服务器GPU性能排序怎么看？从零教你选对显卡

为啥要关注服务器GPU的排序？

最近好多朋友在问，服务器上的GPU到底该怎么看性能排序。这事儿其实挺重要的，你想啊，现在搞AI训练、大数据分析，哪个离得开GPU？但市面上显卡型号那么多，从老旧的Tesla到最新的H100，性能差距可不是一星半点。要是没搞懂排序规则，很可能花了大价钱却买了不适合的显卡，那才叫冤枉呢！

我有个朋友前段时间就吃了这个亏。他们公司为了做深度学习，买了台搭载RTX 3090的服务器，结果训练模型时老是爆显存，进度一拖再拖。后来才发现，虽然3090游戏性能强，但显存容量根本不够用，早知道就该选A100了。所以说，了解GPU排序真的很关键。

GPU性能的核心指标有哪些？

要搞清楚排序，首先得知道看哪些参数。这就跟买车要看发动机、油耗一样，GPU也有几个硬核指标：

• CUDA核心数：这个相当于GPU的“工人数量”，核心越多，并行计算能力越强。比如A100有6912个核心，而V100只有5120个，差距明显。
• 显存容量和带宽：显存就像工作台，容量越大能放的数据越多；带宽则是数据传输的速度。做AI训练时，这两个指标特别重要。
• Tensor核心：这是专门为AI计算设计的，有Tensor核心的显卡在做矩阵运算时速度能快好几倍。
• FP64/FP32性能：分别代表双精度和单精度浮点性能，科学计算更看重FP64，而AI应用FP32就够了。

业内有个通俗的比喻：CUDA核心是工人数量，显存是工作台大小，Tensor核心是特种工人。三者配合才能发挥最大效能。

主流服务器GPU性能天梯图

为了方便大家理解，我整理了个简单的性能排序表。注意啊，这个排序主要针对AI训练和科学计算场景：

需要说明的是，这个排序不是绝对的。比如在某些特定的推理场景下，T4因为功耗低、性价比高，反而比一些高端卡更受欢迎。

不同应用场景该怎么选GPU？

选GPU不能光看性能排名，得看具体干什么用。这就好比选车，越野车适合跑山路，跑车适合在高速上飙车。

如果你主要是做AI模型训练，那优先考虑显存容量和Tensor核心。比如BERT-Large这样的模型，至少需要16GB显存才能顺畅训练。这时候V100 32GB版本就比RTX 3090更合适，虽然3090的游戏性能更强。

要是做科学计算，比如流体仿真、天气预报，那就要重点关注FP64双精度性能。像A100的FP64性能就特别强悍，相比之下游戏卡在这方面往往做了限制。

对于模型推理场景，其实不需要顶级显卡。T4或者甚至一些老的P4都能胜任，关键是看吞吐量和功耗。我见过有些公司用十几张T4做推理，效果不比用一两张A100差，但成本省了不少。

实际测试比参数更重要

纸上谈兵终究不够，实际测试才是检验性能的唯一标准。好在有几个工具能帮我们客观比较GPU性能。

最常用的就是NVIDIA自家的Nsight Systems，它能详细分析你的应用在GPU上的运行情况，看看是不是真的把GPU性能榨干了。很多时候你以为显卡不行，其实是代码优化没到位。

还有个方法是跑标准基准测试，比如MLPerf。这个测试套件覆盖了各种AI负载，结果比较有参考价值。不过要注意，不同版本的MLPerf结果不能直接对比。

我个人的经验是，拿到服务器后先跑一下你的实际工作负载，用nvidia-smi命令监控GPU利用率。如果利用率长期在80%以上，说明显卡选对了；要是经常在50%以下徘徊，可能就选配过高了。

性价比和功耗也不能忽略

说到服务器GPU，大家容易只看性能，却忘了两个重要因素：价格和功耗。

高端显卡虽然性能强，但价格也是天文数字。一张H100要二十多万，而RTX 4090才一万多。如果你的计算任务不是那么紧急，用多张4090组成集群可能更划算。

功耗更是个实际问题。一台装满高端GPU的服务器，功耗可能达到几千瓦，对机房供电和散热都是考验。我曾经见过一个实验室，买了高性能GPU服务器，结果因为电力容量不够，只能降频使用，白白浪费了性能。

所以排序的时候，要综合考虑性能、价格、功耗这三个维度，找到最适合自己的平衡点。

未来趋势和选购建议

GPU技术更新换代很快，今天的高端卡明天可能就落伍了。所以选购时还要有点前瞻性。

目前来看，大显存是个明确趋势。随着AI模型越来越大，显存需求也在快速增长。现在选卡，建议至少24GB起步。

多卡并行能力也越来越重要。单卡性能再强也有上限，通过NVLink等技术让多张卡协同工作才是正道。

最后给个实在的建议：如果不是特别着急，可以等等看B100这样的下一代产品。据说性能又有大幅提升，而且能效比更好。如果现在就要用，A100和H100仍然是稳妥的选择。