2017年浪潮双GPU服务器深度解析与选购指南

在人工智能和深度学习快速发展的今天，GPU服务器已经成为许多企业和科研机构不可或缺的计算基础设施。回顾2017年，浪潮作为国内服务器领域的领军企业，推出了多款双GPU服务器产品，这些产品在当时的技术环境下具有重要的战略意义。今天，我们就来深入探讨这些经典产品的技术特点和应用价值。

浪潮双GPU服务器的技术背景

2017年是人工智能爆发的一年，深度学习算法在各个领域得到广泛应用。传统的CPU服务器在处理大规模并行计算任务时显得力不从心，而GPU凭借其强大的并行处理能力，成为了处理这些任务的理想选择。浪潮公司准确把握这一技术趋势，推出了面向不同应用场景的双GPU服务器系列。

这些服务器产品主要基于NVIDIA的GPU技术，搭载了当时主流的Tesla系列计算卡。与CPU相比，GPU可以同时处理成千上万的线程，在大规模并行计算上具备显著优势。这种架构设计使得浪潮双GPU服务器特别适合机器学习和深度学习任务，能够显著缩短神经网络训练时间。

主要产品型号与技术规格

2017年浪潮推出的双GPU服务器主要包括以下几个系列：

• NF5288M4：这款产品支持2块全高全长GPU卡，采用Intel Xeon E5-2600 v4系列处理器，最大支持1.5TB内存，提供了丰富的扩展接口。
• NF8260M4：面向高性能计算场景设计，在4U机架空间内提供了优秀的散热性能和计算密度。
• AS5500G2：存储优化型GPU服务器，结合了高速计算与大容量存储的优势。

这些服务器在硬件设计上充分考虑了GPU计算的特殊需求。以典型的配置为例，服务器配备Intel Xeon E5-2650 v3处理器，10核心20线程，主频3.0GHz，配合NVIDIA Tesla K80计算卡，具备4992个CUDA核心，24GB显存容量，双精度计算性能接近3TeraFLOPS。这种配置在当时能够满足大多数科研机构和企业的计算需求。

核心应用场景分析

浪潮双GPU服务器在多个领域发挥了重要作用：

深度学习训练是最主要的应用方向。在图像识别、自然语言处理等领域，研究人员使用这些服务器进行模型训练。例如在食品图像识别研究中，研究人员使用GPU服务器训练卷积神经网络模型，在ChinaFood482数据集上取得了88.6%的识别准确率。这种性能表现充分体现了GPU服务器在深度学习领域的价值。

科学计算是另一个重要应用领域。很多科学研究需要大量的计算资源，GPU服务器的并行处理能力可以显著加速这些计算过程。无论是气候模拟、分子动力学还是天文数据处理，都能从GPU计算中获益。

大数据分析也是GPU服务器的重要用武之地。在金融分析领域，量化交易和风险管理需要快速处理海量数据，GPU服务器在这方面表现优异。

性能优势与技术特点

浪潮双GPU服务器在性能方面具有明显优势。其并行计算能力强，GPU的设计旨在处理大量并行任务，在深度学习和科学计算中表现优异。这些服务器在能效方面也表现出色，在执行相同任务时，GPU通常消耗更少的能量。

从技术架构角度看，GPU服务器强力的计算功能可应用于海量数据处理方面的计算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等：

本来需要数日完成的数据量，采用GPU服务器在数小时内就可完成计算。本来需要数十台CPU服务器共同计算集群，采用单台GPU服务器可完成。

这种性能提升不仅体现在计算速度上，还体现在整体拥有成本的降低。企业可以用更少的服务器完成相同的计算任务，从而节省机房空间、电力消耗和运维成本。

选购要点与配置建议

选择GPU服务器时，首先要考虑业务需求来选择合适的GPU型号。在2017年的技术环境下，选择浪潮双GPU服务器需要考虑以下几个关键因素：

• 计算精度要求：在高性能计算中还需要根据精度来选择，例如有的高性能计算需要双精度。
• 显存容量需求：石油或石化勘查类的计算应用对显存容量要求比较高。
• 应用场景匹配：需要考虑服务器的应用情景，如遥感图像、生物信息、机器视觉、大数据等不同场景、科研方向和环境。

还需要考虑用户自身的IT运维能力。对于大型企业来说，他们自己的运维能力比较强，这时会选择通用性的PCI-e服务器；而对于有些IT运维能力不那么强的用户，他们更关注数据以及数据标注等，选择GPU服务器的标准也会有所不同。

多GPU服务器使用技巧

对于拥有多台GPU服务器的用户，合理配置和使用这些设备至关重要。CUDA不仅仅支持单GPU之间的运算，还支持多GPU之间数据传递。多GPU主要解决以下几个问题：现有计算的数据集过大，不能在单个GPU之间进行运算；通常单个GPU适合单任务处理，如果要增加吞吐量和效率，可以使用多GPU并发处理。

在实际部署中，两台GPU服务器可以通过多种方式协同工作。在同一个PCIe节点内两个GPU之间，如果需要进行数据传输，两个GPU之间的通信可以优化配置。合理的多GPU配置能够显著提升整体计算效率。

技术演进与当前价值

虽然2017年发布的浪潮双GPU服务器在绝对性能上可能不如最新产品，但其在特定场景下仍然具有使用价值。对于预算有限的中小企业或教育机构，这些经过市场检验的成熟产品仍然是性价比不错的选择。

从技术发展角度看，2017年的浪潮双GPU服务器为后续产品的发展奠定了重要基础。这些产品在散热设计、电源管理、系统架构等方面的创新，为新一代GPU服务器的设计提供了宝贵经验。

2017年浪潮双GPU服务器代表了当时国内服务器技术的先进水平，为各行业的人工智能应用提供了强有力的计算支持。即使在今天的技术环境下，理解这些产品的设计理念和技术特点，对于我们正确选择和配置GPU计算资源仍然具有重要的参考意义。