服务器GPU卡安装指南：从选型到上电全解析

为啥要给服务器装上GPU卡？

你可能经常听人说“给服务器装个显卡”，其实他们说的就是GPU卡。现在这玩意儿可不仅仅是打游戏专用，在服务器领域简直成了香饽饽。想象一下，你原来需要好几天才能跑完的深度学习模型，装上合适的GPU后可能几个小时就搞定了，这种效率提升谁用谁知道。

我见过不少企业刚开始为了省钱，就用普通CPU硬扛计算任务，结果等到项目deadline快到了，才发现进度完全跟不上。后来装上GPU卡，整个人都轻松了。特别是做AI研发的团队，现在基本上是人手一张GPU卡，就跟吃饭要筷子一样成了标配。

挑选GPU卡时要盯紧这几个关键点

市面上GPU卡种类多得让人眼花缭乱，从几千块的入门级到几十万的专业卡都有。你别看它们长得差不多，里面的门道可多了去了。

• 显存大小很重要：就像你家的仓库，显存越大能放的数据就越多。做大型AI模型训练的话，至少得16GB起步。
• 计算能力得匹配：FP16、FP32这些精度支持要看清楚，不同应用场景需求不一样。
• 散热设计不能忽略：服务器可是要7×24小时运行的，散热不好分分钟给你罢工。

最近有个客户就跟我说，他们贪便宜买了张二手卡，结果装上去没两天就过热死机，最后数据都丢了，真是得不偿失。

安装前的准备工作，一步都不能少

别急着拆包装，先做好这些准备工作，能省去后面很多麻烦。首先得确认你的服务器有没有合适的PCIe插槽，这个看似简单，但我见过太多人买回来才发现插槽不匹配。

然后要检查电源够不够力。GPU卡都是电老虎，特别是高端的，动不动就要300瓦、400瓦。你得算算服务器电源的余量，别装上去把整个系统都带崩了。

有个经验法则：把GPU卡的功耗加上其他硬件的功耗，再乘以1.2的保险系数，就是你应该准备的电源功率。

还有就是准备好防静电手环，这小东西不值几个钱，但能保护你的GPU卡不被静电打坏。我亲眼见过有人直接用手拿卡，结果上电就冒烟，几千块钱瞬间打水漂。

手把手教你安装GPU卡

现在来到实战环节了。先把服务器断电，这个不用我多说吧？但真的有人会忘记，结果插拔时候“啪”一声，连主板都烧了。

拆开机箱盖后，找到那个最长的PCIe x16插槽，通常离CPU最近的那个就是。把对应的挡板拆掉，然后握住GPU卡的两端，对准插槽轻轻按下去，听到“咔哒”一声就说明到位了。

记得一定要用螺丝把卡的挡板固定在机箱上，不然运输时候晃来晃去，插槽很容易就坏了。我之前帮人检修一台服务器，打开一看GPU卡都快从插槽里掉出来了，就是因为没上螺丝。

搞定驱动和系统配置

卡装好了只是成功了一半，驱动装不好照样白搭。现在主流的选择是NVIDIA的驱动，去官网下载时候要注意版本匹配。

装完驱动后，一定要跑个测试看看卡是否正常工作。可以用nvidia-smi命令，它能显示卡的状态、温度、使用率这些信息。如果这里都显示正常，那基本就大功告成了。

常见问题排雷指南

新手安装时最容易碰到的问题，我给大家列几个：

• 系统识别不到卡：很可能是没插紧，或者PCIe插槽没启用，去BIOS里看看设置。
• 驱动安装失败：多半是系统依赖没装全，或者有旧驱动没卸载干净。
• 运行时突然死机：电源供电不足的可能性最大，也可能是散热不良。

上周还有个朋友问我，为什么他的GPU卡在系统里能看到，但一跑计算就崩溃。后来发现是电源线没插牢，虚接导致供电不稳定。

维护保养要做好，延长使用寿命

装好了不是就一劳永逸了，日常维护很重要。定期清理灰尘是关键，GPU卡的风扇特别容易积灰，灰尘多了散热效果就差，性能也会下降。

建议每个月用气吹清理一下，如果环境灰尘多，这个频率还要提高。另外要监控GPU的温度，长期在高温下运行会大大缩短卡的寿命。理想工作温度最好控制在80度以下。

最后提醒大家，服务器关机后再启动时，最好等一两分钟再开始大量计算，让GPU有个“热身”的过程。突然的大负载对电子元件伤害很大。