运营商采购GPU服务器，如何选型与部署指南

最近这两年，运营商在PC服务器采购上，对GPU的需求可以说是越来越旺盛了。以前大家可能觉得GPU就是玩游戏、做图形设计的，但现在不一样了，运营商们发现，这玩意儿在算力方面真是个宝贝。不管是云计算、大数据分析，还是现在火得不行的AI模型训练，GPU都能派上大用场。今天咱们就来好好聊聊，运营商在采购GPU服务器时，到底该怎么选型，又该怎么部署，才能把钱花在刀刃上。

一、运营商为啥突然对GPU服务器这么上心？

其实这事儿说来也简单，就是需求逼的。你想啊，现在5G网络铺天盖地地建，各种物联网设备、智能手机、智能家居都在疯狂产生数据。这些数据量太大了，光靠传统的CPU服务器来处理，效率实在太低，成本也高。而GPU呢，它天生就适合做并行计算，处理起这些海量数据来，速度能快上几十倍甚至上百倍。

运营商自己也在转型。他们不再满足于只是提供网络连接，而是想向上游延伸，去做云计算服务、大数据分析平台，甚至是人工智能解决方案。比如说，中国移动就在大力推广他们的移动云，里面很多AI能力，比如图像识别、语音识别，背后都需要大量的GPU算力来支撑。没有这些GPU服务器，这些服务根本玩不转。

某运营商技术负责人曾透露：“我们现在采购服务器，GPU已经成了标配。没有GPU，很多新业务根本没法开展。”

所以你看，运营商对GPU服务器的需求，不是一时兴起，而是业务发展的必然结果。他们需要这些强大的算力，来支撑未来的业务增长和技术创新。

二、GPU服务器采购，主要看哪些指标？

说到采购，那可是个技术活。运营商的钱也不是大风刮来的，每一分都得花在实处。所以在选型的时候，他们通常会重点关注下面这几个方面：

• GPU型号和性能：这是最核心的。目前市面上主流的GPU厂商就是NVIDIA和AMD。NVIDIA的A100、H100这些卡，性能是强，但价格也贵得吓人。有时候，采购一些性价比更高的卡，比如V100或者A30，反而更划算。关键是要看业务具体需要什么样的算力，是FP32、FP64还是INT8，不同场景对算力的要求不一样。
• 服务器整体配置：光有好的GPU还不够，服务器本身的其他配置也得跟上。比如CPU不能太拉胯，内存要足够大，硬盘读写速度要快，网络带宽也得够用。不然GPU性能再强，其他部件成了瓶颈，那也是白搭。
• 功耗和散热：GPU可是个电老虎，一张高端卡功耗就能到300瓦甚至400瓦。一台服务器要是插上8张卡，那功耗简直不敢想。所以采购的时候，必须考虑机房的供电能力和散热条件。不然服务器买回来，电费吃不消，或者因为过热老是宕机，那就麻烦大了。
• 品牌和售后服务：运营商采购一般都是大批量的，所以他们很看重供应商的品牌实力和售后服务质量。戴尔、惠普、浪潮这些大厂，通常更受青睐，因为他们的产品稳定，服务网络也完善。

除了这些硬指标，软实力也很重要。比如厂商能不能提供完善的驱动和软件支持，有没有针对特定应用的优化方案，这些都会影响最终的采购决策。

三、采购流程具体是怎么走的？

运营商的采购流程，那可不是像我们个人买东西那么简单，看中了就直接下单。他们有一套非常严谨和规范的流程，确保采购过程的公开、公平和公正。

流程会包括下面这几个阶段：

这个过程走下来，短则一两个月，长则半年以上。所以供应商要想拿到运营商的订单，必须得有足够的耐心和实力。

而且在评标环节，运营商通常会采用综合评分法，不仅看价格，还会看技术方案、售后服务、公司业绩等多个方面。有时候，即使你的报价不是最低的，但如果技术方案特别出色，照样有可能中标。

