GPU服务器采购指南：从需求分析到部署运维

为啥现在企业都在抢购GPU服务器？

这两年你要是参加科技圈的聚会，听到最多的词除了大模型，估计就是GPU服务器了。前阵子我有个做电商的朋友，突然问我能不能帮他搞几台A100，说是要搞个性化推荐系统。我当时就纳闷了，他们公司之前不是用CPU服务器跑得好好的吗？结果人家跟我说，现在用户行为数据量翻了十倍，传统服务器已经扛不住了。

这事儿其实挺有代表性的。现在各行各业都面临着数据爆炸的问题，比如：

• 医疗影像分析需要处理海量CT、MRI图像
• 自动驾驶公司要训练成千上万的驾驶场景
• 金融行业要用AI做实时反欺诈检测

有个做自动驾驶的客户跟我说，他们用传统服务器训练一个模型要半个月，换成8卡GPU服务器后，时间缩短到了两天。这效率提升，直接决定了产品能不能抢在竞争对手前面上线。

采购前必须想清楚的五个问题

在掏钱之前，我建议你先坐下来，跟技术团队好好聊聊这几个问题。去年有家游戏公司，一口气买了二十台高端GPU服务器，结果发现机房电力根本带不动，最后只能退掉一半，白白损失了定金。

第一，你到底要跑什么应用？这个特别关键。是做AI训练还是推理？是搞科学计算还是图形渲染？不同的应用对硬件的要求天差地别。比如训练大模型，你需要大显存的卡，像是A100 80GB这种；要是做实时推理，可能T4或者L4这种功耗低的卡更合适。

第二，你的预算是多少？这个不能只看采购成本。我给你算笔账：一台8卡A100服务器，采购价大概50万，但三年下来的电费可能就要30万，还有机房空间、散热这些隐性成本。所以一定要做总体拥有成本（TCO）分析。

“很多客户只关注显卡型号，却忽略了电源和散热。结果买回来的服务器像个小太阳，机房空调都扛不住。”
——某数据中心运维总监

第三，未来的业务增长预期是多少？我见过最惨的案例是，有家公司买了刚好够用的配置，结果业务量半年翻了三倍，服务器直接成了瓶颈。所以采购时要留出30%的性能余量。

GPU服务器配置怎么选才不踩坑？

选配置这事儿，水特别深。同样是8卡服务器，不同的品牌、不同的组件搭配，性能可能差出去20%。

先说说显卡。现在市面上主流的有这么几种：

CPU也不能马虎。很多人觉得反正是GPU计算，CPU随便配一个就行了。这想法其实不对。CPU要负责数据预处理和任务调度，如果CPU成了瓶颈，再好的GPU也发挥不出性能。每个GPU配8-16个CPU核是比较合理的。

内存方面有个简单的计算公式：系统内存 ≥ 所有GPU显存总和 × 1.5。比如你配了8张40GB的A100，那内存最好不低于480GB。

采购流程中的那些门道

走采购流程的时候，很多技术出身的负责人容易掉坑里。我总结了一下，主要有这么几个关键点：

招标文件怎么写？不能光写要什么型号的硬件。得把性能指标写清楚，比如要求ResNet-50训练达到多少images/sec，或者BERT预训练需要多少天完成。这样供应商才不敢以次充好。

测试环节绝对不能省。有个客户跟我说，他们采购的时候让供应商提供了测试机，结果发现同样配置的服务器，不同品牌的性能差距能达到15%。测试的时候要跑真实的业务负载，别用那些 Benchmark 工具糊弄事。

• 至少要测试72小时稳定性
• 要模拟高峰期的负载情况
• 检查散热系统是否可靠

谈判技巧也很重要。不要一上来就谈价格，先让供应商给出详细的技术方案和售后服务承诺。很多时候好的售后服务比便宜那几个点更重要。

部署和维护的那些事儿

机器到了机房，麻烦事才刚开始。上周还有个客户跟我诉苦，说新到的GPU服务器因为机柜深度不够，门都关不上。

电力规划是首要问题。一台满载的8卡GPU服务器，功耗可能达到4000瓦以上。普通的机柜插座根本扛不住。你得提前跟机房确认：

• 有没有足够的PDU接口
• 电路是不是独立的
• UPS容量够不够

散热更是重中之重。GPU服务器出风口的温度能到70度，传统的机房空调设计可能根本应付不来。现在比较流行的做法是用液冷散热，虽然初期投入大点，但长期来看更省电，而且性能更稳定。

运维监控也要提前准备好。你得能实时看到每张卡的温度、使用率、显存占用情况。我们有个客户就吃过亏，因为监控不到位，一张卡过热降频了半个月都没发现，白白浪费了电费。

未来三年GPU服务器发展趋势

技术更新换代这么快，现在买的设备会不会明年就过时了？这是很多采购者最担心的问题。

从我跟各大厂商交流的情况来看，有这么几个趋势：

首先是液冷会成为标配。随着GPU功耗突破700瓦，风冷已经到极限了。现在主流厂商都在推液冷方案，虽然价格贵20%，但能省30%的电费，两年就回本了。

其次是异构计算架构。单纯的GPU服务器可能不够用了，未来会是GPU+DPU的组合，DPU负责数据预处理和网络加速，让GPU专心做计算。

还有就是要考虑云边协同。不一定所有计算都要在本地完成，可以把训练任务放在本地GPU服务器，推理任务放到边缘节点，这样成本会更优。

最后给个建议：别一味追求最新型号。H100确实厉害，但你的业务真的需要吗？很多时候性价比更高的A800或者H800可能更合适。毕竟技术这东西，永远都有更好的在后面，满足业务需求才是硬道理。