服务器CPU和GPU在算力方面的差异主要是因为它们在架构和设计上针对不同的工作负载进行了优化。

1. 架构差异：GPU是专门为并行处理任务设计的，拥有大量的小型、高效的核心（流处理器），这些核心可以同时执行多个线程。相比之下，CPU的核心数量较少，但每个核心的性能更强大，擅长处理复杂的串行计算任务。

2. 寄存器和缓存大小：GPU通常拥有更多的寄存器和缓存资源，这使得它们在进行大规模数据处理时更加高效。而CPU则倾向于拥有较小的缓存，但频率更高，以支持快速单线程计算。

3. 算术逻辑单元（ALU）：GPU的ALU被设计为高度可并行化的操作，适合执行大量相同或相似的计算。而CPU的ALU虽然也可以并行化，但在处理不同类型的任务时更为灵活。

4. 内存带宽：GPU通常具有更高的内存带宽，这对于快速数据传输和处理非常关键。而CPU的内存带宽相对较低，但其内存控制器与每个核心直接相连，以优化单线程性能。

5. 热设计功耗（TDP）：由于GPU通常用于图形处理和高性能计算，它们的TDP往往较高，这意味着它们可以在高负荷下持续运行。而服务器CPU的TDP可能更低，以适应数据中心的散热和能耗要求。

总之，服务器CPU通常优化于单线程性能和能效，而GPU则优化于大规模并行处理和浮点运算能力。因此，在需要大量并行计算的任务（如深度学习、图形渲染、科学计算等）中，GPU通常会提供更高的算力。然而，在某些特定的串行计算任务和对延迟敏感的应用中，CPU可能会有更好的表现。根据不同的工作负载和应用场景，选择合适的硬件可以实现最佳的性能和效率。