GPU服务器集群的原理主要是通过利用GPU的并行计算能力，将大规模的计算任务分配给多个GPU核心进行处理，从而加速计算过程。这种集群通常由多个带有GPU的服务器组成，这些服务器通过网络互联，形成一个高效、可扩展的计算集群，相较于单台机器，GPU服务器集群能够发挥更高的性能，具备高并行、高吞吐、低时延、省成本等优势，为多种应用场景提供的快速、稳定、弹性的计算服务。

例如视频编解码中应用的H264编码技术，为现今视频编解码中应用最为广泛，最为高效省时、省流量的编码技术，实现此编码过程所需要的运算、编码、压缩等流程十分复杂，此项技术常用于视频制作公司、直播平台等，所处视频流量高并发需要可进行快速、实时编解码。 应用场景主要包括深度学习和人工智能、科学计算、密码学和加密、医学影像处理以及金融建模等。此外，密码学和加密领域中，GPU服务器集群可以用于加速加密和解密计算，从而提高数据安全性和处理速度。

在科学研究中，以生物制药为例，在生物制药行业的研究和运行中涉及到很多需要可以进行超级运算的设备，GPU云服务器就可以很好地满足这样的需求。组织器官模拟、药物研发、人类基因组相关研究、人工智能医生、健康医疗、生物大分子研究等，都会需要到双精度运算、模拟运算、160万cpu和MIC核协同计算、分子动力学第一性原理计算等，这些都需要GPU的支持。

基于如此强大的计算能力，GPU集群还广泛运用于以下领域：

深度学习和人工智能：GPU服务器集群可以用于训练和推断深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，从而提高语音识别、图像识别、自然语言处理等任务的性能。

医学影像处理：GPU服务器集群可以用于处理大量的医学图像数据，如CT、MRI等，从而提高诊断效率和精度。

金融建模：GPU服务器集群可以用于进行复杂的金融建模和风险分析，以支持决策制定和投资策略。

互联网云平台：众多头部的互联网企业都会建立自己的GPU云平台，满足自身用户深度学习、渲染等需求，而云平台便是建立在实体的GPU服务器集群之上的。

总之，GPU服务器集群具有高效、可扩展、灵活等优点，可以广泛应用于各种需要大规模计算的任务中。