选择在AI服务器中使用CPU还是GPU取决于你的应用场景、需求和预算。以下是对CPU和GPU在AI工作负载中的一些考虑：

　　使用CPU的优势：

　　通用性：CPU(中央处理器)是通用处理器，可以执行各种任务。它适用于广泛的工作负载，包括一般的计算任务、网络服务等。

　　适用于小规模计算：对于一些较小规模的AI工作负载，例如简单的机器学习任务或数据处理，CPU可能足够满足需求，而且相对便宜。

　　成本较低：与GPU相比，CPU的成本通常较低。如果预算有限且工作负载相对较轻，选择CPU可能更经济。

　　使用GPU的优势：

　　并行计算：GPU(图形处理器)具有大量的核心，适用于并行计算。在深度学习和大规模数据处理中，通过并行处理可以显著提高性能。

　　深度学习加速：对于深度学习任务，GPU通常能够提供显著的加速。深度学习模型的训练和推断涉及大量的矩阵运算，而GPU在处理这些运算时非常高效。

　　大规模数据处理：在处理大规模数据集时，GPU的并行计算能力可以更快地完成任务，从而提高整体性能。

　　专用性硬件：专用的AI GPU通常具有更高的性能和更多的内存，以适应大规模深度学习任务的要求。

　　AI框架支持：许多流行的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，都对GPU进行了优化，能够更好地利用GPU的并行性。

　　综合考虑：

　　混合使用：有时，选择一个混合系统，即同时使用CPU和GPU，可以在灵活性和性能之间找到平衡。例如，可以将深度学习模型的训练任务分配给GPU，而将一般的计算任务留给CPU。

　　云服务：如果你没有足够的资金购买专用的AI服务器，可以考虑使用云服务。云服务提供商通常提供了各种规模和类型的实例，包括CPU和GPU实例，可以根据需求弹性调整。

　　任务特定性：选择CPU还是GPU也取决于具体的任务。有些任务可能对CPU更敏感，而另一些可能受益于GPU的并行计算能力。

　　综上所述，选择在AI服务器中使用CPU还是GPU应根据具体的需求、预算和工作负载来进行权衡。在进行决策时，最好进行性能测试和成本分析，以确保你选择的硬件满足你的需求且经济合理。