Dell服务器GPU加装实战：从选型到部署全解析

最近不少朋友在咨询Dell服务器加装GPU的问题，特别是随着AI和大数据应用的普及，很多企业发现原有的服务器计算能力不足，急需通过GPU来提升性能。今天我就结合自己的实践经验，跟大家详细聊聊这个话题。

为什么要给Dell服务器加装GPU？

在开始具体操作之前，我们先要明白为什么需要在服务器上加装GPU。简单来说，GPU加速计算能够提供非凡的应用性能，将应用程序计算密集部分的工作负载转移到GPU，同时仍由CPU运行其他程序代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快。

CPU和GPU的处理方式有着本质区别：CPU由几个专为顺序串行处理优化的核心组成，而GPU则拥有一个由数千个更小、更高效的核心构成的大规模并行计算架构，专门为同时处理多重任务而设计。

具体到应用场景，GPU服务器主要用在两个方面：

• 海量计算处理：GPU服务器强大的计算功能可应用于大数据推荐、智能输入法等场景，原本需要数日完成的数据量，采用GPU服务器在数小时内就能完成计算。
• 深度学习模型：GPU服务器可作为深度学习训练的平台，直接加速计算服务。

戴尔官方数据显示，新一代PowerEdge服务器相比前代产品实现了37%的代际性能提升，具备加速计算能力，可带来卓越性能与出色效率。对于已经拥有Dell服务器的用户来说，通过加装GPU来提升性能，无疑是最经济实惠的选择。

GPU选型的关键考量因素

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。根据不同的应用场景，我们需要关注以下几个关键指标：

显存容量：这是最基础也是最重要的指标。比如7B参数的模型就需要至少12GB显存，推荐16GB以上。如果你要做大模型训练，显存越大越好，RTX 3090的24GB显存就是不错的选择。

CUDA核心数：直接影响并行计算能力，比如RTX 4090含有16384个CUDA核心。核心数越多，并行处理能力越强，在处理视频转码、科学计算等任务时表现更出色。

PCIe带宽：PCIe 4.0 x16接口传输速率达64GB/s。更高的带宽意味着GPU与CPU之间的数据交换更快，不会成为性能瓶颈。

在实际选型时，还需要考虑服务器的使用场景，比如遥感图像、生物信息、机器视觉、大数据等不同场景、科研方向和环境。用户的IT运维能力也很重要，对于运维能力强的企业可以选择通用性PCI-e服务器，而对于更关注数据和数据标注的用户，选择标准也会有所不同。

Dell服务器GPU安装详细步骤

接下来就是实际操作环节了。以Dell PowerEdge R750为例，安装GPU的过程可以分为以下几个关键步骤：

第一步：服务器安全下架

这是整个操作的基础，一定要做好：首先断电，拔掉背面的电源线和网线。这里有个小细节，不用管插头旁的红色小按钮，直接拔插头就好。断电后指示灯应该已经熄灭，这是判断是否完全断电的重要依据。

接着按动服务器正面两个卡扣，然后向外拉服务器，将其从导轨上抽出。这里要特别注意，从导轨上取下服务器时，要先把服务器两侧的小黑点横向错开凹槽，这个操作需要扳动服务器两侧的小扳手，必要时还需要向内按压压条。

第二步：打开服务器并卸下导流罩

用螺丝刀拧黑色拉环，提起提手，拉起盖板。导流罩的作用是强化风道，如果没有导流罩，风会从散热器四周散掉，导致风压降低，减弱散热效果。

卸下导流罩需要先按压顶盖两侧的蓝色卡舌，然后将顶盖提离GPU导流罩。然后在需要安装GPU的Riser上卸下对应的挡片，给GPU的排线腾出空间。

第三步：安装GPU到Riser提升板

以Riser 4为例，先拧松相应的螺丝，然后按动蓝色按钮取下Riser。打开Riser上的卡扣，取下挡板条，然后安装GPU。

这里有个好消息：这步不可能装错，因为装错了就装不上。这种防呆设计大大降低了安装难度，即使是新手也不容易出错。

第四步：连接供电排线

供电排线一端插在显卡上，另一端插在服务器主板上。排线接口、GPU上接口和主板上接口都有明确的对应关系，按照标识连接即可。

驱动安装与系统配置

硬件安装完成后，软件配置同样重要。以Tesla P40为例，安装驱动需要注意以下几点：

重启开机后安装驱动，然后开启虚拟机测试。安装虚拟机驱动时，一定要使用安装包内对应版本的驱动，使用不同版本可能会有问题。

安装驱动后重启虚拟机，在控制台界面可能会看到”黑屏”，这是正常现象。此时可以通过远程桌面RDP协议登录，或者使用Horizon连接服务器的方式登录。

对于Windows环境下的GPU加速部署，需要确保系统版本为Windows 10/11专业版，并安装最新的NVIDIA驱动。驱动安装完成后，建议运行一些测试程序来验证GPU是否正常工作。

性能优化与散热管理

GPU安装完成后，性能优化是关键。Dell PowerEdge服务器在能效和热管理方面有着30年的技术积累，依托创新风冷技术和冷板式液冷技术，能够显著降低成本。

在实际使用中，我们需要密切关注GPU的温度和功耗。特别是当服务器同时安装多块GPU时，散热管理尤为重要。戴尔的智能电源管理工具可以全方位优化系统性能，建议充分利用这些工具来监控和调整GPU的工作状态。

根据实测数据，在高质量模式下，使用GPU硬加速编码，近7分钟的4K视频转码用时不到3分钟，而如果用至强处理器软编码，类似的画质需要大约14分钟时间。这种性能提升在实际业务中意义重大。

不同业务场景的配置建议

根据不同的业务需求，我给大家提供一些具体的配置建议：

AI训练与推理：推荐使用RTX 3090或4090，显存越大越好，同时确保服务器有足够的内存和高速存储支持。

视频处理与转码：可以考虑英特尔数据中心GPU Flex系列，它支持AV1硬编码，画质高、码流低，各大视频平台正在积极导入这个格式。

科学计算与仿真：需要关注GPU的双精度计算性能，以及显存容量和带宽。

根据Forrester Wave™报告，针对加速而优化的PowerEdge服务器是确保Dell Technologies在AI基础架构解决方案中领先的关键。与竞争对手的方案相比，使用自动更新后，组织每管理100台服务器可以节省多达110分钟的管理时间。

Northwestern Medicine的高级技术临床主任Moziyar Etemadi博士分享道：”我们携手戴尔创新实验室，并在NVIDIA的支持下，致力于将AI工具直接部署在本地PowerEdge服务器上。相较于云端部署，这种方式更简便快捷，更经济高效”。

通过合理的GPU选型和正确的安装配置，Dell服务器能够发挥出强大的计算性能，为企业的数字化转型提供有力支撑。希望这篇文章能够帮助大家顺利完成GPU的加装工作！