服务器GPU更换升级全攻略与多卡配置指南

大家好！今天咱们来聊聊服务器更换GPU那些事儿。随着人工智能和深度学习的火热，GPU已经成为服务器不可或缺的组成部分。更换服务器GPU可不仅仅是把旧卡拔下来、新卡插上去那么简单，这里面有不少门道需要注意。

为什么要更换服务器GPU？

说到更换GPU，很多人第一反应是性能不够用了。确实，随着模型越来越大，数据量越来越多，老旧的GPU往往力不从心。比如在训练大型ResNet-18模型时，如果GPU算力不足，训练时间会成倍增加，严重影响工作效率。

除了性能因素，还有几种常见情况需要考虑更换GPU：现有GPU出现硬件故障、需要升级到新一代架构以获得更好能效比、或者业务需求变化需要不同规格的GPU。比如从小容量的GPU升级到大容量的，或者从消费级显卡升级到专业级计算卡。

特别提醒一点，在多GPU服务器环境中，有时候并不是所有GPU都需要更换。比如你的服务器有4块GPU，其中只有一块使用频繁且性能跟不上，那么可能只需要更换这一块，而不是全部换新，这样可以节省不少成本。

更换前的准备工作

在动手之前，充分的准备工作能让你事半功倍。首先要确认服务器是否支持你要更换的新GPU，包括物理尺寸、电源接口、散热需求等。我曾经遇到过买来的新GPU因为太长而装不进服务器机箱的尴尬情况。

要检查电源容量是否足够。高性能GPU的功耗相当可观，一块卡就可能达到300W甚至更高。如果服务器电源余量不足，可能需要连电源一起升级。

软件方面也很重要：

• 备份现有的驱动程序配置
• 记录当前GPU的工作状态和参数设置
• 准备好新GPU的驱动程序
• 安排好业务停机时间

强烈建议在更换前使用nvidia-smi命令查看当前GPU状态，包括型号、温度、使用情况等，这样更换后有个对比基准。

具体更换步骤详解

实际操作时，请务必遵循以下步骤：

第一步，安全关机并断开电源。这听起来像是常识，但确实有人图省事在服务器运行时热插拔GPU，结果导致硬件损坏。

第二步，打开机箱，找到要更换的GPU。如果是多卡配置，记得记录每块卡的位置，避免装回去时插错槽位。

第三步，断开电源线和数据线，松开固定螺丝， gently 拔出旧GPU。注意不要用蛮力，如果卡得很紧，检查一下是否有隐藏的卡扣没有松开。

第四步，清理PCIe插槽和机箱内部的灰尘，这对保持新GPU的良好散热很重要。

第五步，安装新GPU，确保完全插入PCIe插槽，然后连接电源线，上好固定螺丝。

第六步，开机测试，安装驱动程序，验证新GPU是否正常工作。

经验分享：在安装多块GPU时，建议留出足够的间距，保证每块卡都有良好的 airflow，避免因过热导致性能下降或频繁故障。

更换后的驱动安装与配置

新GPU安装好后，驱动程序的安装和配置是关键环节。不同框架有不同的配置方法，这里给大家介绍几种常见的配置方式。

对于TensorFlow用户，可以通过以下代码配置GPU：

def config_gpu(visible_device_list="0",per_process_gpu_memory_fraction=0.5):
config = tf.ConfigProto
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = per_process_gpu_memory_fraction
config.gpu_options.visible_device_list = visible_device_list
config.gpu_options.allow_growth = True
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
set_session(tf.Session(config=config))

如果是PyTorch用户，配置相对简单一些，可以使用torch.cuda.set_device指定使用的GPU，或者在代码开始时设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。

安装完驱动后，一定要验证GPU是否被正确识别并且能够正常工作。可以运行一些简单的计算任务，比如矩阵乘法，来测试GPU的性能表现。

多GPU环境下的配置技巧

现在的服务器往往配备多块GPU，正确的配置能充分发挥硬件性能。在多用户环境中，合理分配GPU资源非常重要，避免用户之间相互影响。

使用nvidia-smi命令查看所有GPU的状态。例如，在一个4GPU的服务器中，你可能会发现第4块GPU已经在满载运行，这时如果你四块默认同时使用，可能会遇到内存不足的报错或者显卡不平衡的警告。

在多GPU训练中，深度学习框架提供了高级API来简化并行计算。例如，在PyTorch中，可以使用nn.DataParallel来实现模型并行，这样每个GPU都会处理一部分数据，大大提高训练速度。

小红书在推广搜场景下的GPU化改造经验值得借鉴。他们在21年开始进行模型GPU化改造时，面临如何将CPU架构的工作平滑迁移到GPU架构的挑战。他们的做法是把Dense部分计算控制在10GB以内，也就是一张显卡能容纳的状态，这种方法在很多公司都适用。

常见问题与解决方法

在更换GPU过程中，经常会遇到一些问题，这里总结几个常见的：

问题一：GPU未被识别
这可能是因为驱动程序问题、PCIe插槽故障或者GPU本身故障。解决方法是重新安装驱动、更换插槽测试或者检查GPU是否完好。

问题二：性能不如预期
新GPU安装后性能没有明显提升。这可能是因为CPU成为了瓶颈，或者PCIe通道数不足。特别是当使用高性能GPU时，确保PCIe通道是x16的，而不是x8或x4。

问题三：散热问题
新GPU在负载下温度过高。检查机箱风道是否畅通，考虑增加机箱风扇或者改善服务器房的空调系统。

问题四：电源不足
系统在高负载下不稳定或重启。需要升级电源或者减少同时使用的GPU数量。

当设置的GPU号大于实际的GPU个数时，创建会话会失败，提示Failed to create session的错误。这种情况只需要纠正GPU编号设置即可解决。

GPU更换后的性能优化

更换GPU后，适当的优化能让性能更上一层楼。根据小红书的经验，在迁移到GPU架构时，需要结合业务场景和在线架构发展出自己的解决方案。

对于机器学习工作负载，特别是推荐系统场景，要注意模型的稀疏化处理。小红书通过构建特征Embedding来实现参数稀疏化，因为笛卡尔积问题，参数量可以达到TB千亿或者万亿级别。

内存使用优化也很重要。可以通过设置per_process_gpu_memory_fraction参数来控制每个进程使用的GPU内存比例，避免内存浪费。

监控GPU的使用情况并据此调整任务调度也很关键。定期检查GPU的温度、使用率和功耗，确保它们在健康状态下工作。

更换服务器GPU是个技术活，需要硬件知识和软件配置能力的结合。希望这篇文章能帮助大家顺利完成GPU的更换和升级，让服务器重新焕发活力！如果你在更换过程中遇到特殊问题，欢迎在评论区留言讨论。