深度学习是人工智能的一大关键分支，应用领域广泛涉及到的技术较多。GPU服务器用于深度学习主要有那些领域？

如自动驾驶中，深度学习可分析大量数据来训练机器，让车辆可以在各种交通环境中安全导航。深度学习在自动驾驶汽车中的应用含交通标识识别，行人检测、路径规划等。在各个地图软件中也有重要作用。

在NLP自然语言处理中，深度学习应用包括机器翻译、文本生产、情感分析、问答系统等，深度学习模型如transformer、BERT等在自然语言处理任务中有显著成绩，甚至超出人类水平表现。

深度学习在计算机视觉领域应用有图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成等。卷积神经网络是这个领域的核心模型，在多个基准测试中都取得非常不错的成绩。

深度学习在医疗保健中，用于医学图像分析、疾病诊断、药物研发等，深度学习模型可以帮助医生更快更准确的识别和分析医学影像，提高诊疗的准确性和效率。

金融行业中，深度学习可完成欺诈检测、风险管理、算法交易、投资组合管理等，深度学习模型能分析大量金融数据，评估风险、预测市场走势等。

在娱乐产业中，深度学习可以实现内容推荐、视频分析、自动内容生成等。Netflix和Amazon使用深度学习来提供个性化的观看体验，通过分析用户的观看历史和偏好来推荐内容。

制造业中，深度学习用于预测性维护、质量控制、资源优化等，深度学习可以分析来自传感器和机器的数据帮助企业提高生产效率和产品质量。

深度学习在客户服务中，主要应用有聊天机器人、虚拟助手等。都可以通过深度学习理解和回应用户问题，提供更个性化服务。

推荐系统中，深度学习在电子商务和社交媒体可以通过分析用户行为和偏好来完成商品和内容推荐，提高用户参与度和销售转化。

在安全监控领域，深度学习可提供人脸识别、异常行为检测等。帮助监控系统自动识别潜在安全威胁，提高安全性。

深度学习作为复杂机器学习方法，需要大量的数据和强大的计算资源来训练模型。需要合适的神经网络架构等。且这个过程还是不断更新迭代，需要不断实验和调整才能达到最佳状态。