学校GPU服务器如何选型与部署，助力科研教学

为什么学校现在都在谈论GPU服务器？

最近几年，你要是去高校的信息中心或者计算机学院转转，会发现大家聊得最多的除了论文就是GPU服务器了。这玩意儿以前可能只在少数搞人工智能的实验室才能见到，现在却成了很多院系的“标配”。说到底，还是因为现在的教学和科研越来越离不开大规模计算了。

就像我们学校计算机系的李教授说的：

“三年前我们还能用CPU跑跑简单的机器学习模型，现在学生做毕业设计都要训练深度学习网络，没有GPU服务器根本玩不转。”

确实，从人工智能课程实验到生物信息学的基因分析，从物理模拟到建筑设计渲染，哪个不需要强大的计算能力？GPU服务器正好能满足这些需求。

GPU服务器到底是个什么玩意儿？

很多人一听GPU服务器就觉得特别高大上，其实说白了就是比普通服务器多了些高性能显卡的计算机。咱们平时打游戏用的显卡也能做计算，但专业的GPU服务器用的可是专门为计算设计的卡，比如NVIDIA的A100、V100这些。

它们有什么特别之处呢？主要是这几个方面：

• 并行计算能力强
  一个GPU里面有成千上万个核心，能同时处理大量任务
• 内存带宽大
  数据传输速度快，不会让计算单元闲着等数据
• 支持专业计算技术
  比如CUDA、Tensor Core这些，专门优化了科学计算和AI训练

学校用GPU服务器都能干啥？

别看GPU服务器长得跟普通服务器差不多，它在学校里的用途可是五花八门。首先是人工智能教学，现在哪个学校没有AI相关课程？但光讲理论不行啊，学生得动手实践。有了GPU服务器，一个班的学生可以同时在上面跑自己的深度学习模型，训练速度比用笔记本电脑快了几十倍。

其次是科学研究。我们学校材料学院的王老师团队就在用GPU服务器模拟新材料性能，原来要算一个月的任务，现在几天就出结果了。还有医学院在做医学影像分析，航天学院在计算流体力学，文学院甚至都在用GPU做数字人文研究…

另外就是虚拟化教学环境。有些专业软件对显卡要求高，不是每台电脑都能安装。通过GPU虚拟化，学生用普通的笔记本电脑就能远程连接到服务器，使用这些专业软件完成作业和实验。

选购GPU服务器要考虑哪些因素？

说到买GPU服务器，很多学校都会犯难——市面上产品那么多，该怎么选呢？根据我们学校这几年的经验，主要得看下面这几个方面：

除了硬件，软件生态也很重要。比如要看看是否支持常用的深度学习框架，有没有好的管理工具，厂商的技术支持怎么样。我们学校就吃过亏，买了某品牌的服务器，结果驱动更新慢，兼容性问题折腾了好几个月。

GPU服务器部署实战经验分享

设备买回来只是第一步，怎么部署才是关键。我们学校信息中心的张工跟我说，他们最开始就是把服务器往机房一放，装个系统就完事了，结果用户各种抱怨。后来慢慢摸索出了一套成熟的部署方案。

首先是位置选择。GPU服务器功耗大、噪音响，放普通办公室肯定不行，必须放在专业的机房里面。机房的电力、制冷都要重新规划，一台满载的GPU服务器可能就要三千多瓦，顶得上十几台普通服务器。

然后是系统架构设计。我们采用的是集中式管理+分布式使用的模式。简单说就是所有GPU服务器集中在机房统一管理，但通过网络提供给各个院系使用。这样既方便维护，又能提高资源利用率。

最花时间的是调度系统配置。我们用的是Slurm作业调度系统，要设置各种队列、优先级、资源限制。比如教师的科研任务优先级高些，学生的实验任务优先级低些；短时间任务可以插队，长时间任务要排队等等。

日常运维中遇到的坑

运维GPU服务器可不是件轻松活，我们遇到过不少问题。最头疼的就是驱动兼容性。有一次系统升级后，好几台服务器的GPU驱动就不工作了，排查了半天才发现是新系统内核跟老版本驱动不兼容。

用户管理也是个麻烦事。刚开始谁要用都给账号，结果有些学生乱占资源，一个任务跑好几天也不结束。后来我们制定了详细的使用规范，设置了作业时间限制，情况才好起来。

还有资源监控，GPU服务器不像CPU，利用率不好判断。有时候看GPU使用率很低，以为是闲着，其实是在做数据传输。我们后来装了一套监控系统，能实时查看每张卡的状态，这才做到了心中有数。

如何让学生和老师用好GPU服务器？

设备再好，如果大家不会用也是白搭。我们学校采取了几种措施来提高使用效率。首先是培训课程</strong，每学期都会组织几次GPU计算入门培训，教大家怎么提交作业、怎么优化代码。