开头先唠唠GPU这事儿
最近好些朋友在问，买服务器到底该配几块GPU？这问题就像问“买车该选几缸发动机”一样，真不是简单给个数就能解决的。我见过有人一口气塞八块显卡结果电源带不动的，也见过只装一块卡却要跑大模型的。今天咱们就好好聊聊，服务器GPU数量到底该怎么定。
先搞清楚你要GPU干什么
这事儿得从用途说起。你要是就做做网页开发，那集成显卡都够用；但要是搞AI训练，那可就另当别论了。
- 深度学习训练：这绝对是吃GPU的大户。像训练BERT这种大模型，多块卡并行能省好多时间
- 科学计算：流体力学、分子动力学模拟这些，GPU加速效果特别明显
- 视频渲染：做影视后期的朋友都知道，多块GPU渲染速度能翻倍
- 虚拟化应用：现在云游戏、虚拟桌面都很火，一块GPU能分给多个用户用
记得去年有个做自动驾驶的团队，开始只买了两块RTX 3090，后来模型越做越大，只能再加四块A100，早知道这样不如一步到位。
单卡、双卡还是四卡？这是个问题
咱们来看看常见的几种配置方案：
| 配置方案 | 适用场景 | 优缺点 |
|---|---|---|
| 单GPU | 个人开发、小型推理服务 | 成本低、功耗小，但扩展性差 |
| 双GPU | 中小型模型训练、科研计算 | 性价比高，支持多任务 |
| 四GPU | 企业级AI训练、大规模渲染 | 性能强劲，但散热要求高 |
| 八GPU及以上 | 超算中心、大型互联网公司 | 性能顶级，但价格昂贵 |
我一般建议初创公司从双卡开始，既能满足当前需求，又留了点余量。要是预算充足，直接上四卡也能撑个两三年。
别光看GPU，这些配件也很关键
很多人只盯着显卡数量，结果买回来发现其他配件拖后腿。这事儿我见过太多了。
有个客户买了四块RTX 4090，结果电源只有1200W，开机十分钟就重启，最后只能换1600W电源
这几个配件你得特别注意：
- 电源：每块高端GPU就得准备300-500W，四块卡至少得1600W起步
- 主板：要支持多路PCIe，最好是服务器级别的主板
- 散热：多块GPU发热量惊人，机箱风道必须设计好
- 机箱空间
：现在显卡越做越大，三风扇的卡长度能到35厘米，机箱小了根本装不下
实际案例：不同场景怎么配
说再多理论不如看实际例子。我经手过的几个典型配置，你可以参考一下：
案例一：AI创业团队
这个团队做图像生成，开始觉得两块3080就够了。后来业务量上来，模型复杂度增加，发现训练一个模型要一周。升级到四块4090后，时间缩短到两天，效率提升特别明显。
案例二：高校实验室
某大学物理系要做粒子模拟，开始配了四块A100，后来经费有限减到两块，结果计算时间翻倍，学生都得排队用机器。所以说，GPU数量直接关系到科研进度。
案例三：视频制作公司
他们主要做4K视频后期，开始用单卡渲染，经常加班等成品。换成双卡后，渲染时间减半，现在能接更多项目了。
未来升级要考虑清楚
买服务器不是一次性消费，得想着以后升级的事儿。我建议你留出30%的性能余量，别买来就卡着上限用。
这几个升级方向你得知道：
- PCIe插槽：主板上的PCIe x16插槽数量决定了最大扩展能力
- 电源余量：电源功率最好留出20%的冗余
- 散热空间：机箱里要预留加装风扇的位置
- 网络带宽：多卡之间数据交换量大，网络不能成为瓶颈
最后说句实在话，GPU配置没有标准答案，关键看你的实际需求和预算。但有一点是肯定的——与其买不够来回折腾，不如一次到位更省心。
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