2017年GPU服务器选购指南与深度解析

说到2017年的GPU服务器，那可真是让人又爱又恨。爱的是，那一年正是人工智能和深度学习开始大爆发的年头，GPU服务器一下子从专业领域的“高大上”设备，变成了很多科技公司和研究机构的“刚需”。恨的是，当时市场上的选择虽然多了，但各种型号、配置、品牌看得人眼花缭乱，一不小心就可能花了冤枉钱。现在回过头来看，2017年的GPU服务器市场，可以说是承上启下的关键一年，既继承了前几年的技术积累，又为后来的爆发式发展铺平了道路。今天，咱们就一起穿越回去，好好聊聊2017年那些事儿，看看当时的GPU服务器到底该怎么选，又有哪些门道。

一、为什么2017年是GPU服务器的“黄金元年”？

你可能要问了，为什么偏偏是2017年呢？这事儿还得从大环境说起。2016年，AlphaGo击败李世石，让全世界都见识到了人工智能的威力，尤其是背后深度学习技术的强大。而深度学习这东西，偏偏特别“吃”算力，传统的CPU根本扛不住，GPU（图形处理器）因为其并行计算的优势，一下子成了香饽饽。

到了2017年，这种趋势彻底爆发了。你看：

• AI创业潮：大量的AI初创公司如雨后春笋般冒出来，它们最核心的家当就是GPU服务器。
• 云服务商入场：像阿里云、腾讯云这些大家伙，纷纷推出了GPU云服务器实例，降低了大家使用的门槛。
• 硬件大升级：NVIDIA在2017年发布了Volta架构的Tesla V100，这可是个“大杀器”，性能比前代提升了不止一星半点。

说2017年是GPU服务器的“黄金元年”，一点儿都不夸张。那时候，不管是做图像识别、自然语言处理，还是玩自动驾驶，你没几台像样的GPU服务器，出门都不好意思跟人打招呼。

二、2017年主流GPU服务器品牌与型号大盘点

当时市场上，能选的主要就那么几家，咱们一个个来看。

1. 戴尔PowerEdge C系列

戴尔的PowerEdge C4140在当时非常受欢迎。它的设计很灵活，最多可以塞进去4块GPU卡，而且支持混合安装，比如你既可以放NVIDIA的Tesla GPU，也能放Intel的Xeon Phi，这在当时挺少见的。它的散热做得不错，适合放在数据中心里长时间高负荷运行。

2. 惠普Z系列工作站

HP Z8 G4工作站是很多中小型团队和研究机构的心头好。它虽然看起来像个台式机，但内心非常强大，最多能支持3块高性能GPU。它的好处是噪音小，对工作环境要求不高，放在办公室里也能用，不像一些机架式服务器，一开起来就跟飞机起飞似的。

3. 超微SuperServer

超微（Supermicro）在定制化服务器领域是绝对的强者。它的GPU服务器型号非常多，从支持1块GPU的到支持8块甚至10块GPU的都有，你可以像搭积木一样自己选配置。很多大型互联网公司都喜欢用超微的机器，因为性价比高，而且可以根据自己的需求深度定制。

为了方便你对比，我整理了一个表格：

三、核心配置怎么选？CPU、GPU、内存的黄金搭配

选GPU服务器，光看品牌不行，关键还得看里面的“三大件”：CPU、GPU和内存。这三样搭配好了，机器才能跑得欢。

先说CPU，很多人有个误区，觉得既然是GPU服务器，CPU差点无所谓。其实不是这样，CPU相当于“总指挥”，它要是太弱了，再强的GPU也得闲着。2017年那会儿，Intel的至强（Xeon）E5 v4系列是绝对的主流，比如E5-2680 v4，14核28线程，基本够用。原则是CPU的核心数最好不低于GPU的数量，这样才能更好地给GPU喂数据。

再说GPU，这是重头戏。2017年，NVIDIA的Tesla系列是首选：

• Tesla P100：基于Pascal架构，16GB HBM2显存，是当时很多服务器的标准配置。
• Tesla V100：基于Volta架构，性能怪兽，特别是加入了Tensor Core，做深度学习训练速度飞快，但价格也很“美丽”。
• Tesla P40：这款卡推理性能不错，适合做模型推理部署，而不是训练。

