如何用多块显卡搭建高性价比GPU服务器

为什么你需要一台自己的GPU服务器？

现在人工智能这么火，你是不是也经常遇到这种情况：想跑个模型试试手，结果发现自己的电脑显卡根本带不动？或者好不容易找到个开源项目，却因为硬件限制只能眼巴巴看着？说实话，这种情况我也经历过，所以才决定自己动手搭建GPU服务器。

你可能不知道，现在很多小团队和个人开发者都在用这种方式。相比直接租用云服务，自己搭建的成本其实更低，特别是需要长期使用的时候。就像我朋友说的：“租一年云服务器的钱，都够自己配两台了！”而且最关键的是，用起来特别自由，想装什么软件就装什么，不用受云平台的限制。

挑选显卡可不是随便买买就行

说到选显卡，这里面门道可多了。首先要考虑你的实际需求：

• 如果是做深度学习训练：显存大小绝对是第一位的，建议至少12GB起步
• 如果是做模型推理：这时候就要看核心性能和能耗比了
• 如果是搞科学计算：双精度浮点性能就很重要了

我个人的经验是，现在性价比比较高的选择是RTX 3090，24GB的显存基本够用，而且二手市场货源充足。要是预算充足，当然可以考虑A100这样的专业卡，但那个价格就翻了好几倍了。

这里有个小建议：千万别贪便宜买那些矿卡，我有个朋友就中招了，用了不到三个月就花屏，修都没法修。

主板和电源的选择技巧

很多人只关注显卡，却忽略了主板和电源的重要性。实际上，这两样东西要是选不好，整个系统都跑不稳。

先说主板，要支持多卡并行，PCIe通道数一定要够。我推荐用支持PCIe 4.0的主板，比如超微的某些型号，虽然价格贵点，但是稳定性真的好。记得要选那些PCIe插槽间距够大的，不然显卡挤在一起，散热就成了大问题。

电源这块更要重视，我见过太多因为电源功率不足导致系统重启的例子了。每张高端显卡要预留300-350W的功耗，再加上CPU和其他配件，建议总功率要留出20%的余量。比如你要装4张RTX 3090，那最好配个1600W以上的电源。

有个老师傅告诉我：“电源就像房子的地基，地基打不好，房子盖得再漂亮也白搭。

散热问题比你想象的更重要

说到散热，这可是个大学问。显卡在满负载运行的时候，发热量惊人。如果散热做不好，轻则降频影响性能，重则会缩短硬件寿命。

我试过几种方案：

• 风冷方案：成本低，维护简单，但噪音比较大
• 水冷方案：散热效果好，但是安装复杂，还有漏液风险
• 混合方案：现在比较流行的方法，核心用水冷，其他部件用风冷

其实最实用的还是做好机箱风道，前面板进风，后面板和顶部出风，再配上几个高质量的机箱风扇，效果就很不错了。

一步步教你安装和配置

下面我把自己总结的安装步骤分享给大家：

第一步：硬件组装

先把CPU、内存装好，然后安装主板。接电源线的时候要特别小心，一定要插到底，我有个朋友就是因为电源线没插牢，把接口烧坏了。

第二步：安装显卡

这里有个小技巧：先把机箱放倒，再装显卡，这样不容易损坏PCIe插槽。装好几张显卡后，记得用显卡支架支撑一下，避免时间长了把插槽弄坏。

第三步：系统安装

建议用Ubuntu Server版，对多卡支持比较好。装完系统后，要先安装NVIDIA驱动，再安装Docker和nvidia-docker，这样后面用起来会方便很多。

常见问题及解决方法

在实际使用过程中，你肯定会遇到各种问题。我把最常见的问题整理了一下：

问题一：显卡识别不全

这种情况多半是PCIe通道数不够，可以试试在BIOS里把PCIe速率从Gen4降到Gen3，有时候就能多识别几张卡。

问题二：系统频繁死机

首先要检查电源功率是否足够，然后看散热有没有问题。我建议先用stress命令测试一下系统的稳定性。

问题三：Docker容器无法使用GPU

这个问题我也遇到过，主要是nvidia-docker没装好。记得要用官方的安装方法，别用apt直接安装。

最后给大家打个气：搭建过程中肯定会遇到各种问题，但解决后的成就感也是满满的。我现在用的这台服务器已经稳定运行半年多了，帮我完成了好几个项目，早就回本了。记住，耐心和细心是最重要的！