如何为人工智能工作负载选择最佳 GPU 服务器

说到人工智能工作负载，选择合适的 GPU 服务器可以决定项目的效率和可扩展性。以下是您需要了解的内容：

• 了解您的人工智能用例：训练模型需要较高的内存和处理能力，而推理则注重速度和效率。数据预处理可从并行处理中获益，但资源密集度较低。
• 评估硬件需求：大型模型需要更多的 VRAM、更快的内存以及具有张量内核等功能的强大 GPU。在存储方面，NVMe SSD 是理想之选，而充足的内存和 PCIe 通道对于流畅运行至关重要。
• 为增长做好规划：从可扩展的硬件开始。随着工作量的增加，可能需要多 GPU 设置或集群。
• 确保兼容性：服务器必须支持TensorFlow和PyTorch 等关键框架，以及用于容器化工作流的Docker等工具。
• 考虑运营成本：高性能 GPU 需要可靠的电源和冷却，可能会增加电费。

**FDC Servers**提供可定制的 GPU 服务器，起价为 1124 美元/月，具有未计量带宽、快速部署和全球各地全天候支持等特点。这些特点使它们成为人工智能和机器学习项目的有力选择。

选择为您的工作负载量身定制的 GPU 服务器可确保更快的处理速度、更好的可扩展性和更少的瓶颈，从而使您的人工智能项目步入正轨。

2025 年人工智能 GPU 购买指南：符合预算的最佳性能

标题: 2025 年人工智能 GPU 购买指南：根据预算实现最佳性能<br>

评估人工智能工作负载需求

在深入研究 GPU 规格之前，退一步评估人工智能工作负载的实际需求至关重要。这一评估为您根据项目目标和预算做出明智的硬件选择奠定了基础。

确定人工智能用例

人工智能工作负载有多种形式，每种形式都有自己的资源需求：

• 训练工作负载：这些是密集型的。从头开始构建神经网络或对现有模型进行微调需要处理大量数据集，并长时间执行复杂的计算。例如，训练一个大型语言模型可能需要连续计算数周时间，这就要求 GPU 具有较高的内存带宽和较大的 VRAM 容量。
• 推理工作负载：一旦模型训练完成，重点就会转移到速度和效率上。实时应用（如聊天机器人或图像识别系统）需要 GPU 能够快速处理单个请求并同时管理成百上千个查询。
• 数据预处理：虽然这一阶段不需要与训练同等水平的资源，但 GPU 的并行处理能力却能使其受益匪浅。清理数据、提取特征和准备用于训练的数据集等任务涉及将大量原始数据转换为可用格式。

在研究环境中，同时处理这三类工作负载是很常见的。学术机构和研发团队通常需要灵活的设置，能够在实验训练运行和生产级推理之间无缝切换，而不会让硬件成为瓶颈。

确定使用案例后，下一步就是深入研究模型的具体计算和内存要求。

计算计算和内存需求

人工智能工作负载的需求在很大程度上取决于模型大小、数据集类型和优化策略等因素：

• 模型大小：较大的模型需要更多内存。例如，拥有数十亿参数的变压器模型需要大量的 VRAM。一个 70 亿参数的模型可能需要 14 GB 用于推理，40 到 80 GB 用于训练，具体取决于批量大小和优化技术。
• 数据集特征：数据类型也会影响资源需求。图像数据集，尤其是高分辨率数据集，每个样本需要消耗更多内存。另一方面，文本或时间序列数据所需的内存可能较少，但对连续处理能力的要求较高。
• 优化批量大小：正确平衡批量大小是高效训练的关键。批量越大，GPU 利用率越高，但需要的内存也越多。从较小的批次开始，尽量减少内存使用，然后逐步增加，在硬件限制范围内最大限度地提高性能。
• 精度要求：调整精度会极大地影响内存使用量。混合精度训练结合了 16 位和 32 位浮点数，可以在不影响精度的情况下将有效内存容量提高近一倍。对于推理，使用 8 位量化可进一步提高效率。

