自己动手组装GPU服务器，省钱又高效的全攻略

为啥现在这么多人想自己搞GPU服务器？

最近这几年，AI画画、大语言模型这些东西火得不行，好多人都想弄个能跑这些程序的机器。可是你看看市面上那些品牌服务器，随便一个带好显卡的都要好几万，价格实在让人肉疼。这不，越来越多动手能力强的朋友就开始琢磨着自己组装GPU服务器了。

自己组装最大的好处就是性价比高。你可以根据自己实际需要来挑选每个配件，不用为那些用不着的功能买单。比如说，如果你主要是做AI训练，那就可以把大部分预算都投在显卡上；如果只是做模型推理，那配置就可以稍微降低一些。

另外啊，自己组装的机器升级维护也特别方便。哪个部件过时了，直接换掉就是，不用整台机器都淘汰。这种灵活性对需要经常更新硬件的开发者来说，真的是太重要了。

组装前必须想清楚的几个问题

在开始买配件之前，你得先搞清楚自己要用这个服务器来做什么。不同的用途对硬件的要求差别可大了去了。

如果你是做深度学习训练，那显卡的内存大小就是最关键的因素。现在比较主流的RTX 4090有24GB显存，RTX 3090也是24GB，而专业级的A100则有40GB或80GB的版本。显存越大，能训练的模型就越大，但同时价格也蹭蹭往上涨。

还要考虑需要同时用几张显卡。如果是多卡并行训练，那主板、电源、机箱这些都得配套。普通主板最多支持2-3张显卡，真要上4张以上的卡，就得考虑服务器主板了。

预算当然也是个大问题。你可以参考下面这个表格来分配你的预算：

怎么挑选合适的主板和CPU？

主板可以说是GPU服务器的骨架，选对了后面的事情就顺利多了。选择主板时要重点关注PCIe插槽的数量和间距。

如果你打算插多张显卡，那主板上的PCIe插槽必须有足够的间距，不然显卡挤在一起，散热就成了大问题。显卡之间最好有2-3个槽的间隔，这样热量才能散出去。

现在市面上比较适合组装GPU服务器的主板有：

• 华硕WS系列：比如WS X570 SAGE，支持最多4张双槽显卡
• 超微的服务器主板：像X12DAi-N，支持多张全高全长的显卡
• 技嘉AORUS大师系列：部分型号也支持多卡配置

至于CPU，其实对深度学习来说，CPU的性能不是最关键的因素。你选个中端的Intel i7或AMD Ryzen 7就足够了，把省下来的钱投在显卡上更划算。如果你的工作流中数据预处理任务很重，那还是需要个好点的CPU。

电源和散热是关键中的关键

很多人组装GPU服务器时都会低估电源和散热的重要性，结果机器老是死机或者性能上不去。

先说电源，显卡可是个电老虎，特别是高端的RTX 4090，峰值功耗能到600W以上。你算算，要是插两张这样的卡，再加上CPU和其他配件，没有个1200W以上的电源根本扛不住。

我建议电源功率要留足余量，最好是计算出的整机峰值功耗的1.5倍。比如说，你算出来机器最大功耗是1000W，那就配个1500W的电源。这样电源不会一直满负荷运行，既安静又耐用。

散热问题就更重要了。显卡在满负荷工作时，温度随随便便就能上到80多度。如果散热不好，显卡就会自动降频，性能直接打折扣。散热方案主要有几种：

• 风冷：最简单实惠，但需要机箱有良好的风道
• 水冷：效果好，但安装复杂，价格也高
• 混合散热：结合风冷和水冷的优点，是目前比较好的方案

有经验的DIY玩家常说：“GPU服务器三分靠配置，七分靠散热”，这话说得一点都不夸张。

机箱选择有讲究

别小看机箱这个“房子”，选不好前面花的钱都可能打水漂。组装多显卡服务器，最好选择垂直风道的机箱，比如联力的O11D系列或者追风者的P600S。

这种机箱的特点是前面、下面进风，上面、后面出风，热量不会在各个显卡之间堆积。相比之下，传统的前进后出的风道，当有多张显卡时，后面的卡吃到的都是前面卡排出的热风，温度肯定高。

还有就是机箱的尺寸一定要够大，不仅要能装下你的所有显卡，还要留出足够的空间走线和安装风扇。最好提前量好显卡的尺寸，再对比机箱的规格，别买回来发现装不进去，那就尴尬了。

如果你打算长期高负荷运行，可以考虑服务器机箱，比如超微的CSE-846。这种机箱散热设计更专业，而且通常支持更多的硬盘，适合做小型的AI工作站。

操作系统的选择和优化

硬件组装好了，接下来就是软件了。操作系统方面，Ubuntu Server是最常见的选择，因为它对NVIDIA显卡的支持最好，社区资源也丰富。

安装完系统后，有几项优化是必须做的：

首先是安装正确的显卡驱动。建议直接从NVIDIA官网下载最新版的驱动，不要用系统自带的那个，性能差太多了。安装完驱动后，可以用nvidia-smi命令检查一下，看看所有显卡是不是都正常识别了。

然后是设置显卡的持久化模式。这个很多人会忽略，但其实很重要。如果不设置，显卡在没有人使用的时候可能会进入低功耗状态，影响响应速度。设置方法很简单，就一条命令：

sudo nvidia-smi -pm 1

还有就是调整电源管理模式。把显卡的电源管理模式设为“高性能”，这样可以保证显卡随时都能提供最佳性能。这么做的代价就是功耗会高一些。

实际使用中的小技巧

机器装好了，系统也优化了，但在实际使用中还是有不少窍门的。

比如说，你可以用nvidia-smi命令实时监控显卡状态：

• 温度是否正常（最好控制在80度以下）
• 显存使用情况
• GPU利用率

如果发现某张卡温度特别高，可能是散热出了问题，需要调整风扇转速或者清理灰尘。

多卡环境下，还有个常见问题就是如何指定任务跑在哪张卡上。在Python中，你可以用os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]来指定使用哪几张显卡。这样你就可以把重要的训练任务放在性能更好的卡上，把推理任务放在次要的卡上。

建议定期更新显卡驱动和CUDA工具包。NVIDIA在这方面做得不错，新版本通常都会有一些性能优化和bug修复。不过更新前最好先备份重要数据，以防万一。

自己组装GPU服务器到底值不值？

说了这么多，自己组装GPU服务器到底划不划算呢？从我个人的经验来看，绝对是值得的。

省钱是最明显的好处。同样配置的机器，自己组装比买品牌服务器至少能省下30%-50%的费用。这笔钱要是省下来，完全可以再买一张好点的显卡。

更重要的是，通过自己动手，你对整个系统的理解会深刻得多。以后出了什么问题，你自己就能排查解决，不用事事都找售后。这种能力的提升，是多少钱都买不来的。

自己组装也不是没有缺点。最主要的就是没有厂商的技术支持，所有问题都得自己解决。还有就是稳定性可能不如品牌服务器，毕竟用的都是消费级配件。

不过如果你有一定的技术基础，又追求性价比，自己组装GPU服务器绝对是个明智的选择。毕竟，在这个AI技术日新月异的时代，有一套属于自己的强大算力平台，才能更好地跟上技术发展的步伐。