Eğer birkaç güçlü GPU ile büyük ML modellerini eğiteceksen, rack server genelde daha pratik ve esnek olur. Binlerce CPU Core'luk dağıtık işlem veya HPC Cluster'ı kuracaksan, Blade sistemi daha iyi olabilir; fakat GPU tabanlı ML için rack daha yaygın. İş istasyonlarıyla bağlanma kısmı ise biraz daha farklı. Bazı HPC sistemleri "cluster + iş istasyonu" şeklinde çalışır. İş istasyonları sadece SSH veya RDP ile HPC sunucusuna bağlanıp komut gönderir, hesaplama tamamen HPC tarafında yapılır. Bu sayede veri seti HPC üzerinde depolanır ve iş istasyonlarında güçlü donanım gerekmez.