规划项目时间表和增长

项目的时间表和长期目标也会影响硬件决策：

• 短期项目：对于持续几个月的固定范围项目，租用高性能 GPU 服务器可能比购买硬件更具成本效益，因为购买硬件后可能会闲置。
• 长期计划：企业人工智能部署通常从小规模开始，但随着时间的推移会不断扩大。考虑一下您的初始 GPU 设置是否能容纳额外的板卡，或者随着工作负载的扩大，您是否需要升级到更强大的系统。
• 团队不断壮大：一个研究人员可能只需一个高端 GPU 即可，但一个五人团队则需要多个中端 GPU 来支持并行实验。随着团队的壮大，资源共享和队列管理变得越来越重要。
• 模型进化：随着时间的推移，人工智能模型往往会变得更加复杂。一开始简单的分类任务可能会演变成多模式处理或实时推理。通过选择具有一定额外容量的硬件来为这种增长做好规划，可以避免日后代价高昂的迁移。

最后，不要忘记考虑运行成本。高端 GPU 消耗更多的电能，产生更多的热量，这可能会增加冷却和电费支出，尤其是在生产环境中全天候运行的系统。将这些成本纳入总预算，可以让您更准确地了解投资情况。

在清楚了解自己的工作负载需求和未来增长计划后，您就可以深入了解 GPU 硬件的具体情况了。

重要的硬件规格

一旦确定了您的工作负载需求，就该关注直接影响人工智能性能的硬件规格了。选择正确的组件可确保您的 GPU 服务器能够处理当前的需求，同时为下一步做好准备。

GPU 性能规格

现代 GPU 是为应对人工智能的繁重任务而构建的，其架构发挥着重要作用。CUDA内核对于并行处理至关重要，而专门为神经网络核心的矩阵运算而设计的Tensor 内核则将性能提升到了一个新的水平。虽然时钟速度在一定程度上很重要，但对于人工智能工作负载所需的并行计算而言，内核数量更为关键。不要忘记评估 GPU 的内存容量和速度，它们与内核本身同样重要。

内存大小和速度

说到 GPU 内存，大小和速度对于人工智能任务来说都是决定性因素。大量的 VRAM 可以让您训练更大的模型并进行推理，而无需不断地进行内存交换，因为这样会减慢速度。此外，高内存带宽可确保数据快速流向 GPU 内核，使其保持高效运行。对于专业环境，配备**纠错（ECC）**技术的 GPU 可帮助在长时间的训练过程中保持数据的准确性，这是生产级系统所必须的。

但这不仅仅是 GPU 的问题。系统的其他部分也需要跟上。

CPU、内存、存储和网络要求

虽然 GPU 承担着繁重的工作，但 CPU 也是关键的辅助设备。好的系统应提供充足的PCIe 通道，以最大限度地提高 GPU 性能。在内存方面，足够的系统内存可确保顺利进行数据预处理，并避免在 CPU 执行繁重任务时出现瓶颈。

在存储方面，NVMe SSD是不二之选。它们可以缩短数据访问时间，避免在处理海量数据集时出现延迟。如果您的工作流程涉及远程数据访问或多节点设置，那么稳固的网络连接是必不可少的。强大的网络解决方案可确保节点之间或与远程数据源之间的无缝通信。

最后，不要忽视供电和冷却。高性能 GPU 需要可靠的电源和高效的冷却系统，才能在繁重的工作负载下保持一切顺利运行。

规划增长和未来需求

一旦确定了核心规格，就该考虑未来了。人工智能项目往往会快速增长。从最初的单 GPU 概念验证，很快就会演变成需要多个 GPU 甚至整个集群的设置。对这种增长进行规划可确保您的基础架构能够跟上需求的增长，并在最初选择的硬件基础上长期保持性能。

多 GPU 设置选项

从单 GPU 扩展到多 GPU 设置可以显著提升人工智能能力，但并非所有服务器都能顺利完成这一过渡。为避免麻烦，应选择具有多个 PCIe 插槽和足够间距的系统，以防止过热。专为人工智能任务设计的主板通常有 4、8 甚至 16 个 GPU 插槽，让您可以根据需要灵活扩展。

