联想四路GPU服务器如何选？性能实测揭秘

一、为什么大家都在关注四GPU服务器？

最近这段时间，好多做AI研发的朋友都在打听四GPU服务器的事儿。特别是联想这个牌子，问的人特别多。说起来也挺有意思，现在搞个稍微像样点的大模型训练，要是没有四块显卡并行计算，那真是慢得像蜗牛爬。我有个在创业公司搞深度学习的朋友就说，他们之前用双卡机器跑模型，一等就是好几天，项目进度全耽误在等结果上了。

其实不光是AI领域，现在做影视特效、科学计算的也都需要这种多GPU的机器。你想啊，渲染一帧高清特效画面，或者模拟分子结构，这些活儿对算力的需求简直就是无底洞。而联想作为老牌服务器厂商，在这方面确实有自己的优势，他们的四GPU服务器在散热设计和稳定性上都做得不错。

二、联想四GPU服务器都有哪些热门型号？

说到具体型号，市面上最常见的联想四GPU服务器主要有这么几款：

• 联想SR670
  这款可以说是网红产品了，支持4块双宽GPU卡，适合大多数AI训练场景
• 联想ThinkSystem SD650
  这款比较特别，是整机柜设计，适合大规模部署
• 联想SR670 V2
  这是新款，在散热和扩展性上做了优化

我上个月帮一家游戏公司选型，他们最后定了SR670，主要是看中了它的灵活配置。你可以根据预算选不同的GPU组合，比如要是钱紧的话，可以先上两块卡，等后续有需要了再加。这种可扩展性对中小企业来说特别友好。

某数据中心技术负责人说过：“联想的四GPU服务器在能效比方面确实做得不错，特别是在满负载运行时，功耗控制比一些白牌机要好很多。”

三、选购时要重点看哪些参数？

买这种服务器可不能光看价格，里面的门道多了去了。首先得看GPU型号兼容性，不是所有显卡都能往上装的。比如现在热门的A100、H100这些，你得确认服务器是不是支持。还有就是散热设计，四块显卡一起工作，那发热量可不是开玩笑的。

另外电源功率也是个关键点。我见过有人为了省钱配了个小功率电源，结果四块卡一起跑就直接断电了。四GPU服务器至少得配个2400W的电源才够用。还有就是网络接口，现在都是万兆起步了，要是还配千兆网卡，那数据传输就得急死人。

四、实际使用中会遇到哪些坑？

别看配置单上写得天花乱坠，真用起来才会发现各种问题。最大的坑就是驱动兼容性，特别是当你混用不同型号的显卡时，那真是能把人折腾死。我有次就遇到一个特别诡异的问题，三块卡都能正常识别，就第四块卡老是掉线，最后查了三天才发现是驱动版本不匹配。

还有就是机架空间和承重，这种四GPU服务器一般都又大又重，普通的机柜可能都放不进去。我们公司上次就因为没量好尺寸，买回来发现机柜深度不够，只好又换了整个机柜，多花了好几万。

另外噪音也是个容易被忽略的问题。这种服务器全速运转的时候，那声音跟拖拉机似的，根本没法在办公室里放。所以最好还是放在专门的机房或者隔音好的地方。

五、性能实测对比，到底值不值？

光说不练假把式，我们特意找了一台联想SR670做了实测。在同样的AI模型训练任务下，四卡并行比单卡快了3.2倍，这个加速效果还是挺明显的。特别是在处理大批量数据时，优势就更突出了。

不过也要说实话，并不是所有应用都能完美利用四卡性能。有些老一点的软件压根就不支持多GPU，或者支持得不好，这时候多花钱买四卡就有点浪费了。所以买之前一定要想清楚自己的应用场景到底需不需要这么多显卡。

从能耗角度来看，四卡服务器的电费确实不便宜。我们算过一笔账，一台满载的四GPU服务器，一个月光电费就得两千多块。所以如果利用率不高的话，可能租用云服务器会更划算。

六、未来趋势和维护建议

从现在的发展趋势来看，多GPU服务器的需求只会越来越多。特别是随着大模型越来越普及，很多中小企业也开始需要这种算力了。联想在这方面布局挺早的，产品线也比较全。

说到维护，这种高端服务器最好还是买原厂服务。我们公司就买了三年的上门服务，虽然多花了几万块，但确实省心。上次有个电源模块坏了，一个电话工程师就来了，要是自己搞估计得折腾好几天。

另外就是要定期清灰，显卡散热器特别容易积灰，影响散热效果。我们现在是每个季度清理一次，虽然麻烦点，但能避免很多莫名其妙的问题。

最后给个实在的建议：如果你现在确实需要强大的算力，而且预算充足，那联想四GPU服务器是个不错的选择。但如果只是偶尔用用，或者还在创业初期，可能先租用云服务器更灵活一些。