GPU服务器耗电惊人，企业如何有效降低电费成本？

GPU服务器为啥这么耗电？

最近好多朋友都在吐槽，说公司新上的GPU服务器简直就是个“电老虎”。确实啊，一台高配的GPU服务器，随随便便就能顶得上几十台普通服务器的耗电量。这到底是为啥呢？

gpu服务器好耗电

其实主要原因有几个：首先是GPU芯片本身功耗就大，像现在主流的A100、H100这些卡，单张功耗就能达到300-400瓦，一台服务器塞个8张卡，光GPU就要吃掉三千多瓦。再加上CPU、内存、硬盘这些配件的功耗，整机轻松突破5000瓦大关。

有个做AI训练的朋友跟我说，他们机房一台8卡服务器，一个月电费就要六千多块钱，比租用云服务的费用还高，真是让人头疼。

要想省电，咱们得先知道电都花在哪儿了。我给大家列个表看看：

看到没，GPU卡和散热系统是两大耗电主力。特别是散热，很多人容易忽略这个，其实为了保持GPU在高负载下稳定运行，散热系统的耗电也是相当可观的。

咱们来算笔账。假设一台8卡A100服务器，满载功率5000瓦，按照工业用电1.2元/度来计算：

这还只是一台服务器的费用！要是你有十台这样的服务器，一个月光电费就要四万三千多。有个做深度学习的朋友跟我说，他们公司去年光GPU服务器的电费就花了五十多万，老板看到账单的时候脸都绿了。

其实在选硬件的时候，稍微用点心就能省下不少电。比如说，同样是GPU卡，不同型号的能效比差别很大。

现在新出的GPU都在主打能效提升，像NVIDIA的H100就比A100能效提高了不少。虽然买的时候贵点，但长远来看，电费省下来的钱可能比硬件差价还多。

电源的选择也很重要。一定要选那种通过80Plus铂金或者钛金认证的电源，转换效率能达到94%以上。可别小看这百分之几的提升，一年下来能省不少电呢。

硬件选好了，软件优化同样重要。很多程序员写代码的时候光想着性能，完全不管功耗，这其实挺浪费的。

比如说，在模型训练的时候，合理设置batch size就能显著影响功耗。batch size太小，GPU利用率低，效率差；batch size太大，又可能导致内存溢出。找到那个甜点值很重要。

还有啊，很多团队喜欢让GPU一直处于高负载状态，其实有些任务完全可以在用电低谷时段执行。我们团队就养成了习惯，把那些不紧急的训练任务都安排在晚上十点以后开始，既能享受低谷电价，又不影响白天工作。

散热这个事儿，里面门道可多了。传统的风冷系统虽然简单，但效率相对较低。现在很多数据中心开始用液冷技术，散热效率能提升好多倍。

我认识的一个数据中心负责人说，他们上了液冷之后，整体功耗下降了18%，效果特别明显。虽然初期投入大了点，但两年左右就能回本。

机房的温度设置也很讲究。很多人以为机房温度越低越好，其实不是这样的。按照ASHRAE的标准，服务器机房温度在18-27度之间都是安全的。你每调高1度，空调能耗就能降4%-5%。

去年我们团队也对GPU服务器进行了一轮节能改造，效果还挺明显的。具体做了这么几件事：

“最开始我们也没在意电费，直到财务拿来报表，才发现GPU集群一个月要吃掉二十多万电费。后来经过优化，现在每个月能省六万多。”

我们把老旧的V100服务器逐步替换成了A100，虽然硬件投入增加了，但性能提升更明显，完成同样任务的时间缩短了40%，相当于省了40%的电。

我们重新设计了任务调度策略，尽量避免GPU空闲等待。之前经常出现一张卡在跑任务，其他卡在闲着的情况，现在通过更好的任务分配，GPU利用率从50%提升到了80%。

我们还上了智能电源管理系统，能够根据负载动态调整功率。轻负载的时候自动降频，重负载的时候才全速运行。

好消息是，GPU的能效问题已经引起各大厂商的重视了。下一代GPU都在朝着更高能效的方向发展。

比如说，3D堆叠技术、chiplet设计这些新工艺，都能在提升性能的同时控制住功耗。还有专门为AI场景设计的推理卡，功耗只有训练卡的一半，但推理性能丝毫不差。

异构计算也是个方向。有些计算任务不一定非要用GPU，用其他专用芯片可能效率更高、更省电。比如谷歌的TPU、寒武纪的思元芯片，都在特定场景下表现出更好的能效。

说了这么多，最后给大家几个切实可行的建议：

总之啊，GPU服务器耗电大是个现实问题，但只要用心去优化，省下30%-40%的电费是完全可能的。希望今天的分享对大家有帮助！

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