GPU服务器温度太高怎么办？这些降温技巧要记牢

最近好多朋友都在抱怨，说自己的GPU服务器跑起来像个暖炉，温度动不动就飙升到八九十度，让人心里直发慌。确实，现在的GPU性能越来越强，功耗也跟着水涨船高，散热问题就成了个大麻烦。特别是那些用来做AI训练、视频渲染的机器，一跑起来整个机房都热得不行。

gpu服务器好热太高

GPU服务器为什么会这么热？

要说GPU服务器为什么这么热，得从它的工作性质说起。GPU跟CPU不一样，它是专门为并行计算设计的，里面塞了成千上万个小核心。当这些核心同时干活的时候，产生的热量可不是开玩笑的。

举个例子，现在主流的AI训练卡，像A100、H100这些，功耗都能达到300到400瓦，比很多家用电脑整个主机的功耗还高。这么多电能在芯片里转一圈，大部分都变成了热量，你说能不热吗？

GPU温度长期居高不下，可不是什么好事。首先最直接的就是性能下降，现在的GPU都有温控机制，温度一高就会自动降频，算得就慢了。我做深度学习训练的时候就遇到过，本来一天能跑完的实验，因为GPU过热降频，硬是拖了一天半。

更严重的是硬件损伤。长期在高温下工作，GPU芯片和周围的电子元件老化得特别快。我有个朋友的公司，就是因为散热没做好，一批显卡用了不到两年就陆续出问题，维修成本比当初省下的电费高多了。

“我们机房的GPU服务器曾经因为散热不良，导致三张RTX 4090显卡在三个月内相继损坏，损失超过五万元。”——某AI创业公司技术总监

那怎么知道自己的GPU温度是不是正常呢？GPU在工作时的温度在70-85度之间还算可以接受，要是长期超过85度，就得引起重视了。如果是玩游戏或者做渲染，温度偶尔冲到90度可能还问题不大，但要是做持续计算，这个温度就有点危险了。

查看温度的方法也很简单，在Linux系统下可以用nvidia-smi命令：

建议大家养成定期检查温度的习惯，特别是跑长任务的时候，最好每隔几个小时就看一眼。

说到给GPU服务器降温，我总结了几招特别实用的方法，大家可以根据自己的情况试试。

第一招：改善机箱风道 很多服务器散热不好，其实是风道设计有问题。要确保机箱前面有足够的进风，后面出风顺畅。如果用的是塔式服务器，最好放在通风好的地方，离墙至少留出20厘米的距离。

第二招：清理灰尘 这个听起来简单，但很多人都会忽略。散热器上的灰尘积多了，就像给GPU盖了层棉被，热量根本散不出去。建议每个月用气吹清理一次，如果环境灰尘多，清理频率还要更高。

第三招：调整风扇策略 很多服务器默认的风扇策略比较保守，我们可以手动调高风扇转速。虽然噪音会大一点，但降温效果立竿见影。不过要注意，别一直让风扇满速转，会影响寿命。

如果上面这些基础方法还不够用，那就得考虑上点更专业的方案了。

对于单台服务器，可以考虑上水冷。现在有些厂家出了针对GPU的一体式水冷，安装不算太复杂，降温效果比风冷要好很多。我之前给公司的训练服务器换了一套水冷，满载温度直接从88度降到了65度，而且噪音还小了不少。

如果是整个机房或者机柜的温度都高，那就要从环境入手了。专业的机房空调是必须的，还要注意机柜的布局，热通道和冷通道要分开。我们机房去年改造了通风系统，整体温度下降了8度左右，电费还省了15%。

说到底，最好的散热方法其实是预防。在买服务器的时候，就要考虑好散热问题。如果是自己组装，尽量选择散热设计好的机箱和显卡。现在有些服务器厂商专门出了针对高功耗GPU的机型，虽然贵一点，但用起来省心。

平时使用的时候，也要合理安排任务。尽量不要让所有GPU同时满负荷运行，可以错开时间。比如训练模型的时候，可以设置不同的开始时间，这样热量不会集中产生。

监控和预警系统也很重要。可以设置温度阈值，当GPU温度超过设定值就自动报警，甚至自动降频或者暂停任务。我们公司就用Zabbix做了监控，温度一超过85度就发短信提醒，避免了很多潜在的问题。

把GPU温度控制在合理范围内，好处真的不少。首先硬件寿命能延长很多，正常情况下用个三五年没问题。其次性能稳定了，不会因为过热降频影响工作效率。最后电费也能省一些，因为散热系统不需要那么拼命工作了。

我记得有个客户，听了我们的建议把机房温度降下来之后，不仅设备故障率大幅下降，每个月的电费还少了将近一万块。这投资回报率，比升级硬件还要划算。

所以啊，别看散热是个小问题，处理不好真的会带来大麻烦。希望大家都能重视起来，让自己的GPU服务器既跑得快，又跑得久。

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