2024年服务器GPU性能榜：谁主沉浮？

一、为什么大家都盯着服务器GPU排行榜？

最近几年，要说科技圈最火的话题，AI绝对能排进前三。而说到AI，就不得不提它的“发动机”——GPU。现在不管是搞科研的大牛，还是创业公司的技术总监，甚至是准备升级服务器的IT主管，见面聊天时总会问一句：“最近服务器GPU排行榜看了吗？哪家性能最强？”

这个排行榜之所以这么受关注，背后其实有几个原因。现在训练一个大模型动不动就要烧掉几百万甚至上千万，选对了GPU能省下不少真金白银。不同厂商的GPU在特定任务上表现差异很大，比如有的擅长训练，有的擅长推理，有的则在科学计算方面更出色。这个领域技术更新太快了，可能你刚买的卡，半年后就出了性能翻倍的新品，不盯着点还真不行。

二、当前服务器GPU市场的三大阵营

现在的服务器GPU市场，可以说是“三国演义”的状态，主要玩家就是英伟达、AMD和英特尔这三家。

• 英伟达：目前还是市场上的老大，特别是它的H100和最新的B200芯片，在AI训练领域几乎形成了垄断。不过价格也是真的贵，一块H100就要二十多万，普通公司根本用不起。
• AMD：算是挑战者角色，它的MI300系列性能确实不错，价格也比英伟达友好一些。很多不想被英伟达“绑架”的公司都在考虑AMD的方案。
• 英特尔：虽然入场比较晚，但它的Gaudi系列也在慢慢积累用户，主打的是性价比路线。

除了这三家，其实还有一些做专用AI芯片的公司，比如谷歌的TPU，不过那个基本上只在谷歌云上能用，普通企业买不到实体卡。

三、性能王者：H100与B200的巅峰对决

如果要问现在服务器GPU的性能天花板在哪里，那肯定是英伟达的H100和最新的B200之间的较量了。

H100可以说是2023年的明星产品，几乎所有做大模型的公司在训练时用的都是它。这块卡采用了台积电4nm工艺，拥有800亿个晶体管，FP8性能达到了1979 TFLOPS。什么概念呢？就是它训练大模型的速度比前代A100快了足足9倍。

但是今年英伟达又扔出了“王炸”——B200。这块卡更夸张，用了台积电的3nm工艺，晶体管数量达到了2080亿个，是H100的2.6倍。在训练LLM大模型时，B200的性能比H100又提升了5倍。

某数据中心的技术负责人告诉我：“B200确实很强，但散热要求极高，普通的机房根本装不了，需要专门的液冷系统。”

所以现在的情况是，如果你追求极致的性能而且不差钱，那B200是最佳选择；如果考虑综合成本和实际需求，H100仍然是很不错的选择。

四、性价比之选：AMD MI300系列的崛起

说实话，看到英伟达显卡那个价格，很多公司的采购部门手都在抖。这时候，AMD的MI300系列就成为了一个很实在的选择。

MI300X是AMD目前的旗舰产品，它采用了创新的chiplet设计，就是把CPU和GPU核心封装在一起。在推理性能方面，MI300X已经能够媲美H100了，而且在某些特定任务上还有优势。

最吸引人的还是价格。同样配置的服务器，如果用MI300X，整体成本能比H100方案低30%左右。这个差价对于创业公司来说，可能就是能多撑几个月的命脉。

AMD还有一个优势就是软件生态在快速完善。以前大家不用AMD显卡的一个重要原因就是软件支持不够好，但现在这个问题正在被快速解决。

五、实际应用场景下的性能表现

跑分归跑分，实际用起来怎么样才是大家最关心的。根据多家云服务商和自建数据中心反馈的数据，不同GPU在不同场景下的表现确实差异明显。

从这张表就能看出来，没有哪张卡是全能冠军。H100在训练方面确实独领风骚，但在推理场景下，MI300X的表现并不逊色，而且成本更低。

六、选购服务器GPU时要考虑的几个关键因素

看到这里，你可能已经有点心动了，但先别急着下单。买服务器GPU不是买白菜，需要考虑的因素还挺多的。

第一是功耗和散热。现在的旗舰GPU功耗都在700W以上，B200更是达到了1000W。普通的风冷根本压不住，必须上液冷系统。这意味着你可能要连带着升级整个数据中心的散热设施，这个成本可不小。

第二是软件生态。英伟达的CUDA经过这么多年的发展，已经成为了行业事实标准，大多数AI框架都是基于CUDA开发的。AMD和英特尔虽然也在努力建设自己的软件生态，但差距还是存在的。

第三是供货周期。这个可能很多人没想到，但现在高端GPU都是稀缺资源，H100的供货周期曾经达到过半年以上。如果你的项目急着上线，这个时间成本必须考虑进去。

第四是长期维护成本。包括保修、技术支持、驱动更新等等。有些厂商的服务支持做得比较好，有些就比较一般。

七、未来趋势：2025年服务器GPU市场展望

聊完了现在，咱们再来看看未来。服务器GPU这个赛道，明年的竞争只会更加激烈。

英伟达已经在研发下一代产品了，据说性能还会有大幅提升。AMD也在准备MI400系列，希望能够进一步缩小与英伟达的差距。英特尔更是把AI加速作为重点战略，投入了大量资源。

从技术路线来看，有几个趋势已经很明显了：

• Chiplet设计会成为主流，通过模块化设计来平衡性能和成本
• 专用化程度会更高，针对训练、推理、科学计算等不同场景推出优化版本
• 能效比会成为新的竞争焦点，毕竟电费是持续的成本
• 软件生态的竞争会更加重要，光有硬件性能已经不够了

对于想要采购服务器GPU的企业来说，我的建议是：如果现在急着用，根据你的具体需求和应用场景来选择；如果不那么急，也许可以再观望一下，明年的选择可能会更多，价格也可能更合理。

服务器GPU市场正在经历一个快速变革的时期。今天的性能王者可能明天就会被超越，今天的性价比之选可能明天就会过时。但无论如何，这个领域的竞争对咱们用户来说都是好事——更好的性能、更低的价格、更多的选择。唯一需要担心的，可能就是自己的预算够不够了。