刀片服务器如何选配GPU，提升AI计算性能

刀片服务器和GPU，到底是个啥组合？

说到刀片服务器，很多人第一反应就是那种插在机柜里、薄薄一片的硬件。其实它就像是个”服务器公寓”，一个机箱里能住下好多片”服务器住户”。而GPU呢，以前大家管它叫显卡，主要用来打游戏、做设计。但现在不一样了，GPU变成了计算领域的”超级打工人”，特别擅长处理人工智能、科学计算这些需要大量并行计算的任务。

把GPU装进刀片服务器，就相当于给这个”服务器公寓”里住了个”数学天才”。原来刀片服务器主要做传统的网页服务、数据库这些工作，现在装上GPU后，立马就能处理更复杂的AI训练、视频渲染这些重活。这个组合最近几年特别火，主要是因为各行各业都在搞智能化转型，对算力的需求越来越大了。

为什么现在的企业都看上这个配置？

我有个朋友在电商公司做技术，他们最近就采购了一批带GPU的刀片服务器。用他的话说：”以前处理用户行为分析，一个模型要跑好几天，现在几个小时就搞定了。”这就是GPU加速带来的最直接好处。

• 算力密度大幅提升：在有限的机房空间里，能获得更强的计算能力
• 能耗效率更高：相比用一大堆普通服务器，整体功耗反而更低
• 管理更方便：那么多计算节点，在一个管理界面就能统一调配

特别是做AI研发的团队，现在基本上都离不开这种配置。你想啊，训练一个AI模型动不动就要几周时间，如果没有GPU加速，那真是等到花儿都谢了。

市面上主流的GPU刀片有哪些选择？

目前市面上做刀片服务器的厂商不少，每家都有自己的特色。像是戴尔的PowerEdge系列、HPE的Synergy系列、联想的ThinkSystem系列，都是比较常见的选择。

某数据中心技术负责人说过：”选择GPU刀片时，不能光看价格，还要考虑后续的扩展性和维护成本。

在GPU方面，主要是英伟达的系列产品最受欢迎：

选择的时候真的要量体裁衣，不是越贵的越好，得看自己的业务需求。

实际部署时会遇到哪些坑？

第一次部署GPU刀片服务器的时候，我们团队也踩过不少坑。最大的问题就是散热，GPU工作时发热量很大，如果机房的制冷跟不上，很容易导致设备降频，性能直接打折扣。

还有就是电源配置，很多老机房的总电量是按照传统服务器规划的，突然加进来这么多”电老虎”，很容易跳闸。我们当时就遇到了这个问题，最后是重新拉了专线才解决。

另外就是软件环境的配置，不同的深度学习框架对驱动版本、CUDA版本都有要求，搞不好就会版本冲突。建议大家在部署前，一定要做好详细的规划。

怎么根据业务需求来选型？

这个问题真的很关键，我见过不少企业盲目追求高配置，结果资源利用率还不到30%，纯属浪费。选型的时候主要考虑这几个因素：

• 如果是做AI训练，建议选计算能力强的卡，比如A100
• 如果主要是做推理服务，那T4这种功耗低的更合适
• 还要考虑未来1-2年的业务增长，留出足够的扩展空间

有个简单的判断方法：先拿现有的业务在单台服务器上测试，看GPU的利用率能达到多少。如果长期在70%以上，说明选型正好；如果只有30%-40%，那可能就是配置过高了。

日常维护需要注意什么？

带GPU的刀片服务器维护起来比普通的要麻烦一些。首先是监控，除了常规的CPU、内存监控，还要重点关注GPU的温度、显存使用率和利用率。

我们团队就吃过亏，有次GPU显存泄漏没及时发现，导致服务宕机。后来我们建立了一套完整的监控告警体系：

• GPU温度超过85度就告警
• 显存使用率持续95%以上要排查
• 每周做一次驱动健康检查

另外就是定期的除尘保养，灰尘堆积会影响散热效果，这个很多人容易忽略。

未来的发展趋势会怎样？

我觉得这个领域还会继续火热下去。现在不只是互联网公司在用，制造业、医疗、金融这些传统行业也开始大量采购GPU服务器。未来的几个发展方向挺明显的：

首先是功耗会越来越低，性能反而更强，这是芯片工艺进步带来的红利。其次是管理会更智能化，现在已经有一些AIops工具能自动优化GPU的资源分配了。

还有个趋势是异构计算，就是CPU、GPU、其他加速卡协同工作，各自干自己最擅长的事。这样整体的计算效率会更高。

刀片服务器加GPU这个组合，已经成为现代数据中心的标配了。不管是企业自建机房还是用云服务，了解这方面的知识都很有必要。毕竟，算力就是生产力嘛！