服务器GPU怎么选？最新型号性能排名与采购指南

为什么大家都关心服务器GPU排名？

最近好些朋友都在问我，服务器GPU到底该怎么选？特别是看到市面上那么多型号，什么A100、H100、V100，简直让人眼花缭乱。其实这事儿特别好理解，现在搞AI训练、科学计算、或者做云服务的，谁不想花最少的钱买到性能最强的GPU呢？但是光看价格还不够，得知道哪个型号最适合自己的业务场景。就像买车一样，有人要越野，有人要省油，有人要拉货，得看具体需求。

我有个做AI绘画平台的朋友，去年买了八张T4显卡，结果发现训练速度还是跟不上业务增长。后来换了A100，效率直接翻了两倍还多。所以说，选对GPU真的能省下不少时间和成本。

当前主流服务器GPU性能天梯图

要说现在的服务器GPU，基本上就是NVIDIA一家独大，AMD也在后面紧追不舍。我把最新的型号给大家捋一捋，这样你们心里就有个谱了。

从这张表能看出来，H100确实是现在的性能王者，但价格也是真贵。A100算是性价比不错的选择，很多云服务商都在用。V100虽然老了点，但对于预算有限的项目来说，依然是个靠谱的选择。

深度学习训练该选什么GPU？

如果你主要是做深度学习训练，那我得重点给你分析分析。现在最流行的选择肯定是H100和A100，但具体选哪个，还得看你的模型大小和数据量。

我认识的一个做自动驾驶的团队，他们用的是八卡A100服务器。团队负责人跟我说：“我们对比过H100，虽然单卡性能强了差不多三倍，但考虑到价格因素和现有代码的兼容性，最终还是选了A100。”这话说得挺实在的，毕竟不是所有项目都需要最顶级的配置。

对于刚起步的创业公司，我反而会推荐考虑一下RTX 4090。别看它是消费级显卡，在FP16和FP8精度下的性能相当不错，而且价格只有A100的三分之一。这得是在单机训练的情况下，如果要组建多卡服务器，还是得选专业卡。

推理场景下的GPU选择策略

推理这块儿就跟训练不一样了，更看重的是能效比和成本。比如说，如果你要做视频内容审核，可能一张卡同时要处理几十路视频流，这时候T4或者A2这种卡就特别合适。

• T4显卡：虽然老了点，但能效比极高，特别适合高并发推理
• A2显卡：算是T4的升级版，性能提升明显，价格还很亲民
• A100：适合需要低延迟的高端推理场景

有个做电商的朋友告诉我，他们用T4显卡做商品推荐，一张卡就能撑起整个晚高峰的流量，成本控制得相当好。

预算有限时的替代方案

不是每个公司都有大把预算买顶级GPU的，这时候就得动动脑筋了。我给大家分享几个省钱的小技巧：

首先是考虑购买上一代产品，比如V100现在价格已经降了很多，但性能依然能打。其次是看看AMD的显卡，MI100现在性价比就挺高的。最后还可以考虑租用云服务，按需使用，不用一次性投入太多。

有个做AI初创的客户跟我说：“我们最开始租用云服务器，等到业务稳定了才自建机房，这样资金压力小了很多。”

未来趋势：明年该等新品还是现在入手？

这个问题好多人都问过我。说实话，科技产品永远都是“等等党”的胜利，但业务不能等啊。据我了解，NVIDIA的B100明年就要发布了，性能据说又有大幅提升。

但我的建议是：如果你现在急需，那就别等了。技术更新换代太快，永远都有更好的产品在路上。关键是找到能满足当前业务需求，又不会造成资源浪费的方案。比如说，如果你现在的模型训练需要一周时间，那升级到A100可能缩短到三天，这个投入就值得。如果只是从一天缩短到半天，那可能就没那么急迫了。

实际采购中容易踩的坑

最后给大家提个醒，买服务器GPU的时候有几个坑一定要避开：

• 只看峰值性能，忽略实际业务中的表现
• 没考虑散热和功耗，导致机房要额外改造
• 买了最新型号，但软件生态还不完善
• 低估了未来的业务增长，很快又要升级

上周还有个客户跟我吐槽，说买了最新的显卡，结果驱动不稳定，经常出问题。所以啊，成熟稳定有时候比尖端技术更重要。