本地便宜GPU服务器怎么选？这些省钱技巧要知道

为啥大家都在找本地便宜GPU服务器？

最近我发现身边不少做AI开发的朋友，都在到处打听哪里能搞到便宜的本地GPU服务器。这事儿说起来挺有意思的，以前大家一提到GPU服务器，第一反应就是去租云服务，但现在风向好像变了。有个搞深度学习的朋友跟我算过一笔账：他训练一个模型，在云上跑一个月要花好几千，但要是自己搭个本地服务器，虽然前期投入大了点，可长远来看能省下一大笔钱。

特别是现在很多小团队、个人开发者，还有高校实验室，预算都不太宽裕。云服务虽然方便，但用起来就像租房，永远是在给别人交租金。而自己搭建本地服务器，就像是买房，虽然一开始压力大，但后面就轻松多了。而且本地服务器还有个好处，就是数据都在自己手里，不用担心隐私泄露的问题。

什么样的GPU服务器才算“便宜”？

说到“便宜”，很多人第一反应就是价格低。但我觉得在GPU服务器这件事上，不能光看价格。你得综合考虑性能、功耗、还有后期的维护成本。比如说，有些二手的老款显卡确实很便宜，但功耗高得吓人，电费算下来可能比买新卡还贵。

我认识的一个工作室就吃过这个亏。他们图便宜买了几张二手的GTX 1080Ti，结果一个月电费就要多交好几百，而且散热还是个老大难问题，夏天还得专门给服务器房间开空调，这又是一笔开销。所以啊，所谓的“便宜”，应该是总体拥有成本低，而不是单纯的前期购买价格低。

自己组装还是买整机？这是个问题

这个问题就像是在问“自己做饭还是点外卖”。自己组装确实能省点钱，但需要你懂硬件，还得花时间去折腾。买整机省心，但价格可能会贵一些。

如果你是硬件小白，我建议还是买整机比较稳妥。虽然多花点钱，但售后服务有保障，出了问题有人管。但如果你对硬件比较在行，那自己组装肯定更划算。我有个朋友就是自己组装的，他淘了些二手服务器配件，再配上几张显卡，整套下来比品牌整机便宜了将近40%。

“自己组装最大的好处是灵活，想要什么配置就配什么，而且升级起来也方便。”

二手市场的机会与陷阱

现在很多人为了省钱，都会考虑去买二手GPU服务器。这里面的水确实挺深的，我给大家分享几个经验。

首先是要学会看成色。有些服务器虽然外观看起来挺新，但可能已经连续运行了好几年，元器件老化严重。这时候就要看运行时间，一般服务器都有日志可以查。其次是价格，如果价格低得离谱，那八成是有问题的。我曾经见过有人卖“几乎全新”的服务器，价格只有市场价的一半，后来才发现是矿机淘汰下来的。

• 一定要当面验货：开机测试，看看风扇转速是否正常，有没有异响
• 检查接口：所有接口都要试一遍，特别是PCIe插槽
• 看功耗：老款的服务器虽然便宜，但电费可能让你后悔

性价比最高的GPU配置推荐

经过我这些年的摸索，发现有些显卡的性价比确实很高。比如说RTX 3060 12GB，虽然不是什么高端卡，但显存大，适合跑一些需要大显存的模型。还有RTX 3090，虽然是上一代旗舰，但24GB的显存在很多场景下都够用，而且现在二手价格很美丽。

如果你要做大规模的模型训练，那可能得考虑专业卡了。像Tesla V100这些虽然贵，但支持多卡并行，效率会高很多。不过我要提醒大家，买卡的时候一定要考虑电源能不能带得动。有些显卡功耗很大，可能需要升级电源。

省电技巧：别让电费偷走你的利润

很多人算账的时候都会忽略电费这个大头。其实GPU服务器就是个电老虎，一张高端显卡满载时可能要到300-400瓦，再加上CPU、内存、硬盘这些，一套下来可能要到800-1000瓦。这么算下来，一天就是20多度电，一个月就是600多度。

我给大家分享几个省电的小技巧：首先是可以设置功率限制，很多显卡都支持这个功能，虽然性能会有点损失，但能省不少电。其次是要做好任务调度，尽量把计算任务集中在一起做，不要让服务器闲着但也别让它一直满载。

实际使用中的那些坑

用了这么久的本地GPU服务器，我也踩过不少坑。最大的问题就是散热，特别是在夏天。有一次我的一台服务器因为散热不好，直接宕机了，导致训练了一周的数据全丢了。后来我学乖了，给机房装了专门的空调，虽然又多了一笔开销，但总比数据丢失强。

还有就是噪音问题。GPU服务器的风扇声音都很大，如果你是在家里或者办公室用，那真是够受的。我有个朋友就把服务器放在阳台上，结果被邻居投诉了。所以大家在买之前，一定要考虑好放在哪里。

未来趋势：现在投入还值得吗？

很多人都在问，现在投入本地GPU服务器还来得及吗？我觉得完全来得及。虽然现在云服务很发达，但本地服务器的优势依然明显。特别是对于需要长时间训练的项目，本地服务器的成本优势会越来越明显。

而且现在的硬件更新速度很快，今天的高端卡明天可能就成了中端卡。这意味着我们可以用更少的钱买到更好的性能。不过也要注意，AI技术发展得太快了，现在的配置可能过两年就不够用了，所以大家在投资的时候要留出升级的空间。