8GPU服务器选购全攻略：从配置到避坑指南

最近很多朋友都在问8GPU服务器该怎么选，说实话，这玩意儿确实让人头疼。不光是价格贵，各种参数看得人眼花缭乱，一不小心就可能掉坑里。我自己前阵子也给团队配了几台8GPU服务器，过程中踩了不少雷，也积累了不少经验。今天就跟大家聊聊这个话题，希望能帮到正在为选型发愁的你。

为什么要选择8GPU服务器？

你可能要问，为什么偏偏是8个GPU？这个数量可不是随便定的。现在主流的AI训练、科学计算任务，对算力的需求越来越大。4个GPU可能不够用，16个又太贵，8个正好是个甜点区。特别是做大规模深度学习训练的时候，8张卡并行计算，效率提升非常明显。

我记得有个做自动驾驶的朋友跟我说，他们用8GPU服务器训练模型，原本需要一周的任务，现在两天就能搞定。这种效率提升，对业务发展来说简直是质的飞跃。不过话说回来，也不是所有人都需要8GPU，如果你只是做个小模型测试，那可能就大材小用了。

GPU选型：到底该选什么型号？

这是最让人纠结的地方。目前市面上主流的有NVIDIA的A100、H100，还有性价比更高的V100或者RTX 4090。选哪个真的要看你的具体需求和预算。

• A100：性能强劲，适合大规模的AI训练，但价格也比较美丽
• H100：最新架构，性能更强，但供货和价格都是问题
• V100：虽然老了点，但性价比高，适合预算有限的团队
• RTX 4090：游戏卡拿来干活，性价比爆表，但稳定性需要考量

我个人的建议是，如果预算充足就上A100，要是想省钱又想要性能，可以考虑混搭方案。

服务器架构该怎么选？

8个GPU怎么放可是个技术活。现在主要有两种方案：单机8卡和双机4卡。单机8卡就是一台服务器塞进8张显卡，这种方案延迟低，管理方便。双机4卡则是用两台4卡服务器通过高速网络连接，扩展性更好。

有个做渲染的朋友告诉我，他们最开始选了单机8卡，后来发现散热是个大问题，夏天机房空调都得调低好几度。

所以选架构的时候，一定要考虑机房的散热能力和电力供应。别买回来发现用不了，那才叫一个尴尬。

电源和散热：别小看这两个细节

说到散热，这可是8GPU服务器的大问题。8张显卡同时工作，发热量相当恐怖。我见过有人为了省钱，选了差一点的散热方案，结果显卡动不动就降频，性能直接打对折。

电源也要重点考虑。8张高端显卡，功率随随便便就能到3000瓦以上。所以一定要选个好电源，最好是冗余电源，这样即使一个电源坏了，另一个还能顶上去，不影响工作。

内存和存储配置建议

GPU选好了，其他配件也不能马虎。内存方面，我个人建议至少配512GB，最好是1TB。现在的大模型训练，数据量都很大，内存不够的话，GPU再强也白搭。

存储方面，NVMe固态硬盘是必须的。最好做RAID 0，提升读写速度。我记得有次训练，因为硬盘速度跟不上，GPU利用率只有60%，那叫一个心疼。

网络连接要考虑哪些？

如果你的8GPU服务器要和其他服务器协作，网络配置就特别重要。最好是万兆网卡起，有条件的话上Infiniband。我们团队之前用的千兆网卡，数据同步就要等老半天，换成万兆之后效率提升特别明显。

还有就是PCIe通道数要算清楚。8张显卡都要占用PCIe通道，别到时候发现通道数不够，那就尴尬了。

预算规划：钱要花在刀刃上

说到钱这个话题，8GPU服务器确实不便宜。从几十万到上百万都有可能。我的经验是，先明确自己的需求，再定预算。别一味追求最高配置，毕竟钱不是大风刮来的。

这里有个小技巧：可以分阶段升级。先满足当前最迫切的需求，等业务做大了再追加投资。我们最开始就是先买了基础配置，后来才慢慢升级的。

售后服务和技术支持

最后提醒大家，买这种高端设备，售后服务特别重要。服务器出问题的时候，能及时得到技术支持，比省那点钱重要多了。

我建议选择服务口碑好的品牌，虽然可能贵一点，但用着放心。毕竟这种设备要是宕机一天，损失可能比服务器本身还贵。

说了这么多，其实选8GPU服务器最重要的还是要清楚自己的需求。别盲目跟风，也别一味追求性价比。毕竟这是生产工具，稳定性和性能都要兼顾。希望我的这些经验能帮到你们，如果还有什么具体问题，欢迎随时交流！