服務器GPU計算成為必需的情況通常與以下因素有關：

1、高性能計算（HPC）：在進行科學研究、工程設計或金融分析等領域的復雜計算時，GPU可以提供比傳統CPU更快的處理速度。

2、圖形渲染：對于需要大量圖形處理的應用，如3D渲染、視頻編輯、動畫制作等，GPU可以加速渲染過程。

3、深度學習和人工智能：GPU在深度學習、機器學習和人工智能算法中非常有用，因為它們可以并行處理大量數據，加速神經網絡的訓練和推理。

4、數據分析和處理：在處理大規模數據集時，GPU可以加速數據挖掘、模式識別和統計分析等任務。

5、科學模擬：在物理、化學或生物學等領域的科學模擬中，GPU可以加速模擬過程，幫助研究人員更快地獲得結果。

6、加密貨幣挖礦：雖然這不是推薦的應用，但GPU在加密貨幣挖礦中被廣泛使用，因為它們可以高效地處理復雜的哈希算法。

7、視頻轉碼和流媒體服務：在視頻轉碼和流媒體服務中，GPU可以加速視頻編碼和解碼過程，提高服務的質量和效率。

8、游戲服務器：對于在線游戲，特別是圖形密集型的游戲，GPU可以提供更好的渲染性能，提升玩家體驗。

9、虛擬桌面基礎設施（VDI）：在VDI環境中，GPU可以提供更好的圖形處理能力，使得遠程用戶能夠訪問高性能的圖形應用程序。

10、并行計算任務：任何需要大規模并行處理的任務，GPU都能提供顯著的性能提升。

選擇使用GPU服務器時，應考慮任務的具體需求、預算和GPU與CPU的性能對比。對于上述情況，如果任務可以明顯從GPU的并行處理能力中受益，那么使用GPU服務器就成為必需。