四卡GPU服务器机箱选购指南与装机实战

最近不少朋友都在问关于4GPU服务器机箱的事情，毕竟现在搞AI训练、深度学习或者视频渲染，单靠一张显卡真的不够用。我自己前阵子刚装了一台四卡服务器，折腾过程中踩了不少坑，今天就跟大家聊聊这个话题，帮你们少走点弯路。

为什么你需要一台四卡GPU服务器？

说实话，如果你只是偶尔玩玩游戏、做做图，那确实用不着这么专业的设备。但如果你是做机器学习、大数据分析或者专业渲染的，那情况就完全不同了。想象一下，当你训练一个复杂的神经网络时，一张高端显卡可能要跑上好几天，但如果把任务分摊到四张显卡上，可能只需要原来四分之一甚至更少的时间。

我自己是做视频制作的，以前渲染一个十分钟的4K视频，用单卡得等上大半天。现在用四卡并行渲染，喝杯咖啡的功夫就搞定了。而且现在很多专业软件都对多GPU有很好的优化，比如常用的TensorFlow、PyTorch这些框架，都能充分利用多卡的计算能力。

有位做AI研究的朋友跟我说：“在科研领域，时间就是金钱，多卡服务器能让你在同样的时间内做更多的实验，这对研究成果来说至关重要。”

挑选4GPU机箱的关键要点

选机箱这事儿看着简单，实际上门道可多了。首先你得考虑散热问题，四张显卡同时工作产生的热量可不是闹着玩的。我建议选择前面板有大量进风孔的设计，最好是那种支持多个大尺寸风扇的机箱。

• 散热性能要优先考虑
  至少要支持6个以上风扇位
• 扩展性不能忽视
  除了显卡，还要考虑硬盘、内存的扩展空间
• 板材厚度很重要
  太薄的板材容易共振，影响硬件寿命
• 理线设计要合理
  好的理线空间能让散热效果更好

另外就是要看清楚机箱的尺寸规格。有些机箱虽然标称支持四卡，但实际上只能塞进去三张半，最后一张卡会被其他部件挡住。这种坑我踩过，所以建议大家一定要看清楚具体尺寸再下手。

市面上热门4GPU机箱横向对比

从我的使用体验来看，如果你预算充足，酷冷至尊C700M确实是个不错的选择，无论是做工还是散热都很到位。但如果追求性价比，追风者PK620可能更合适，虽然体积大了点，但散热效果确实没得说。

装机过程中的实战经验分享

装机这事儿说起来容易做起来难，特别是装四卡服务器的时候。首先要提醒大家的是，装显卡的顺序很重要。建议从离CPU最远的PCIe插槽开始装，这样既方便操作，也不会因为先装了靠近CPU的卡而挡住其他卡的位置。

电源的选择也很关键。四张高端显卡的功耗可不是开玩笑的，像RTX 4090这样的卡，单张就能到450W，四张就是1800W，再加上CPU和其他配件，至少得配个1600W以上的电源。我个人的经验是，电源功率最好留出20%的余量，这样既安全又能保证稳定性。

走线也是个技术活。四张显卡意味着至少有八根供电线（如果每张卡需要两根的话），这些线如果不好好整理，不仅影响美观，更会影响散热效果。建议大家使用定制线，长度刚好合适，不会有多余的线材堆积在机箱里。

散热系统的优化配置方案

散热可以说是四卡服务器最大的挑战。我试过好几种散热方案，最后发现最有效的还是风冷加水冷的混合方案。具体来说，就是CPU用水冷，显卡用风冷，然后在机箱内部形成良好的风道。

• 前进后出、下进上出
  这是最基本的风道原则
• 显卡间距要保证
  至少要有2-3个槽位的间距
• 风扇转速要合理
  不是转速越高越好，要找到平衡点
• 定期清灰很重要
  建议每个月清理一次防尘网

如果预算充足，可以考虑给显卡也上水冷，这样散热效果会更好。不过水冷的安装和维护都比较麻烦，适合有经验的用户。对于大多数用户来说，良好的风冷设计已经足够满足需求了。

长期使用维护与性能调优

机器装好只是第一步，后续的维护和调优同样重要。首先要养成定期监控硬件温度的习惯，可以使用GPU-Z或者HWMonitor这类软件，实时查看各个显卡的温度情况。

我发现很多人在使用多卡服务器时，都会遇到负载不均衡的问题。有些卡在拼命工作，有些卡却在摸鱼。这时候就需要通过软件设置来调整任务分配。比如在PyTorch中，可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来控制哪些显卡参与计算。

经验告诉我们：“好的维护习惯能让硬件寿命延长至少30%，定期清理和检查真的不能偷懒。”

另外就是要关注驱动更新。NVIDIA的驱动更新还是比较频繁的，每次更新都可能带来性能提升或者bug修复。不过也要注意，不是所有的新驱动都适合你的系统，建议在更新前先看看其他用户的反馈。

最后想说，装一台四卡服务器确实需要投入不少时间和精力，但当你看到它能够同时处理多个复杂任务时，那种成就感真的是无法形容的。希望我的这些经验能够帮助到正在考虑装机的你，如果有什么问题，欢迎随时交流讨论！