如何挑选能塞下多张显卡的服务器机箱

多GPU服务器机箱为啥这么火？

最近几年，无论是搞AI训练、做大数据分析还是玩深度学习的朋友，都在疯狂地找能装多张显卡的服务器机箱。这事儿说起来也挺简单，现在很多计算任务光靠CPU已经不够用了，得靠GPU这种“计算加速器”来帮忙。但普通电脑机箱最多也就塞两三张显卡，想要上四张、八张甚至更多，那就得专门的多GPU服务器机箱了。

我有个朋友之前搞了个小工作室做视频渲染，一开始用普通机箱装了两张显卡，后来业务多了想再加两张，结果发现机箱里根本塞不下，散热也是个问题，最后只能重新买了个服务器机箱。他说那感觉就像“明明有力气干活，却被人捆住了手脚”。

挑选多GPU机箱要看哪些关键点？

选这种机箱可不能光看外观帅不帅，得从实际需求出发。首先要考虑的就是扩展槽位数量。市面上常见的多GPU机箱有4U、5U等规格，4U机箱通常能装下4-6张全高全长的显卡，如果是5U的，装8张也不是问题。

其次是散热设计。这么多显卡挤在一起，发热量可不是开玩笑的。好的多GPU机箱会在前面板配置多个大尺寸风扇，有的还会在PCIe插槽区域专门设计风道。记得去年有个客户贪便宜买了散热设计不好的机箱，结果显卡温度动不动就上80度，最后只好在机箱侧面打了个洞，装了个工业风扇对着吹，那场面真是够呛。

• 扩展槽位：至少要支持4张全高全长显卡
• 散热系统：前进后出的风道设计是基础
• 电源支持：双电源冗余更保险
• 硬盘位：既要装系统盘，也要考虑数据盘

不同用途需要不同的机箱配置

别看都是装多张显卡，不同用途对机箱的要求还真不一样。搞AI训练的朋友通常需要的是能装下多张高端显卡的机箱，比如RTX 4090或者专业级的A100；而做加密货币挖矿的（虽然现在不太推荐了）可能更看重能装下多张中端显卡的能力。

我认识的一个游戏开发团队就吃过亏，他们一开始买了能装8张显卡的机箱，结果发现对于游戏服务器来说根本用不到那么多GPU，反而因为机箱太大占地方，电费也高了不少。后来换了个适中大小的，既省空间又省电。

散热问题真的是个大麻烦

说到散热，这可能是多GPU服务器最让人头疼的问题了。你想啊，一张高端显卡满载时就能产生300W以上的热量，四张就是1200W，这简直是个小暖炉。

有位做深度学习的研究员跟我说：“我们实验室的机器夏天根本不敢全负荷运行，怕把机房空调给累垮了。”

解决散热问题有几个小技巧：首先是选择涡轮散热的显卡，这种卡的热气是直接排到机箱外面的，不会在内部循环；其次可以在显卡之间留出足够的空间，有条件的话最好隔一个槽位装一张卡；还有就是定期清理灰尘，别小看这个，灰尘积累多了真的会影响散热效果。

电源该怎么选才靠谱？

多GPU系统的电源选择也是个技术活。一张高端显卡可能就需要600W以上的供电，四张就是2400W，再加上CPU、主板和其他配件，总功率轻轻松松突破3000W。所以一般的台式机电源根本扛不住。

服务器机箱通常支持冗余电源，就是装两个电源模块，一个出问题了另一个能立即顶上。这种设计对于需要24小时运行的生产环境特别重要。记得有次去参观一个数据中心，他们用的就是双1600W电源，管理员说这样既能保证供电充足，又提供了备份，一举两得。

实际装机中常遇到的坑

装机过程中最容易出问题的就是PCIe插槽的分配。很多主板虽然物理上有多个PCIe x16插槽，但实际上可能只有两三个是全速的，其他的会降速到x8甚至x4。如果没注意这个细节，花大价钱买的高端显卡可能就跑不满性能。

另外就是线缆管理。多GPU系统需要接的电源线特别多，如果不好好整理，不仅看起来乱，还可能影响风道。建议使用定制长度的模组线，既美观又能改善散热。

品牌机箱和DIY该怎么选？

市面上做多GPU服务器机箱的品牌不少，像超微、永擎、勤诚这些都有不错的产品。品牌机的优点是设计成熟，各种细节考虑得比较周全，缺点是价格偏高。

DIY机箱则更适合预算有限或者有特殊需求的用户。现在有些专门为多GPU设计的DIY机箱，价格只有品牌机的一半左右，但用料和设计也相当不错。不过DIY需要自己花时间研究和调试，适合有一定经验的用户。

我个人建议是：如果是用在生产环境，还是选品牌机箱更稳妥；如果是做实验或者学习用，可以考虑性价比高的DIY方案。

未来趋势和购买建议

随着AI应用的普及，多GPU服务器的需求只会越来越多。现在的趋势是机箱设计越来越注重散热和能效，有些新款机箱已经开始用垂直风道或者水冷方案了。

给想入手的朋友几个实用建议：首先明确自己的真实需求，别盲目追求显卡数量；其次留足预算，别忘了电源、散热这些配套设备；最后建议分步升级，先买能满足当前需求的机箱，等以后真有需要了再换更大的。

说到底，挑选多GPU服务器机箱就像找对象，合适的才是最好的。别光看参数漂亮，要结合实际使用场景，考虑长远发展，这样才能找到真正适合自己的那一款。