对于大多数公司来说，如果预算有限，选P100是比较稳妥的选择。如果追求极致性能，而且不差钱，那肯定上V100。

最后是内存。GPU服务器的内存一定要大！因为很多训练数据都需要先加载到内存里。2017年，256GB内存算是起步配置，很多都会配到512GB甚至1TB。而且内存频率也别太低，DDR4-2400是基本操作。

一个小贴士：别忘了看下PCIe通道数。GPU和CPU之间数据传输全靠它，如果PCIe通道数不够，就像高速公路车道太少，再好的车也跑不快。当时x16的PCIe 3.0是标配。

四、2017年GPU服务器的价格范围与购买渠道

说到钱，这可是最实在的。2017年，一台配置还不错的GPU服务器，价格可真不便宜。

一台主流的、能装4块Tesla P100的机架式服务器，比如戴尔C4140，裸机价格大概在20万到30万人民币之间。这还只是硬件的钱，后期的电费、托管费、维护费也都是不小的开销。

如果你觉得这个价格太高，也有变通的办法：

• 购买二手机器：一些公司升级换代下来的机器，价格会便宜很多，但需要承担一定的风险。
• 选择云服务：这大概是当时最明智的选择了。比如租用阿里云的GN5实例（搭载P100），按小时计费，用多久花多少钱，特别适合项目初期或者波动性比较大的业务。
• 分期付款或租赁：有些供应商提供金融方案，可以减轻一次性的资金压力。

购买渠道方面，除了直接找品牌厂商，还有很多系统集成商。找集成商的好处是，他们能提供一站式的解决方案，包括硬件、软件、调试甚至后期的维护。一定要找信誉好、有经验的。

五、实战应用：它们都在用GPU服务器做什么？

光说不练假把式，咱们来看看在2017年，这些GPU服务器到底被用来干了哪些“大事”。

案例一：某AI安防公司

这家公司当时买了十几台超微的8卡GPU服务器，主要干两件事：一是用海量的监控视频数据来训练人脸识别模型；二是用训练好的模型对实时视频流进行人脸分析。他们技术负责人跟我说，如果用以前的CPU集群，训练一个模型得花一两个月，换了GPU服务器后，几天就能搞定，效率提升了几十倍。

案例二：某知名高校实验室

这个实验室主要研究自动驾驶。他们用的是惠普Z8工作站，因为放在实验室里，对噪音有要求。他们用GPU服务器来模拟复杂的驾驶环境，训练自动驾驶AI的决策能力。据说，他们用V100服务器，把一次重要的强化学习训练任务从一周缩短到了一天。

案例三：某电商巨头

他们用GPU服务器来做商品推荐和搜索排序。你可能想不到，你在电商平台看到的每一个商品排列，背后可能都经过了GPU的复杂计算。他们采用了混合部署，既用自己的数据中心，也大量采购云服务，来应对像“双十一”这样的流量高峰。

从这些例子你能看出来，GPU服务器已经不是高高在上的科研设备，它已经深入到我们生活的方方面面了。

六、回顾与展望：2017年服务器的遗产与今天的启示

站在今天看2017年，那时的GPU服务器确实有很多局限性。比如，能耗比较高，散热是个大问题；管理起来也比较麻烦，需要专业的技术团队。

我们不能用现在的眼光去苛求过去。2017年的GPU服务器，最大的贡献在于它验证了GPU在通用计算领域的巨大潜力，为后来更先进的设计和更广泛的应用扫清了道路。

那时候摸索出来的很多经验，比如如何做集群调度、如何优化深度学习框架的性能，直到今天依然很有价值。可以说，没有2017年的探索和积累，就没有后来AI应用的遍地开花。

对于我们今天的人来说，回顾2017年的GPU服务器，能得到一个很重要的启示：技术选型一定要结合当下的实际需求和未来的发展趋势。不要一味追求最顶尖的配置，适合自己的才是最好的。也要保持对技术的敏感度，因为像GPU这样的东西，更新换代太快了，今天的主流，可能明年就过时了。

好了，关于2017年GPU服务器的话题，咱们就聊到这里。希望这份“穿越回去”的指南，能让你对那个激荡的年份有更深的了解。如果你还有什么想知道的，欢迎随时交流！