如何挑选支持8GPU的服务器：配置清单与避坑指南

为啥现在这么多人盯着8GPU服务器？

最近这两年，你要是跟搞AI研发或者做大数据的朋友聊天，三句话里肯定有一句会提到“8GPU服务器”。这玩意儿为啥突然这么火？说白了，就是因为现在的AI模型越来越复杂，以前用一两块显卡还能凑合跑，现在动不动就得把几十亿参数的模型拆开来用八块显卡一起算。这就好比以前是小作坊手工生产，现在直接升级成了全自动化生产线，效率根本不在一个级别。

我有个朋友在创业公司做深度学习，他们最开始用4GPU的机器训练模型，一个实验跑下来要三天三夜。后来换了8GPU的服务器，同样的任务一晚上就出结果了，团队效率直接翻了好几倍。不过他也吐槽说，选这种服务器的时候可是踩了不少坑，光是电源功率和散热问题就折腾了好几个礼拜。

8GPU服务器最适合用在哪些场景？

别看8GPU服务器价格不菲，但在特定领域里它可是香饽饽。首先就是大规模AI训练，比如现在火出圈的ChatGPT这类大语言模型，没有8块以上的高端显卡根本玩不转。其次是科学计算，像气象模拟、基因测序这些需要海量计算的任务。还有就是影视渲染，做特效的公司用它来渲染电影画面，能省下好多时间。

不过要提醒大家的是，如果你只是做网页开发或者普通的数据库应用，那真没必要凑这个热闹。这就好比你去菜市场买根葱，没必要开个卡车去，完全是杀鸡用牛刀。

挑选8GPU服务器必须看的核心配置

说到选配置，这里面门道可就多了。首先主板是关键中的关键，必须支持PCIe 4.0以上的标准，而且要有足够的插槽间距——显卡现在都跟砖头一样厚，要是插槽挨得太近，散热就成了大问题。

然后是电源，8块高端显卡加起来轻轻松松就能超过3000瓦，所以电源最少得配2000瓦，稳妥起见最好上2800瓦。我见过有人为了省钱买了低功率电源，结果机器跑着跑着就重启，最后还得重新买电源，反而多花了钱。

内存方面，现在主流是512GB起步，如果是做大型AI训练，1TB也不嫌多。CPU倒是不用追求最顶级的，因为很多时候它主要是在给GPU打下手。

不同品牌的8GPU服务器有啥区别？

市面上做8GPU服务器的品牌不少，各有各的特色。戴尔、惠普这些老牌厂商的产品稳定性好，售后服务也靠谱，适合那些追求省心的企业。像超微这类专业服务器厂商则更注重性能和扩展性，适合技术团队比较强的公司。

还有一些专门做AI服务器的国产品牌，比如浪潮、华为，它们的产品往往针对AI应用做了很多优化，价格上也更有竞争力。不过要提醒大家，买的时候一定要问清楚是不是支持你打算用的那种显卡，有些品牌对非自家认证的显卡支持不太好。

组装还是买整机？这是个问题

很多技术团队会纠结是自己组装还是直接买品牌整机。自己组装的好处是灵活，想要什么配置随便搭，还能省下不少钱。但缺点也很明显——兼容性问题能把你折腾死，而且出了问题得自己搞定。

买整机就省心多了，出厂前都经过严格测试，还有厂家技术支持。不过价格要高出一大截，而且配置有时候不够灵活。我个人的建议是，如果你们公司有专门的IT团队，可以尝试自己组装；如果就几个人又想快速上手，还是老老实实买整机吧。

散热问题千万别忽视

8块GPU同时工作的发热量简直惊人，散热做不好分分钟降频给你看。现在主流的散热方案有几种：

• 风冷：成本低，维护简单，但噪音大，而且机房里放这么一台机器，跟放了个飞机发动机差不多
• 水冷：散热效果好，安静，但安装复杂，还有漏液的风险
• 混合散热：结合两者优点，现在越来越流行

我们实验室之前就用过纯风冷的8GPU服务器，后来实在受不了那个噪音，只好单独给它弄了个小房间关起来。

实际使用中会遇到哪些坑？

就算你配置选对了，机器买回来了，实际用起来还是会有各种意想不到的问题。最常见的就是驱动兼容性，特别是如果用不同型号的显卡混搭，驱动冲突能让你怀疑人生。

还有就是功耗问题，这种机器一开起来，电表转得跟陀螺一样。我们算过一笔账，一台满载的8GPU服务器，一个月光电费就要好几千块，所以现在很多团队都会选择在电费便宜的地方设机房。

有个做区块链的朋友跟我说，他们最开始没算清楚电费，结果赚的钱还不够交电费的，真是哭笑不得。

未来趋势：8GPU服务器会过时吗？

有人担心现在投这么多钱买8GPU服务器，会不会过两年就淘汰了。从我观察来看，未来几年8GPU配置不但不会过时，反而会越来越普及。现在AI模型的发展速度远远超过硬件进步的速度，对算力的需求简直是饥渴。

而且现在的软件生态，比如PyTorch和TensorFlow，都对多GPU并行计算做了深度优化，用起来越来越方便。所以如果你现在的业务确实需要这么大的算力，该买还是得买，等到技术更新换代的时候，你这台机器早就帮你赚回本钱了。