国产服务器GPU选购指南与主流产品解析

从游戏显卡到AI算力引擎的华丽转身

还记得二十多年前，GPU刚刚问世时的主要任务吗？那时候它只是用来处理游戏画面的，让游戏中的光影效果更逼真、纹理更细腻。谁能想到，这块原本专为游戏而生的芯片，如今已经成长为人工智能时代的核心算力引擎。

2000年左右，一些敏锐的科学家发现：显卡的浮点计算能力如此强大，如果只能拿来打游戏，岂不是太浪费了？于是他们开始尝试将科学计算”伪装”成图形问题，这就是早期的GPGPU。不过当时这个过程极其复杂，只有少数计算机图形学专家才能玩转。直到2006年，NVIDIA推出CUDA平台，才真正打开了GPU通用计算的大门。

GPU服务器的核心价值与应用场景

简单来说，GPU服务器就是配备了GPU的云端服务器，专门为计算密集型应用而生。 它到底有什么用呢？

GPU能够提供非凡的应用性能，将计算密集的工作负荷转移到GPU，同时仍由CPU运行其他代码。从用户的角度来看，应用程序的运行速度明显加快了。

主要应用领域包括：

• 海量计算处理：GPU服务器强大的计算功能可应用于大数据处理方面的计算，如搜索、大数据推荐、智能输入法等。原本需要数日完成的数据量，采用GPU服务器在数小时内就能完成计算；原本需要数十台CPU服务器共同计算集群，采用单台GPU服务器即可完成。
• 深度学习模型：GPU服务器可作为深度学习训练的平台，直接加速计算服务，也能直接与外部连接通信。

国产GPU企业的崛起与政策东风

近年来，国产GPU厂商在图形渲染GPU和高性能计算GPGPU领域都推出了较为成熟的产品，在性能上不断追赶行业主流产品，在特定领域已达到业界一流水平。 生态方面，国产厂商大多兼容英伟达CUDA，通过融入大生态实现客户端导入。

政策层面也给予了强力支持。根据相关文件要求，到2027年底前，要实现所有中央企业的信息化系统国产化替代。这一举措旨在推动国内信息技术产业发展，提升国家信息安全水平，减少对外国技术的依赖。

具体实施步骤是：首先实现党、政机关范围内的信创替代；然后将信创扩大到金融、电信、电力、石油、交通、航空航天、教育、医疗8大关键行业；最终扩展到其他行业，打造更为完善的国产化数字生态。

主流国产GPU产品及规格详解

让我们来看看目前市场上主要的国产GPU产品：

寒武纪：这家自2016年成立的公司一直专注于人工智能芯片产品研发，2022年3月发布新款训练加速卡MLU370-X8，搭载双芯片四芯粒思元370，集成寒武纪MLU-Link多芯互联技术，广泛应用于YOLOv3、Transformer等训练任务中。

海光信息：主要从事高端处理器、加速器等计算芯片产品的研发。公司DCU系列产品海光8100采用先进的FinFET工艺，以GPGPU架构为基础，兼容通用的”类CUDA”环境以及国际主流商业计算软件和人工智能软件。

景嘉微：这家公司致力于信息探测、处理与传递领域的技术，产品涵盖集成电路设计、小型雷达系统等方向。公司先后成功研制JM5系列、JM7系列、JM9系列高性能GPU芯片，其中最新的JM9系列已完成阶段性测试工作，进入放量阶段。

芯原股份：依托自主半导体IP，为客户提供平台化芯片定制服务，拥有自主可控的图形处理器IP、神经网络处理器IP等五类处理器IP。

如何选择适合的GPU服务器？

挑选GPU服务器时，首先要根据业务需求来选择合适的GPU型号。当GPU型号选定后，再考虑用什么样的GPU服务器。这时候我们需要考虑以下几种情况：

考虑服务器的应用场景：比如遥感图像、生物信息、机器视觉、大数据等不同场景、科研方向和环境，必须考虑其应用情景等。

考虑用户自身的IT运维能力：对于BAT这类大企业来说，他们自己的运营能力比较强，这时会选择通用的PCI-e服务器；而对于有些IT运维能力不那么强的用户，他们更关心数据以及数据标注等，选择GPU服务器的标准也会有所不同。

考虑配套应用软件和服务的价值：硬件只是基础，配套的软件和服务同样重要。

GPU服务器硬件采购的关键考量因素

对于需要进行私有化部署的企业来说，GPU服务器的选型尤为关键。

算力密度与能效比平衡：企业需要根据模型复杂度选择GPU型号。例如，对于参数规模超过10亿的Transformer模型，建议采用NVIDIA H100或AMD MI300X等HPC级GPU。同时需要关注电源效率，这直接影响长期运营成本。

内存带宽与容量配置：模型训练时，GPU显存容量直接决定可加载的batch size。以BERT-Large模型为例，其参数占用约12GB显存，若采用混合精度训练，需要预留24GB显存以支持batch size=64的配置。

扩展性与兼容性设计：私有化部署需要考虑未来3-5年的技术演进。建议选择支持PCIe 5.0与NVLink 4.0的服务器架构。需要验证硬件与深度学习框架的兼容性。

国产GPU的未来展望与发展建议

随着国家对信创产业的大力支持和市场需求持续增长，国产GPU正迎来发展的黄金时期。从技术层面看，国产GPU在制程工艺、架构设计、软件生态等方面都在快速进步。

技术发展路径：国产GPU有两条主要发展路线，分别是传统的2D/3D图形渲染GPU和专注高性能计算的GPGPU。 这两条路线各有侧重，但都在朝着更好的性能和更完善的生态方向发展。

企业采购建议：对于计划采购GPU服务器的企业，建议从实际业务需求出发，综合考虑算力需求、预算限制、运维能力等因素，选择最适合自己的解决方案。

国产服务器GPU虽然起步较晚，但在国家政策支持和市场需求推动下，正在快速成长。从最初的跟跑，到现在的并跑，未来有望在更多领域实现领跑。对于用户来说，选择国产GPU不仅是对国家产业的支持，从长远看也是降低对外依赖、保障供应链安全的重要举措。