服务器多GPU配置指南：从硬件选择到性能优化

为啥要给服务器装多个GPU？

现在很多朋友都在琢磨着给服务器装多个GPU，这事儿听起来挺酷的，但到底图个啥呢？简单来说，就像你一个人干活和一群人干活的区别。单个GPU能干的事儿有限，特别是在处理人工智能训练、科学计算或者视频渲染这些重活儿的时候，多个GPU一起上阵，那效率可是成倍增长。

我认识一个做深度学习的朋友，他最开始就用单个GPU训练模型，等结果等到花儿都谢了。后来他一咬牙上了四块GPU，原来要跑一个星期的任务，现在一天就搞定了。这种体验，就像从绿皮火车换到了高铁，速度完全不是一个档次。

挑选合适的GPU硬件

说到选GPU，这里面门道可多了。不是随便买几块显卡往服务器里一插就完事的。你得考虑服务器的供电能力、散热条件，还有这些GPU之间怎么配合工作。

• 计算型GPU：适合做AI训练和科学计算，像NVIDIA的A100、H100这些
• 渲染型GPU：适合做图形渲染和视频处理
• 通用型GPU：啥活儿都能干，但可能都不够专业

另外还得看显存大小，要是处理的数据量很大，显存小了根本转不开。我建议至少选择16GB显存以上的卡，这样才能应对大多数场景。

服务器硬件要满足哪些条件？

你的服务器要是想装多个GPU，得先看看它够不够格。首先就是电源，这可是个大胃王。一块高端GPU可能就要300瓦以上的供电，四块就是1200瓦，再加上CPU、内存这些，没个1600瓦的电源根本扛不住。

散热也是个大学问。GPU干活的时候发热量惊人，要是散热跟不上，温度一高它们就会自动降频，性能直接打折扣。最好是选择有良好风道设计的服务器机箱，或者直接上水冷系统。

有个客户非要往普通机箱里塞四块GPU，结果温度直接飙到90度，机器动不动就重启，最后不得不重新设计散热方案。

GPU之间的连接方式

多个GPU放在一起，它们怎么聊天交流也是个技术活。现在主流的连接方式有两种：一种是靠PCIe总线，另一种是用NVLink直连。

如果你要做大规模模型训练，NVLink绝对是首选，它能大大减少GPU之间数据传输的时间。但要是预算有限，用PCIe也能凑合，就是效率会低一些。

软件配置和驱动安装

硬件装好了，软件配置才是重头戏。首先得安装合适的GPU驱动，这里经常有人踩坑。我建议直接用厂商提供的最新稳定版驱动，别追求测试版，稳定性更重要。

然后要配置好GPU的工作模式，最常见的有两种：一种是单个任务用多个GPU一起算，另一种是多个任务分别用不同的GPU算。具体用哪种，得看你的业务需求。

记得有个新手朋友，驱动装是装上了，但没配置好GPU之间的通信，结果四块GPU各干各的，完全没发挥出应有的性能。后来重新配置后才算正常。

性能优化和监控

多个GPU装好了不代表就万事大吉了，你得时刻关注它们的表现。要用监控工具看看每个GPU的利用率怎么样，温度是否正常，有没有出现性能瓶颈。

常见的优化手段包括：调整任务分配策略、优化数据传输路径、设置合适的功率限制等。有时候稍微调整一下参数，性能就能提升一大截。

• 使用nvidia-smi工具实时监控状态
• 设置GPU工作频率和功耗墙
• 优化内存使用，避免频繁的数据交换

常见问题及解决方案

在实际操作中，总会遇到各种稀奇古怪的问题。比如GPU识别不全、系统频繁死机、性能达不到预期等等。

最常见的问题是供电不足，表现就是系统不稳定，特别是在GPU满负荷工作的时候。解决办法要么是换更大功率的电源，要么就是给GPU设定功耗限制。

还有一个常见问题是散热不足，GPU温度过高导致降频。这时候就需要改善机箱风道，或者加强散热系统。实在不行，可能得减少GPU数量或者降低工作频率。

给服务器装多个GPU是个系统工程，需要从硬件选型、安装配置到性能优化全方位考虑。但只要按照正确的方法来，就能让这些计算利器发挥出最大的威力，为你的业务提供强大的算力支持。记住，好的配置不是一蹴而就的，需要在实践中不断调整和优化。