用服务器跑代码是不是更快?有的用户反映：用本机跑了1000行数据量的代码，用时5分钟就跑出来了，放到服务器上，跑了一下午还没出来，我真的栓Q了。首先，因为服务器主要是响应用户请求。要求服务可靠运行，确保稳定性和安全性，一般具备大内存，热插抜，而对于一般程序运行速度没有特别要求。

看你买的啥性能的服务器，服务器也是不同硬件不同价格的啊，几百刀一小时的跟几百刀一个月的肯定天差地别，便宜的那些的确还不如自己家用的电脑。

可能现在搞机器学习的人如果使用过服务器(Intel Xeon系列CPU)都会遇到过这样的一个问题，就是使用普通的家用电脑(Intel i7 之类的)跑Tensorflow 、Pytorch代码虽然只有8物理核心或者10物理核心的CPU来跑代码，其CPU使用率都不一定会达到100%，然而我们使用服务器(Xeon CPU)跑同样的代码，几十个物理核心的CPU其使用率立刻升高到100%，就这造成了十分要人迷惑的现象。

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用服务器跑php代码这种语言就不只是更快了：

1、运行速度：服务器的运行速度比本地快的多，你的开发客户端基本上不用跑什么程序，就一个带sftp的ide就行，哪怕是一台破笔记本，速度都能快的飞起。

2、运行环境：是多人合作的时候，大家都不会有环境问题，相同的环境，相同版本的插件。

3、开发进度：可以看合作伙伴实时的开发进度，他做的东西就在服务器上，直接访问就行了。

4、部署快速：没有了打包上传这个步骤，服务器上的脚本一键搞定部署更新。

5、新人培训也简单，服务器上的脚本意见开个新环境，就是git和数据库分别clone一下就ok，测试数据都是全套，还全都是最新版本的。连上就能直接开干。

6、多台电脑时候也特别方便，git clone一下新代码，直接编辑就好，环境、数据啥的都在服务器上，在公司和在家里都是一样的，特方便。

对于python来说，基本上就没缺点。另外，不是说在服务器上写代码，就是直接在成品项目上胡改。我们需要知道 服务器CPU向量计算一般使用 avx-512 什么的，而家用CPU进行向量计算一般都是用AVX2指令集。换句话就是说家用电脑做向量计算性能较低，由于指令集不支持所以CPU使用率上不去，但是服务器cpu对向量计算支持较好。

正常的流程，是服务器上至少每个用户一个开发环境，一个git hook的测试环境，一个relase部署环境。一旦用服务器CPU进行向量计算其性能会有大幅度提升，而且会充分利用CPU的资源，因此使用服务器CPU进行同样的向量计算其使用率不仅没有降低反而会有大幅度的提升，甚至会达到100%的可能利用率，当然伴随着服务器CPU使用率的高数值，整体的计算时间也会得到大幅缩短。