服务器没GPU怎么办？这几招帮你轻松应对

服务器没GPU，这是个啥情况？

哎呀，说到服务器没GPU，这问题可太常见了。你可能刚接手一个项目，兴冲冲地准备大干一场，结果一检查服务器配置，傻眼了——这机器压根就没装独立显卡！或者你租用的云服务器，当初为了省钱选了基础配置，现在需要跑一些图形计算或者AI模型训练，才发现CPU已经累得呼哧带喘，而GPU连影子都没有。

这种情况真的特别让人头疼。就像是你想开车去远方，结果发现车上装的是自行车轮胎，根本跑不快啊！特别是现在很多应用都离不开GPU的加速，比如机器学习、视频渲染、科学计算等等，光靠CPU硬撑的话，那个速度简直能让你等到花儿都谢了。

为啥有些服务器就是不带GPU？

你可能要问了，现在GPU这么重要，为啥还有那么多服务器不配备呢？其实原因挺简单的：

• 成本考虑：一台带高端GPU的服务器，价格能翻好几倍。对企业来说，能省则省嘛。
• 功耗问题：GPU可是耗电大户，电费账单看着就肉疼。
• 散热需求：GPU发热量大，需要更强的散热系统，机房建设成本就上去了。
• 用途定位：很多服务器就是用来做网站、数据库这些传统应用的，确实用不上GPU。

我有个朋友在公司做运维，他们公司去年采购了一批服务器，老板为了控制预算，全都没配GPU。结果今年公司要上AI项目，这下可好，那些服务器全都成了“残废”，真是让人哭笑不得。

检查你的服务器到底有没有GPU

有时候吧，服务器其实是有GPU的，只是你没找对地方。这里教你几个简单的检查方法：

在Linux系统里，打开终端，输入：

lspci | grep -i nvidia

如果有输出，那就恭喜你，服务器其实是有NVIDIA显卡的。如果是Windows服务器，可以打开设备管理器，看看显示适配器那里有没有独立显卡。

要是这些命令都没反应，设备管理器里也只有基本的显示适配器，那大概率就是真的没有GPU了。这时候也别急着绝望，咱们后面有的是办法。

没有GPU也能继续工作的实用方案

好了，现在确定服务器真的没GPU了，咱们总不能坐以待毙吧？下面这几个方法，都是我亲身实践过的，保证管用：

方案一：优化你的代码和算法

很多时候，我们的代码其实有很大的优化空间。比如在数据处理时，尽量使用向量化操作，减少循环；选择更适合CPU运行的算法；或者把大任务拆分成小任务并行处理。

我之前做过一个图像处理项目，刚开始在没GPU的服务器上跑，一张图要处理半分钟。后来优化了算法，改用多进程并行处理，速度直接提升到了5秒一张，虽然还是比不上GPU，但起码能用了。

方案二：利用云计算服务

这可是个绝佳的选择！现在各大云服务商都提供带GPU的实例，按小时计费，用完了就关掉，特别灵活。

我最近在做的一个机器学习项目，就是在阿里云上租了个带V100的实例，训练完模型就把实例释放了，算下来比买台带GPU的服务器划算多了。

方案三：考虑CPU加速方案

别小看了现在的CPU，很多CPU都内置了强大的集成显卡和AI加速指令集。比如Intel的集成显卡支持OpenVINO工具包，能在CPU上实现不错的推理速度。

还有啊，像OpenMP、Intel TBB这些并行计算库，都能让CPU的性能发挥到极致。有时候优化好了，CPU的表现也能让你惊喜。

长期解决方案：升级还是换新？

如果你们公司经常需要用到GPU计算，那老是借用云服务也不是个事儿，毕竟长期租用成本也不低。这时候就要考虑给服务器升级或者直接换新了。

升级的话，要先确认服务器有没有多余的PCIe插槽，电源够不够用，散热跟不跟得上。这些都要找专业的人来评估。

换新服务器的话，现在市面上有很多不错的GPU服务器选择，比如：

• 戴尔的PowerEdge系列
• 惠普的ProLiant系列
• 超微的GPU服务器

选购的时候要根据实际需求来，别一味追求最高配置，适合自己的才是最好的。

预防胜于治疗：下次采购要注意

吃过这次亏，下次采购服务器的时候可要长记性了。就算现在用不上GPU，也最好选择那些预留了升级空间的机型。比如说，确保有足够的PCIe插槽，电源有冗余，散热系统强大一些。

我们公司现在采购服务器的标准流程里，就多了一条“评估未来3年对GPU计算的需求”，这样就能避免再次出现这种尴尬的情况了。

总之啊，服务器没GPU确实让人头疼，但绝不是世界末日。只要方法得当，总能找到解决问题的路子。关键是保持冷静，多尝试不同的方案，总有一款适合你！