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深度学习确实可以用服务器CPU，但通常不是最佳选择。在资源有限的情况下，CPU可以用于训练小型模型或进行推理任务，但在处理大规模数据和复杂模型时，GPU或TPU等专用硬件会更有效率。
深度学习的核心在于大量矩阵运算和并行计算，而GPU在这方面具有天然优势。
首先，让我们从计算能力的角度来看。CPU设计初衷是为了高效执行复杂的单线程任务，其核心数量相对较少，每个核心的频率较高。相比之下，GPU拥有成百上千个核心，虽然单个核心的频率较低，但在处理大量简单重复的任务时，能够同时利用多个核心进行并行计算，大大提高了效率。因此，在涉及大量矩阵乘法、卷积操作等场景下，GPU的表现远超CPU。
其次，内存带宽也是一个重要因素。深度学习模型训练过程中需要频繁访问内存，尤其是在处理高分辨率图像或长序列文本时，数据量巨大。GPU不仅具备更高的内存带宽，还支持片上高速缓存（如CUDA中的共享内存），这使得数据传输速度更快，减少了等待时间。而CPU受限于其架构，在这方面表现不如GPU。
再者，由于深度学习框架的发展，好多的优化技术专为GPU设计。例如，TensorFlow、PyTorch等主流框架都提供了对CUDA的支持，开发者可以轻松地将代码迁移到GPU上运行，并且享受自动化的性能优化。这些框架内部实现了许多高效的算法实现，进一步提升了GPU的利用率。此外，还有一些专门针对GPU的库，如cuDNN，它们封装了常用的神经网络层，提供了高度优化的实现，使得开发者无需关心底层细节就能获得良好的性能。
最后，成本效益也是考虑的一个方面。尽管高端GPU价格不菲，但从长远来看，对于大规模深度学习项目而言，使用GPU可以显著缩短训练时间，降低能耗，从而节省总体成本。而对于一些小型项目或者仅需进行推理的任务，CPU仍然是一个可行的选择，特别是在已经拥有足够强大CPU服务器的情况下，避免额外购置硬件设备。
综上所述，虽然深度学习可以在服务器CPU上运行，但由于其独特的计算需求，GPU通常是更好的选择。特别是当涉及到大规模数据集和复杂模型时，GPU的优势更加明显。不过，具体选择还需根据实际应用场景、预算限制等因素综合考量。