实验室共享GPU服务器搭建与权限管理指南

最近不少实验室都在考虑搞一台大家都能用的GPU服务器，毕竟现在做科研、跑模型，没有张好显卡真是寸步难行。但是问题来了，这么多人要用，怎么分配资源才公平？怎么管理才不会乱？今天咱们就来好好聊聊这个话题，把我自己踩过的坑和总结的经验都分享给大家。

为什么要搭建共享GPU服务器？

说实话，最开始我们实验室也是各用各的电脑，谁需要跑实验就用自己的显卡。但很快问题就来了：有的同学要训练大模型，一张卡得跑好几天；有的同学只需要做点小实验，却因为没卡可用只能干等着。更麻烦的是，每个人的机器配置都不一样，环境配置起来特别费劲。

后来我们算了一笔账，发现买一台高性能的GPU服务器让所有人共用，其实比给每个人都配高端显卡要划算得多。而且集中管理之后，维护起来也方便，不用每台机器都去折腾环境。最重要的是，资源利用率提高了，不会出现有的卡闲着、有的人没得用的情况。

我们实验室的8卡A100服务器投入使用后，GPU利用率从原来的不到40%提升到了85%以上，同学们排队等卡的情况大大缓解。

硬件选型和系统安装要考虑什么？

选硬件这事儿可得仔细，不是越贵越好，得看实际需求。我们当时主要考虑了这几个方面：

• GPU型号选择：如果主要是做深度学习训练，显存大小比核心数更重要。像我们选的RTX 4090，24GB显存跑大多数模型都够用
• CPU和内存搭配：别光看显卡，CPU太弱会成为瓶颈。我们配的是AMD线程撕裂者，128GB内存，确保数据预处理不会卡住
• 存储系统：这个特别重要！我们用了NVMe SSD做系统盘，另外挂了4块大容量机械硬盘做数据存储
• 散热和供电：多张高功率显卡一起工作，发热量惊人，必须配好的散热系统和足够功率的电源

装系统我们选择了Ubuntu Server LTS版本，稳定性好，对NVIDIA驱动支持也完善。装完系统后，第一件事就是安装NVIDIA官方驱动和CUDA工具包，这个步骤一定要仔细，版本匹配很重要。

用户管理和权限设置技巧

多人共用最怕的就是权限混乱。我们的做法是给每个同学创建独立的账户，然后把使用GPU的同学分到一个专门的用户组里。这样既保证了各自环境隔离，又方便统一管理。

我们还设置了磁盘配额，防止某个同学不小心把硬盘写满了影响别人。每个人的home目录都有空间限制，公共数据区大家都能访问，但只有管理员能修改。

资源调度和任务管理方案

刚开始我们让同学们自己协商谁什么时候用卡，结果经常出现争执。后来引入了SLURM作业调度系统，问题就迎刃而解了。

SLURM的好处是能够公平地分配计算资源，同学们只需要提交作业脚本，系统会自动排队调度。我们设置了这样的策略：短作业优先，避免小任务等太久；同时也会保证每个用户都有基本的使用时间，不会出现某些同学一直占着卡的情况。

我们还写了个简单的Web界面，让同学们能直观地看到当前GPU的使用情况，哪张卡闲着、哪张卡在忙都一目了然。这个改动特别受欢迎，大家再也不用在群里不停地问“现在有卡吗？”

环境配置和软件管理

深度学习最头疼的就是环境配置，不同的项目需要不同版本的PyTorch、TensorFlow，还有各种依赖包。我们的解决方案是：

• 使用conda创建基础环境模板
• 鼓励大家在容器里运行实验
• 公共区域安装常用软件和数据集

我们为每个研究方向准备了基础Docker镜像，比如自然语言处理、计算机视觉都有对应的环境。同学们可以基于这些镜像创建自己的容器，既保证了环境一致性，又不会互相干扰。

我们还配置了Jupyter Hub，让同学们能够通过浏览器直接使用Jupyter Notebook，这对教学和快速实验特别方便。

监控维护和问题排查

服务器稳定运行离不开好的监控系统。我们用了Prometheus + Grafana这套组合，实时监控GPU温度、使用率、显存占用这些关键指标。

设置报警阈值也很重要，比如当某张卡温度超过85度时，系统会自动发邮件通知管理员。有次就是靠这个及时发现了一个散热故障，避免了硬件损坏。

定期维护包括清理临时文件、更新系统补丁、检查硬件状态等。我们制定了每周维护计划，选择使用低谷期进行维护，尽量减少对大家科研的影响。

最后想说，搭建共享GPU服务器不是一劳永逸的事，需要根据大家的使用反馈不断优化。比如我们发现同学们经常需要传输大文件，就增加了高速内网传输工具；发现某些类型的任务特别多，就针对性地优化了调度策略。

希望这些经验对你们实验室有帮助！如果有什么问题，欢迎继续交流讨论。