计算任务，如天气预测、分子模拟、物理仿真等。
选择GPU服务器时应考虑以下因素：
1. GPU型号和性能：不同的GPU型号具有不同的计算性能，可以根据实际需求选择适合的GPU型号。通常，GPU的芯片数量、内存容量和计算能力越高，性能越好。
2. 系统配置和扩展性：选择具有适当的系统配置和良好的扩展性的GPU服务器，以便满足未来的需求。这包括处理器型号、内存容量、存储空间和扩展插槽等。
3. 稳定性和可靠性：确保选择具有稳定性和可靠性的GPU服务器，以保证计算任务的顺利进行。可通过了解厂商的信誉度、产品质量和客户评价等来评估其稳定性和可靠性。
4. 价格和性价比：在选择GPU服务器时，需要综合考虑价格和性能之间的平衡。根据实际需求，选择价格合理、性能优越的GPU服务器，以获得最佳的性价比。
总之，选择适合的GPU服务器可以提升计算效率和应用软件性能，在各个领域带来更好的计算体验和应用效果。