如何挑选高性能GPU服务器，这几点必须懂

GPU服务器到底是个啥玩意儿？

说到GPU服务器，很多人第一反应就是打游戏的显卡。其实啊，它跟咱们平时用的电脑显卡还真不太一样。你可以把它想象成一个超级计算机，专门用来处理那些特别复杂的计算任务。比如说，现在很火的人工智能训练、科学计算、视频渲染这些活儿，普通的CPU服务器干起来特别费劲，但GPU服务器做起来就轻松多了。

我有个朋友在搞深度学习，之前用普通服务器训练一个模型，整整等了两天两夜。后来换了GPU服务器，同样的任务三个小时就搞定了。这个差距，你说吓人不吓人？所以现在越来越多的企业都在考虑上GPU服务器，毕竟时间就是金钱嘛。

GPU服务器到底强在哪里？

要说GPU服务器的厉害之处，咱们得先明白它的工作原理。普通的CPU就像是个全能选手，什么活儿都能干，但一次只能干几件事。而GPU呢，它更像是成千上万个专业工人，虽然每件事干得不算特别精细，但是人多力量大啊，一起干活效率就特别高。

• 并行计算能力超强：一个高端GPU里面能有上万个计算核心，能同时处理海量数据
• 内存带宽巨大：数据传输速度特别快，不会出现”等米下锅”的情况
• 能效比优秀：同样的电力消耗，GPU能干更多的活儿

选购时要看哪些关键参数？

买GPU服务器可不是看哪个贵就买哪个，得根据自己的实际需求来。我见过不少企业，花大价钱买了最高配的服务器，结果利用率还不到30%，这不是浪费嘛。

不同应用场景该怎么选配置？

这个真的是因人而异了。你要是搞人工智能训练，那得选计算能力强的卡；要是做图形渲染，可能更看重显存大小；要是做科学计算，那就要看双精度浮点性能了。

我给大家举个例子。如果是刚开始创业的小团队，预算有限，其实不用一上来就买最贵的。可以先从单卡服务器起步，等业务发展起来了再升级。重要的是要留出扩展空间，别到时候想升级发现机箱装不下，那就尴尬了。

散热问题千万别忽视

很多人买服务器的时候光看性能参数，把散热这事儿给忘了。GPU工作起来发热量特别大，要是散热跟不上，轻则降频影响性能，重则直接烧毁硬件。

有个客户就是因为散热没做好，夏天机房温度一高，服务器就频繁重启，损失可不小。

现在主流的散热方案有风冷和水冷两种。风冷成本低，维护简单，但是散热效果有限；水冷散热效果好，但是安装维护都比较麻烦。具体选哪种，还得看你的使用环境。

电源配置要留足余量

GPU服务器都是耗电大户，一块高端显卡的功耗就能达到300-400瓦，再加上CPU、内存、硬盘这些，整机功耗轻松突破千瓦大关。所以在配置电源的时候，一定要留出足够的余量。

我建议啊，电源的额定功率最好是整机最大功耗的1.2到1.5倍。这样既能保证稳定运行，又能延长电源寿命。另外最好配置冗余电源，万一一个电源坏了，另一个还能顶上去，不影响业务运行。

软件生态也很重要

硬件配置再好，要是软件不支持也是白搭。现在主流的深度学习框架，比如TensorFlow、PyTorch这些，都对NVIDIA的CUDA平台支持得最好。所以选GPU的时候，不仅要看硬件性能，还要考虑软件兼容性。

• CUDA核心数量影响并行计算能力
• 驱动更新频率关系到系统稳定性
• 开发工具链完善程度影响开发效率

维护保养要注意什么？

GPU服务器买回来只是第一步，后期的维护保养同样重要。定期清灰、检查风扇、更新驱动，这些看似简单的工作，往往能大大延长服务器的使用寿命。

我建议大家建立个维护台账，记录每次维护的时间、内容和发现的问题。这样既能保证维护工作的连续性，出了问题也方便排查原因。最好能准备一些备用件，关键时刻能派上大用场。