通用服务器GPU型号大盘点：选对显卡让服务器飞起来

为什么服务器也需要强大的GPU？

说到服务器，很多人第一反应就是一堆机箱嗡嗡作响，里面装着CPU和内存。但你可能不知道，现在越来越多的服务器都开始配备GPU了。这可不是为了玩游戏或者做设计，而是为了处理那些CPU搞不定的重活儿。比如现在最火的人工智能训练、大数据分析、科学计算，这些任务都需要大量的并行计算能力，而GPU正好擅长这个。

想象一下，一个电商平台要在双十一期间实时分析几百万用户的浏览行为，如果用传统的CPU来处理，那得等到猴年马月。但要是用上了带GPU的服务器，这个速度就能提升几十倍甚至上百倍。所以啊，现在的服务器GPU已经不再是可有可无的配件，而是决定业务效率的关键组件了。

主流服务器GPU厂商都有哪些？

目前服务器GPU市场主要有三大玩家：NVIDIA、AMD和Intel。这三家的产品各有特色，适用场景也不太一样。

• NVIDIA：可以说是这个领域的霸主，特别是在AI训练方面几乎占据了垄断地位。他们的Tesla系列、A100、H100都是服务器里的明星产品。
• AMD：这几年进步神速，特别是在性价比方面很有优势。他们的Instinct系列在科研和高性能计算领域很受欢迎。
• Intel：虽然是CPU领域的老大，但在GPU领域还算新兵。他们的Max系列GPU正在努力追赶，在一些特定场景下表现不错。

除了这三家，国内也有一些厂商在努力，比如华为的昇腾系列，在国产化替代方面扮演着重要角色。

NVIDIA服务器GPU型号全解析

要说服务器GPU，NVIDIA的产品线是最丰富的。从入门级到顶级，各种型号应有尽有。

先说说经典的Tesla V100，这款虽然已经发布好几年了，但现在仍然在很多数据中心服役。它搭载了Tensor Core，特别适合深度学习任务。然后是A100，这款可以说是V100的升级版，性能提升明显，特别是支持多实例GPU功能，能让一块物理GPU虚拟成多个小GPU使用，大大提高了资源利用率。

最新的H100就更厉害了，专门为Transformer模型优化，训练大语言模型的速度比A100还要快很多。除了这些高端型号，还有像T4这样的入门级产品，虽然性能没那么强，但功耗低、价格实惠，很适合推理任务。

AMD服务器GPU有哪些选择？

AMD在服务器GPU领域虽然起步比NVIDIA晚，但产品实力不容小觑。

Instinct MI100是AMD在数据中心GPU领域的重磅产品，采用了CDNA架构，专门为高性能计算和AI训练优化。后续的MI210、MI250X性能更加强劲，特别是在FP64双精度计算方面，表现相当出色。

最新的MI300系列更是把CPU和GPU整合在了一起，这种APU设计在某些场景下能显著减少数据搬运的开销，提升整体效率。如果你在做科学模拟或者天气预报这类需要大量双精度计算的工作，AMD的GPU确实值得考虑。

Intel的服务器GPU发展得怎么样？

Intel进入独立GPU市场时间不长，但投入很大。他们的Data Center GPU Max系列定位很明确，就是要在大规模并行计算领域分一杯羹。

Max系列GPU的一个特点是采用了芯片堆叠技术，把多个小芯片封装在一起，既能提供强大的计算能力，又控制了制造成本。目前主要应用在科学计算、渲染等领域，在AI训练方面还在努力追赶。

不过Intel有个天然优势，就是他们的CPU在服务器市场占有率很高，如果能做好CPU和GPU的协同优化，未来发展空间还是很大的。

如何根据业务需求选择GPU型号？

选服务器GPU不能光看性能参数，关键是要匹配业务需求。下面这个表格能帮你快速做出选择：

除了业务需求，还要考虑预算、功耗、散热这些实际因素。比如在电费比较贵的地区，就要优先选择能效比高的型号。

服务器GPU采购要注意哪些坑？

买服务器GPU可不是简单的花钱就行，这里面门道多着呢。首先要注意兼容性问题，不是所有GPU都能插进所有服务器，得看PCIe版本、供电接口、物理尺寸这些。

其次是要考虑软件生态。比如你用的深度学习框架对CUDA支持最好，那可能就得优先考虑NVIDIA的卡。如果是用ROCm生态，那AMD可能更合适。

某互联网公司的技术总监分享过他们的教训：“去年为了省钱买了某品牌的GPU，结果驱动不稳定，经常出问题，最后算下来反而亏了。”

还有一个容易忽略的点是售后服务。服务器GPU通常要7×24小时运行，出了问题能不能快速得到技术支持很重要。

未来服务器GPU的发展趋势

服务器GPU的技术更新速度很快，明年后年肯定会有更好的产品出来。从目前来看，有这几个明显趋势：

首先是专芯专用，就像NVIDIA的H100专门为AI优化一样，未来的GPU会更加针对特定场景进行优化。其次是异构计算，CPU、GPU、DPU各司其职，协同工作。还有就是液冷散热会成为标配，因为风冷已经快压不住这些“电老虎”了。

最后要说的是，选择服务器GPU一定要有前瞻性。现在买的设备可能要服役三五年，所以要考虑到未来业务发展的需要。别等到业务量上来了，才发现GPU性能跟不上，那可就尴尬了。