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GPU服务器通常可以使用多种操作系统，其中最常见的是Linux和Windows操作系统。

Linux系统在GPU服务器中的应用广泛，特别适用于科学计算和深度学习等领域。Linux具有稳定性好、安全性高、自由度高等特点，且支持许多开源的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。因此，对于需要进行大规模数据处理和模型训练的GPU服务器，Linux系统是一个不错的选择。

Windows系统在GPU服务器中的使用也较为常见，特别适用于需要进行图形处理、虚拟化和桌面应用的场景。Windows系统对于一些商业应用和开发环境的兼容性较好，且易于使用和管理。因此，对于需要进行图形渲染、虚拟桌面等任务的GPU服务器，Windows系统是一个较为合适的选择。

GPU服务器主要使用的是专业级显卡，这些显卡通常具有较高的计算能力和并行处理能力。

NVIDIA是主要的GPU供应商之一，其Tesla系列的显卡是专门为GPU服务器设计的。Tesla显卡采用了NVIDIA的CUDA技术，具有强大的并行计算能力，适用于深度学习、科学计算、数据分析等领域。

AMD也提供了一系列适用于GPU服务器的显卡，如RadeonInstinct系列。这些显卡具有较高的浮点运算性能和存储带宽，适用于科学计算和深度学习等高性能计算任务。

GPU服务器主要使用专业级的显卡，如NVIDIA的Tesla系列和AMD的RadeonInstinct系列，以满足高性能计算和深度学习等领域的需求。