按电子计算机传统的分代方法，第一至第四代计算机依次是？

第一代：电子管时代（1946-1957年）第一代计算机的特点是操作指令是为特定任务而编制的，每种机器有各自不同的机器语言，功能受到限制，速度也慢。另一个明显特征是使用真空电子管和磁鼓储存数据

第二代：晶体管时代（1957-1964年）在这一时期出现了更高级的COBOL和FORTRAN等语言，使计算机编程更容易。新的职业(程序员、分析员和计算机系统专家)和整个软件产业由此诞生。

第三代：中小规模集成电路时代（1964-1970年 )这一时期的发展还包括使用了操作系统，使得计算机在中心程序的控制协调下可以同时运行许多不同的程序。

第四代：超大规模集成电路计算机（1970年至现在）可以在硬币大小的芯片上容纳如此数量的元件使得计算机的体积和价格不断下降，而功能和可靠性不断增强。 

扩展资料：

特点：

1 运算速度快：计算机内部电路组成，可以高速准确地完成各种算术运算。当今计算机系统的运算速度已达到 每秒万亿次，微机也可达每秒亿次以上，使大量复杂的科学计算问题得以解决。例如：卫星轨道的计算、大型水坝的计算、24小时天气算需要几年甚至几十年，而在现代社会里，用计算机只需几分钟就可完成。

2 计算精确度高：科学技术的发展特别是尖端科学技术的发展，需要高度精确的计算。计算机控制的导弹之所以能准确地击中预定的目标，是与计算机的精确计算分不开的。一般计算机可以有十几位甚至几十位（二进制）有效数字，计算精度可由千分之几到百万分之几，是任何计算工具所望尘莫及的。

3 逻辑运算能力强：计算机不仅能进行精确计算，还具有逻辑运算功能，能对信息进行比较和判断。计算机能把参加运算的数据、程序以及中间结果和最后结果保存起来，并能根据判断的结果自动执行下一条指令以供用户随时调用。

4 存储容量大：计算机内部的存储器具有记忆特性，可以存储大量的信息，这些信息，不仅包括各类数据信息，还包括加工这些数据的程序。

5 自动化程度高：由于计算机具有存储记忆能力和逻辑判断能力，所以人们可以将预先编好的程序组纳入计算机内存，在程序控制下，计算机可以连续、自动地工作，不需要人的干预。

6 性价比高：几乎每家每户都会有电脑，越来越普遍化、大众化，21世纪电脑必将成为每家每户不可缺少的电器之一。计算机发展很迅速，有台式的还有笔记本。

超级计算机通常是指由数百数千甚至更多的处理器（机）组成的、能计算普通PC机和服务器不能完成的大型复杂课题的计算机。超级计算机是计算机中功能最强、运算速度最快、存储容量最大的一类计算机，是国家科技发展水平和综合国力的重要标志。

超级计算机拥有最强的并行计算能力，主要用于科学计算。在气象、军事、能源、航天、探矿等领域承担大规模、高速度的计算任务。在结构上，虽然超级计算机和服务器都可能是多处理器系统，二者并无实质区别，但是现代超级计算机较多采用集群系统，更注重浮点运算的性能，可看着是一种专注于科学计算的高性能服务器，而且价格非常昂贵。

参考资料：

10台客户端，运行abaqus等软件完全可以用一台配置好一些的微机来代替，当然您有钱的话，还是买一台服务器吧。1无需用unix系统，linux足以，为嘛不用windows2003seriver

GPU服务器和普通服务器的主要区别在于硬件配置和性能表现。GPU服务器通常配备了专门的图形处理器（GPU），用于加速图像处理和渲染等任务，可以提供更高的计算性能和处理能力。而普通服务器则通常配备普通的CPU和内存，没有专门的图形处理器，性能相对较低。

GPU服务器和普通服务器可以通过以下几方面进行区分：

处理器类型：GPU服务器通常配备多个高性能图形处理器（GPU），而普通服务器则通常配备中央处理器（CPU）。

计算性能：GPU服务器的主要优势在于其高并行计算能力，能够同时处理大量数据和并行任务，适用于高性能计算和并行处理任务，如深度学习和科学计算。而普通服务器则主要侧重于串行计算，适用于单个线程或较小规模并行计算。

应用场景：GPU服务器适用于深度学习、人工智能、大规模数据分析、密码学、视频渲染等对计算性能要求较高的应用场景。而普通服务器则主要用于托管网站、数据库、企业应用和一般的计算任务。

电力消耗：由于GPU服务器需要大量计算和电力支持，其功耗通常较高，需要更多的电力供应。而普通服务器的功耗相对较低。

硬件成本：GPU服务器的硬件成本通常较高，因为其配备的高性能GPU价格相对较贵。而普通服务器的硬件成本相对较低，适用于小规模的计算需求。

并行计算：GPU服务器具有大量的计算核心，能够同时执行大量并行计算任务，提高计算效率。而普通服务器则具备一定的并行计算能力，但相对有限。

数据处理：GPU服务器对于处理图像、视频和大规模的矩阵运算等数据密集型任务更为高效。而普通服务器则通常适用于处理一般数据和文字信息。

编程模型：普通服务器通常使用通用的编程语言和编程模型，如C/C++、Java、Python等。而GPU服务器则需要使用特定并行编程模型，如CUDA、OpenCL等。

综上所述，GPU服务器和普通服务器在处理器类型、计算性能、应用场景、电力消耗、硬件成本、并行计算、数据处理和编程模型等方面存在差异。需要根据实际应用需求来选择适合的服务器类型。