供电是另一个关键因素。高端 GPU 的单个功耗通常为 300-400 瓦，这意味着 4 个 GPU 配置可能需要超过 1600 瓦的功率。请确保您的配置中包含能够满足这一需求的电源。

随着 GPU 的增加，内存扩展也同样重要。虽然每块显卡都有自己的 VRAM，但大型人工智能模型通常使用模型并行技术，即在 GPU 之间分担工作量。为使其有效运行，每个 GPU 都应配备充足的内存，对于大型人工智能任务而言，24GB 或更大的内存容量是一个坚实的起点。

集群设置和快速连接

当一台服务器不够用时，就需要考虑分布式设置了。PyTorch 和 TensorFlow 等人工智能框架支持跨多个服务器进行训练，但这需要快速、高效的通信以避免瓶颈。

对于服务器内部传输，NVLink 是一个不错的选择。对于多服务器设置，可考虑使用 InfiniBand 或 RDMA（远程直接内存访问）进行低延迟通信。虽然以太网可用于较小的集群，但扩展到几个节点以上时，通常需要 100 千兆位连接才能保持平稳运行。

支持 RDMA 的服务器在分布式人工智能工作负载中尤其有用。RDMA 使 GPU 能够直接通过网络进行通信，而无需 CPU 参与，从而减少了延迟，并确保您的处理能力始终专注于人工智能任务，而不是数据移动。

为人工智能框架变化做好准备

正如硬件需要扩展一样，软件环境也必须保持适应性。人工智能领域在不断发展，您今天依赖的工具明天可能就会过时。为了使您的设置面向未来，请选择具有广泛兼容性的硬件，并获得供应商对新兴技术的有力支持。

驱动程序支持是另一个关键考虑因素。例如，英伟达™（NVIDIA®）的 CUDA 生态系统会经常更新，但较旧的 GPU 架构最终会无法使用较新的功能。选择最新一代 GPU 可确保您从持续的框架更新和性能改进中获益。

容器化也改变了人工智能部署的游戏规则。与 Docker 和Kubernetes等工具集成良好的服务器可以更方便地在框架之间切换或同时运行多个项目。如果您的硬件支持 GPU 虚拟化，您就可以为不同的任务划分 GPU，从而获得更大的灵活性。

最后，关注新兴计算平台。虽然英伟达目前在人工智能市场处于领先地位，但随着行业的不断发展，拥有能够适应新平台的硬件将有助于保护您的投资。

人工智能框架和软件兼容性

确保您的 GPU 服务器能够与您所依赖的人工智能框架和软件工具顺利兼容至关重要。不兼容性会导致性能故障或延迟，因此仔细检查设置中的所有组件是否一致是关键。以下是保持驱动程序和软件同步的重要注意事项。

框架和驱动程序支持

TensorFlow和PyTorch等人工智能框架都有特定的硬件和驱动程序要求。您的 GPU 服务器必须满足这些要求才能发挥最佳性能。例如，确保您的 GPU 架构和驱动程序符合框架的兼容性指南。此外，还要注意操作系统要求--许多框架在特定的 Linux 发行版上运行效果最佳，但 Windows 可能需要额外的驱动程序配置。

请务必参阅框架的兼容性文档，以确认必要的库和驱动程序已安装且是最新的。这一步有助于避免不必要的故障排除。

容器和虚拟化支持

随着人工智能项目的发展，容器化和虚拟化对于管理依赖关系和高效扩展至关重要。人工智能工作流程中经常使用 Docker 等容器工具，因为它们可以简化依赖性管理并提高可重复性。请确保您的 GPU 服务器支持这些工具，并允许在容器内直接访问 GPU。适当的配置对于资源共享至关重要，尤其是在同时运行多个实验时。

如果使用虚拟化，请检查服务器是否支持 GPU 穿透和其他虚拟化功能，以最大限度地提高性能。对于大型部署，值得确保您的服务器与容器编排平台集成良好，这可以简化 GPU 调度和资源分配。

