如何科学确定GPU服务器数量？

最近不少朋友都在问我，做AI项目到底需要多少台GPU服务器？这个问题看似简单，实际上涉及的因素还真不少。就像买车一样，不能光看价格，还要考虑用途、维护成本和发展前景。今天咱们就一起来聊聊这个话题。

明确你的核心需求

在决定GPU服务器数量之前，首先要搞清楚你的核心需求是什么。你是要训练最前沿的大模型，还是做普通的图像识别？项目周期是紧张还是宽松？这些都是决定服务器数量的关键因素。

如果你的工作是训练最前沿的大模型，或者项目周期紧张，高度依赖CUDA生态中的特定库和工具，那么英伟达的GPU可能是更稳妥、更高效的选择。这种情况下，你可能需要配置更多的高性能服务器来保证训练效率。

相反，如果你的应用场景有特定行业的国产化替代要求，那就只能选择国产GPU。这时候要考虑的是软件生态的成熟度，可能需要更多的服务器来弥补单卡性能的不足。

算算你的计算需求

要测算具体的算力需求，我们需要考虑几个关键因素：

• 模型参数数量：语言模型的参数数量直接决定了所需的计算能力。参数越多，需要的芯片和服务器也就越多。
• 数据集大小：数据集越大，模型训练和推理所需的时间和计算资源就越多。
• 计算能力：包括CPU和GPU的计算能力，决定了模型训练和推理的速度。
• 服务器数量：这决定了可以同时处理的请求数量。

举个例子，如果你要做的是类似ChatGPT这样的大模型训练，那需要的服务器数量就会非常多。但如果你只是做小规模的图像分类，可能一两台服务器就足够了。

考虑硬件配置细节

选择服务器时，很多人只关注GPU，其实其他配置也很重要：

电源需求是个经常被忽视的问题。GPU使用大量的电能，每个设备预计高达350W。如果电源不能满足需求，系统会变得不稳定。所以在规划服务器数量时，一定要把电源容量考虑进去。

散热系统也很关键。GPU释放大量的热量，这需要非常好的冷却系统。如果有大量的GPU，可能需要投资水冷系统。这也是为什么办公楼里通常最多只能支持4个GPU的原因——热量和冷却需求会迅速增加。

PCIe插槽的配置也需要注意。在GPU之间来回移动数据需要大量带宽，建议使用16通道的PCIe 3.0插槽。安装多个GPU时，要确保同时使用多个GPU时16×带宽仍然可用。

部署规模的考量

部署规模直接影响服务器数量的确定：

对于个人开发者或小团队，工程工作站最多支持4个GPU就足够了。这是因为热量、冷却和电源需求会迅速增加，超出办公楼所能支持的范围。

对于中型团队，可以考虑配置支持多个GPU的服务器，高端服务器最多支持8个GPU。但这时候就需要专门的机房环境了。

对于大型部署，云计算（例如亚马逊的P3和G4实例）可能是更实用的解决方案。云服务的优势是按需使用，避免了前期的大额投资。

成本与供应链的平衡

在做决策时，成本和供应链安全是需要权衡的重要因素：

如果你优先考虑供应链安全与成本，而且应用场景有特定行业的国产化替代要求，那么选择国产GPU是必然的。不过这也意味着你可能需要更多的服务器来达到相同的性能。

如果你所在的机构有明确的国产化要求，或愿意为支持本土产业链发展投入一些试错成本，那么选择国产GPU既是顺应趋势，也是颇具前瞻性的布局。

“芯片+框架+应用”的垂直整合模式，正在努力构建一个能与CUDA生态竞争的“昇腾生态”，这是其他单纯设计芯片的国产厂商难以企及的优势。

集群调度的优化

当你确定了服务器数量后，如何高效调度这些资源就成了新的挑战：

在GPU集群上运行数据密集作业时，需要考虑数据的I/O代价、机架内数据传输代价以及机架之间的数据传输代价。这些都会影响整体的计算效率。

比如，如果作业的任务所需的数据源跨越多个机架，就需要分别计算这些传输代价。合理的调度算法可以显著提升资源利用率，间接减少所需的服务器数量。

实际部署建议

结合我多年的经验，给大家几个实用建议：

从小规模开始：不要一开始就购买大量服务器。先从小规模开始，根据实际需求逐步扩展。

考虑混合部署：可以将核心训练任务放在自有服务器上，将弹性需求放在云服务上，这样既能保证核心业务的稳定性，又能应对突发需求。

预留扩展空间：在规划时要考虑未来1-2年的发展需求，预留一定的扩展能力。

记住，确定GPU服务器数量不是一次性的决策，而是一个持续优化的过程。随着业务的发展和技术的进步，你需要不断地重新评估和调整。