四、采购回来的GPU服务器，都用在哪些地方了？

这些费尽周折采购回来的GPU服务器，可不是摆在那里看的，它们都肩负着重要的使命。具体来说，主要应用在下面这几个领域：

• 云计算服务：这是最大头的一块。运营商通过自建的云平台，向企业客户提供GPU云主机服务。比如有的企业需要做AI模型训练，但自己买GPU服务器成本太高，就可以租用运营商的GPU云主机，按需付费，既灵活又划算。
• 大数据分析：运营商自己手里有海量的用户数据，这些数据如果善加利用，价值巨大。通过GPU加速的数据分析平台，他们可以更快地从数据中挖掘出有价值的信息，用于精准营销、网络优化等。
• AI模型训练和推理：这是目前最火的应用场景。比如，运营商利用GPU服务器训练语音识别模型，用于智能客服系统；或者训练图像识别模型，用于安防监控等。
• 网络功能虚拟化（NFV）：这是运营商网络演进的一个重要方向。通过将传统的网络设备功能虚拟化，并运行在通用的服务器上，可以大大降低网络建设和运维成本。而很多NFV工作负载，比如vEPC、vBRAS，都可以通过GPU来加速。

可以说，GPU服务器已经成了运营商数字化转型的核心基础设施。没有它们，很多新业务、新服务根本就无从谈起。

五、部署和运维过程中，会遇到哪些坑？

服务器采购回来只是第一步，真正的挑战还在后面的部署和运维环节。根据很多运营商的反馈，他们在实际部署和运维GPU服务器时，经常会遇到下面这些让人头疼的问题：

首先是兼容性问题。 GPU驱动和操作系统、虚拟化平台之间，经常会出现兼容性冲突。有时候，明明在测试环境跑得好好的，一到生产环境就出问题。排查起来特别费劲，往往需要厂商和运营商的技术人员一起协作，花上好几天时间才能解决。

其次是性能调优问题。 一台GPU服务器，硬件配置看起来很高，但如果软件层面没有优化好，实际性能可能连一半都发挥不出来。比如，CPU和GPU之间的数据传输瓶颈、内存带宽不足、任务调度不合理等，都会影响整体性能。

一位资深运维工程师吐槽：“调优是个无底洞，你永远觉得还有提升空间。有时候为了提升5%的性能，得花上好几周的功夫。”

还有就是散热问题。 前面也提到了，GPU功耗大，发热量惊人。如果机房空调制冷能力不够，或者服务器风道设计不合理，很容易导致GPU过热降频，甚至直接宕机。特别是在夏天，这个问题会更加突出。

最后是成本控制问题。 GPU服务器不仅采购成本高，后期的电费、维护成本也是一笔不小的开支。如何在不影响业务的前提下，尽可能地降低运营成本，是运营商需要长期面对的挑战。

六、未来趋势：运营商GPU采购会往哪个方向发展？

技术发展这么快，运营商在GPU服务器采购上，也不可能一成不变。从目前的趋势来看，未来几年可能会朝下面这几个方向发展：

• 异构计算成为主流：未来的服务器不会再是单纯的CPU或者GPU，而是会集成多种计算单元，比如CPU、GPU、FPGA、ASIC等。运营商会根据不同的工作负载，灵活地调配不同的计算资源，以达到最优的性价比。
• 绿色节能要求更高：随着“双碳”目标的推进，运营商对数据中心的能耗要求会越来越严格。他们会更倾向于采购那些能效比更高的GPU服务器，甚至会考虑使用液冷等先进散热技术来降低PUE。
• 软件定义和自动化运维：随着服务器规模越来越大，靠人工手动管理已经不现实了。未来，运营商会更多地采用软件定义的方式，通过自动化运维平台来统一管理所有的GPU资源，提高资源利用率和运维效率。
• 国产化替代加速：出于供应链安全和自主可控的考虑，运营商可能会逐步加大国产GPU的采购比例。虽然目前国产GPU在性能和生态上还有差距，但这个趋势已经非常明显了。

运营商在GPU服务器采购上，会越来越理性，越来越注重实际效果。他们不再盲目追求最高端的硬件，而是会从业务需求出发，选择最适合自己的解决方案。

好了，关于运营商采购GPU服务器的话题，咱们今天就聊到这里。希望这些信息能帮你更好地理解这个市场。如果你也在考虑采购GPU服务器，不妨多看看、多比比，找到最适合自己的那一款。