对于共享环境，应考虑多租户和资源分区选项。这些功能有助于保持团队或项目之间的隔离，防止资源冲突导致的性能下降。

GPU 服务器选项和供应商比较

FDC Servers 提供高度可定制的 GPU 服务器系统，旨在处理人工智能和机器学习项目的需求。他们的服务器起价为每月 1,124 美元，带宽不受限制，可在全球 70 多个地点即时部署。集强大功能、速度和可访问性于一身，使其成为管理大规模人工智能工作负载的不二之选。

以下是FDC 服务器的简要介绍：

FDC 服务器：功能亮点

总结：选择合适的 GPU 服务器

选择合适的 GPU 服务器首先要了解您的人工智能工作负载，并将其与合适的硬件和提供商相匹配。首先要定义您的人工智能用例，估算您的计算和内存需求，并将您的时间表和潜在的未来需求考虑在内。

密切关注 GPU 性能、内存容量和支持组件，以避免出现瓶颈。如果您的项目需要更高性能，请在规划过程中尽早考虑多 GPU 配置或集群设置。这样，您的基础架构就能适应框架的变化和人工智能技术的进步，而无需进行彻底改造。

与人工智能框架的兼容性至关重要。确保您选择的 GPU 服务器支持 TensorFlow 或 PyTorch 等关键框架，以及团队开发所需的必要驱动程序和容器技术。

为了满足这些需求，FDC Servers提供专为人工智能和机器学习工作负载量身定制的 GPU 解决方案。他们提供不计量的带宽和全天候的专家支持，以应对人工智能计算挑战。FDC Servers 在全球 70 多个地区设有分支机构，可确保您的部署靠近您的数据和用户。其透明的定价（每月 1,124 美元起）也简化了预算规划。

选择合适的 GPU 服务器可以大大加快您的人工智能开发，同时确保项目所需的可靠性和可扩展性。请花时间仔细评估您的需求，并与真正了解人工智能工作负载需求的供应商合作。

常见问题

如何确保我的 GPU 服务器与 TensorFlow 和 PyTorch 等人工智能框架无缝协作？

要确保您的GPU服务器能够与TensorFlow和PyTorch等人工智能框架无缝协作，您需要一个支持CUDA的英伟达™（NVIDIA®）GPU，因为这两个框架的GPU加速都依赖于CUDA。确保你的 GPU 符合必要的CUDA 计算能力（通常为 3.7 或更高），以获得最佳性能。

您还需要安装相应的GPU 驱动程序、CUDA 工具包和cuDNN 库。匹配人工智能框架、GPU 驱动程序和 CUDA 工具包的版本对于避免兼容性问题至关重要。有了正确的设置，您就能从人工智能工作负载中获得最大收益。

在开始使用单个 GPU 服务器处理人工智能工作负载时，如何规划未来的增长？

开始使用单 GPU 服务器时，选择有增长空间的硬件至关重要。选择一种可以轻松添加更多 GPU 或扩展内存的设置。此外，确保服务器与 TensorFlow 或 PyTorch 等流行的人工智能框架兼容，这样您在选择软件时就不会受到限制。

密切关注 GPU 的使用情况，以了解何时该扩大规模。要为不断增长的工作负载做好准备，可以考虑混合云设置或模块化架构等方案。这些解决方案可让您根据需要扩展基础架构，而不需要大量的前期投资，使您能够灵活高效地满足不断增长的需求。

为人工智能工作负载运行高性能 GPU 服务器需要考虑哪些成本因素？

为人工智能运行高性能 GPU 服务器会迅速增加运营成本。这些服务器依赖于功能强大的 GPU，其中一些 GPU 的功耗可高达 700 瓦。当你昼夜不停地运行项目时，这种能耗就会转化为高昂的电费。

此外，有效的冷却系统是防止服务器过热并确保其可靠运行的必要条件。但冷却系统的成本并不低--它使整个基础设施的成本又增加了一层。能源消耗和冷却加在一起，在运行用于人工智能的 GPU 服务器的费用中占了很大一部分。