没有GPU能读研

不能。
研究生毕业设计可能要用到深度学习，没有CPU无法做到。双非读研，开学研二，电子信息专业，研一班上很多人都想做深度学习，可是学校实验室没有提供GPU服务器，做不了。
深度学习需要具备三个因素，首先是算法，然后是GPU机器，还有就是数据库。GPU选择的话，由于一般的深度学习都不需要单精度，所以性价比最高的GPU是GTX系列，是现在深度学习用的最多的卡。

GPU服务器和普通服务器的区别在于GPU服务器具有GPU（图形处理器）加速，而普通服务器通常只有CPU（中央处理器）。以下是几个区分GPU服务器和普通服务器的因素：
硬件配置：GPU服务器通常具有多个高端GPU卡，而普通服务器则通常只有一个或几个CPU。此外，GPU服务器通常具有更高的内存容量和更快的存储设备，以便处理和存储大量数据。
应用场景：GPU服务器通常用于计算密集型的任务，例如深度学习、机器学习、数据挖掘和科学计算等需要大量矩阵运算和并行计算的应用。而普通服务器则更适用于处理数据传输、存储和其他一般性任务。
性能：由于GPU服务器具有GPU加速，因此其性能通常比普通服务器更高，尤其是在处理大量数据和进行大规模计算时。GPU服务器可以利用GPU的并行计算能力，加速许多复杂的计算任务。
价格：由于GPU服务器的配置和性能比普通服务器更高，因此其价格也通常更高。GPU服务器可能需要更多的电力和散热，因此它们也可能更昂贵。因此，在购买GPU服务器之前，需要考虑你的预算和实际需求。
总的来说，GPU服务器和普通服务器有很多不同之处，主要是在硬件配置、应用场景、性能和价格等方面。你需要根据自己的需求和预算，选择最适合的服务器类型。

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