程序员应该知道:用服务器运行代码是不是更快？(服务器运行代码比普通电脑快吗？)

用服务器运行代码更快吗？有用户反映，有1000行数据的代码在这台机器上运行，5分钟就跑完了，放到服务器上。跑了一下午，还没出来。我真的是压住q了首先，因为服务器主要是响应用户请求。要求服务运行可靠，保证稳定性和安全性，一般有大内存和热插拔，但对一般程序的运行速度没有特殊要求。

根据你买的服务器性能的不同，服务器也有不同的硬件和不同的价格。一个小时几百块和一个月几百块肯定不一样，便宜的还真不如自己家里的电脑。

可能现在从事机器学习的人，如果用过服务器(英特尔至强系列CPU)，也就是用普通家用电脑(英特尔i7
类似的东西)运行Tensorflow。
Pytorch代码虽然只有8个物理核或者10个物理核的CPU来运行代码，CPU利用率可能达不到100%，但是我们用服务器(至强
CPU)运行同样的代码，几十个物理核的CPU利用率立马上升到100%，这就造成了一个非常混乱的现象。

用服务器运行代码测试:

在服务器上运行php代码不仅更快:

1.运行速度:服务器的运行速度比本地快很多。你的开发客户端基本不需要运行任何程序，只需要一个带sftp的ide。即使是破笔记本也能飞得很快。

2.运行环境:多人合作，大家都不会有环境问题，同样的环境，同样版本的插件。

3、开发进度:可以看到合作方的实时开发进度，他做的事情都在服务器上，直接访问就可以了。

4.快速部署:没有打包上传的步骤，服务器上的脚本可以一键获得部署更新。

5.新人培训也简单。服务器上的脚本打开一个新的环境，就是分别克隆git和数据库就可以了，测试数据都是成套的，都是最新版本。如果连接上，就可以直接启动了。

6.有多台电脑也很方便。git clone可以直接编辑新代码。环境和数据都在服务器上，在公司和家里都一样，很方便。

对于python来说，基本没有缺点。另外，也不是在服务器上写代码，或者直接在成品项目上改。我们需要知道服务器CPU向量计算一般使用
avx-512
什么，而且家用CPU一般用AVX2指令集进行矢量计算。换句话说，家用电脑的矢量计算性能低，cpu利用率上不去是因为指令集不支持，但是服务器CPU支持矢量计算更好。

正常的过程是，服务器上的每个用户至少有一个开发环境和一个git。
Hook的测试环境，一个relase部署环境。一旦服务器CPU用于向量计算，其性能将会大大提高，CPU资源将得到充分利用。因此，使用服务器CPU的相同矢量计算的利用率不仅不会降低，反而会大大提高，甚至达到100%的可能利用率。当然，随着服务器CPU的高利用率，整体计算时间会大大缩短。