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结论是，对于深度学习任务，GPU型服务器通常是更优的选择。尽管大数据型服务器在处理大规模数据集时有其优势，但在深度学习训练和推理过程中，GPU的并行计算能力和提速效果更为关键。
深度学习的核心在于模型训练和推理，而这两个过程高度依赖于矩阵运算和向量运算。传统的CPU架构虽然在处理通用计算任务时表现出色，但在面对深度学习中的大量并行计算时显得力不从心。相比之下，GPU专为图形渲染设计，具有大量的并行处理单元，能够高效地执行矩阵乘法、卷积等操作。因此，GPU在深度学习训练中能够显著缩短训练时间，并且在推理阶段也能提供更快的响应速度。
具体来说，深度学习模型的训练通常需要处理数百万甚至数十亿个参数，尤其是在使用大规模数据集时，计算量呈指数级增长。此时，单靠CPU难以满足需求，而GPU可以通过并行化的方式同时处理多个数据点，大大提升了计算效率。例如，ResNet、BERT等复杂模型的训练时间可以从几天缩短到几小时，甚至更短。
此外，现代深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等都对GPU进行了深度优化，支持CUDA（NVIDIA的并行计算平台）进行提速。这意味着在GPU上运行这些框架可以充分利用硬件资源，进一步提升性能。同时，许多云服务提供商也提供了按需使用的GPU实例，用户可以根据实际需求灵活选择配置，避免了不必要的硬件投资。
当然，这并不意味着大数据型服务器没有用武之地。对于那些以数据预处理、特征提取等为主要任务的工作流，大数据型服务器可能更加合适。这类服务器通常配备大容量内存和高速存储系统，能够在短时间内处理海量数据。然而，在深度学习的实际应用中，数据预处理往往只是第一步，后续的模型训练和推理才是决定系统性能的关键环节。
综上所述，如果目标是提高深度学习模型的训练速度和推理效率，那么GPU型服务器无疑是更好的选择。它不仅能在计算密集型任务中提供强大的性能支持，还能与主流深度学习框架无缝集成，帮助研究人员和工程师更快地实现创新。