GPU服務器通常用于需要大量并行計算的任務，如深度學習、科學計算、圖形圖像處理等場景。對于操作系統的選擇，主要取決于用戶的習慣和具體應用場景的需求。

1、Windows系統：如果用戶習慣于使用Windows操作系統，可以選擇安裝Windows Server版本的系統，如Windows Server 2019數據中心版，這樣可以方便地將服務器作為遠程桌面使用，進行各種操作和管理。但需要注意的是，Windows系統可能需要用戶自行配置深度學習所需的環境，如安裝CUDA、cuDNN等。

2、Linux系統：對于熟悉Linux的用戶，可以選擇Ubuntu或CentOS等Linux發行版。Linux系統的優勢在于許多云平臺提供了預裝了深度學習所需環境的免費鏡像，可以直接使用，省去了安裝配置的麻煩。例如，騰訊云GPU云服務器支持GPU驅動、CUDA及cuDNN的自動安裝，并提供部分操作系統預裝驅動鏡像，幫助用戶快速部署環境。

在選擇操作系統時，還需要考慮GPU服務器的硬件配置、所需的軟件框架（如TensorFlow、PyTorch等）、以及是否需要特定的GPU驅動和CUDA版本。例如，根據CUDA版本與顯卡算力的對應關系，應選擇8.0以上的CUDA版本。

此外，搭建GPU服務器還需要考慮硬件選擇、驅動程序安裝、軟件配置、測試和優化、監控和維護等多個方面。在部署GPU云服務器時，可以利用云服務商提供的自動化工具，如云速搭，來簡化部署流程，并關注性能調優和監控運維。

綜上所述，GPU服務器的操作系統選擇應基于用戶的操作習慣、應用需求、以及對環境配置的熟悉度進行。同時，確保系統配置能夠滿足特定應用的性能需求，并利用云服務商提供的工具和服務來優化部署和管理過程。