GPU显卡服务器是一种配置了高性能图形处理器的服务器，用于加速计算密集型任务和图形处理应用。GPU显卡服务器和普通服务器的主要区别在于其硬件配置和适用场景。以下是两者之间的主要不同之处：

　　硬件配置：

　　GPU显卡服务器与普通服务器最大的不同在于其搭载了专门的图形处理单元(GPU)。普通服务器通常以处理器(CPU)为核心，适用于一般的计算任务，而GPU显卡服务器则集中在高性能计算、机器学习、深度学习、数据分析等需要大规模并行计算的任务上。

　　适用场景：

　　GPU显卡服务器主要用于需要大量并行计算能力的任务，如科学计算、人工智能、数据挖掘等。例如，深度学习模型的训练过程需要大量的矩阵运算，GPU可以显著提高训练速度。而普通服务器适用于一般的网站托管、数据库管理、应用开发等任务。

　　性能：

　　GPU显卡服务器在并行计算方面具有显著的优势，可以在处理大规模数据和复杂计算任务时表现出色。普通服务器虽然在一些通用计算任务上也能胜任，但相对于GPU服务器而言，其在并行计算性能上较弱。

　　成本：

　　由于GPU显卡服务器的硬件配置和性能要求较高，其价格通常会更高。而普通服务器相对来说成本较低，更适合一般的服务器应用。

　　能耗：

　　由于GPU显卡服务器需要处理大量计算任务，其能耗通常也较高。普通服务器的能耗相对较低。

　　需要根据具体的应用场景来选择合适的服务器类型。如果你的任务需要大规模的并行计算能力，如深度学习模型的训练、科学计算等，那么GPU显卡服务器可能是更合适的选择。而对于一般的网站托管、应用开发等任务，普通服务器可能更适合。