2018年GPU服务器选购指南与市场分析

说到2018年的GPU服务器，现在回过头来看，那真是个关键的转折点。那时候，人工智能和深度学习正火得不行，大家对算力的需求一下子爆发了。很多人都在问：“2018 gpu服务器哪家强？”或者“2018 gpu服务器配置怎么选？”。确实，那一年市面上出现了不少经典机型，从NVIDIA的V100到Tesla P系列，各种配置让人眼花缭乱。今天咱们就好好聊聊这个话题，帮你理清思路，看看当年的那些GPU服务器到底该怎么选。

一、为什么2018年对GPU服务器如此重要？

2018年可以说是GPU服务器发展的一个分水岭。在此之前，GPU主要还是用在图形渲染和游戏领域，但到了这一年，情况完全不一样了。深度学习训练、科学计算、视频处理这些领域对并行计算的需求突然暴增，让GPU服务器从“可选配件”变成了“必备装备”。

我记得当时有个做AI创业的朋友跟我说：“现在没有几台像样的GPU服务器，都不好意思说自己是做人工智能的。”这话虽然有点夸张，但确实反映了当时的市场热度。各大服务器厂商也都嗅到了商机，戴尔、惠普、浪潮、联想这些老牌厂商都推出了自己的GPU服务器产品线。

当时业内有个说法：“2018年是GPU服务器的元年”，这个说法现在看来还挺准确的。

二、2018年主流GPU服务器配置解析

要说2018年的GPU服务器配置，那可是相当丰富。从单卡到八卡，各种配置应有尽有。咱们来看看当时几个比较典型的配置方案：

这里面最受欢迎的还要数中端双卡配置，性价比最高。既能满足大多数深度学习项目的需求，价格又在可接受范围内。我记得当时很多高校实验室和中小型企业都选择了这个配置。

三、2018年GPU服务器市场格局分析

2018年的GPU服务器市场可以说是百花齐放，但仔细分析下来，主要还是分成几个阵营：

• 国际品牌阵营：戴尔、HPE这些老牌厂商，产品质量稳定，售后服务好，但价格相对较高。
• 国内品牌阵营：浪潮、华为这些国内厂商，性价比突出，定制化能力强。
• 白牌服务器阵营：一些专门做服务器组装的公司，价格最便宜，但质量和售后就需要多留个心眼了。

当时我们公司采购的时候，就面临这个选择难题。最后还是选了国内某品牌的双卡配置，用到现在还挺稳定的。关键是性价比确实高，同样的预算，能买到更好的配置。

四、选购GPU服务器需要注意的关键因素

说到选购，这里面门道可就多了。根据我当时调研的经验，总结出了几个特别重要的点：

首先是散热问题。GPU服务器发热量巨大，如果散热设计不好，轻则降频影响性能，重则直接宕机。2018年有些厂商的产品在这方面就做得不够好，导致用户用了没多久就出现各种问题。

其次是电源配置。高功耗的GPU需要稳定的供电，电源的冗余设计很重要。我们当时就要求供应商提供了1+1冗余电源，这样即使一个电源坏了，另一个还能顶上，不会影响业务运行。

再就是扩展性。2018年的时候，很多用户都低估了未来的需求增长，买了配置刚好的服务器，结果没过半年就不够用了。所以我的建议是，在预算允许的情况下，尽量留出一些余量。

五、2018年GPU服务器的实际使用体验

说到使用体验，我印象最深的就是当时那台双V100的服务器。训练一个中等规模的图像分类模型，相比之前用的CPU服务器，速度提升了差不多50倍。那个感觉，就像是从自行车换到了跑车。

不过也不是完全没有问题。最大的困扰就是噪音——GPU服务器那个风扇声音，简直跟飞机起飞似的。我们不得不把它放在专门的机房，要不然根本没法在边上办公。

还有个问题是功耗。一台满载的GPU服务器，功耗能到1500瓦以上，电费账单看着都心疼。所以后来我们就制定了使用规范，非必要不满载运行。

六、2018年GPU服务器的后续发展影响

现在看来，2018年的GPU服务器确实为后续的技术发展奠定了基础。那时候积累的使用经验和最佳实践，直到现在还在发挥作用。

比如说，当时大家都在摸索怎么优化深度学习框架在GPU上的性能。通过不断的调试和优化，总结出了很多实用的技巧。这些经验后来都成了行业的标准做法。

再比如，2018年那批GPU服务器的使用寿命也超出了很多人的预期。我认识的好几家公司，到现在还在用着2018年采购的GPU服务器，虽然性能比不上最新的产品，但对于一些不太复杂的任务来说，完全够用。

2018年的GPU服务器市场确实很精彩，既有技术突破，也有价格竞争，最终受益的还是我们这些用户。如果你现在还在用着那时候买的GPU服务器，也不用急着换，只要还能满足业务需求，就让它继续发挥余热吧。