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如何成功安裝服務器GPU卡？
發布日期：2024-06-13 瀏覽次數：968
服務器GPU卡（GraphicsProcessingUnit，圖形處理單元）是一種專門設計用于服務器和數據中心的高性能計算設備。與普通消費級的GPU不同，服務器GPU卡通常具有更強大的計算能力、更高的可靠性、更好的散熱設計以及更長的使用壽命。這些GPU卡通常用于以下領域：
人工智能和機器學習：服務器GPU卡可以加速訓練和推理過程，使得模型訓練和數據處理變得更加高效。
科學計算：在天氣預報、基因組研究、物理模擬等領域，GPU可以提供巨大的并行計算能力。
圖形渲染：用于動畫制作、視頻編輯、3D渲染等需要高性能圖形處理的工作。
虛擬化：在虛擬化環境中，GPU可以為虛擬機提供硬件加速，提升其圖形處理能力。
服務器GPU卡的一些特點包括：
高并行處理能力：相比于CPU，GPU擁有更多的計算核心，能夠同時處理大量并行任務。
強大的計算性能：服務器GPU卡通常擁有較高的浮點計算能力，非常適合用于處理大規模數據和復雜計算。
可靠性和穩定性：設計上更注重長時間運行的穩定性和可靠性，適應數據中心高強度的工作環境。
擴展性：支持多GPU并行工作，通過NVLink等技術實現GPU間的高速通信，進一步提升計算性能。
一些著名的服務器GPU卡制造商包括NVIDIA和AMD，典型的產品有NVIDIA的Tesla、Quadro和A100系列，AMD的RadeonInstinct系列等。這些GPU卡被廣泛應用于各種高性能計算和數據中心場景。
如何成功安裝服務器GPU卡？
在服務器中添加高端圖形處理單元主要考慮三個因素：應用適用性、安裝要求和服務器設施。
首先，考慮安裝GPU硬件的原因以及將在何處使用它。即使使用統一的計算架構，如CUDA或OpenCL，應用也只有在設計為利用GPU及其并行處理能力時，才能從服務器GPU卡中受益。這些用例包括虛擬化、機器學習和大數據處理。為了實現高效的數據中心配置，可能希望將不使用GPU的工作負載遷移到非GPU服務器。
GPU必須支持底層操作系統和任何GPU驅動程序。在進行任何安裝之前，您應驗證應用及其操作系統是否完全兼容GPU。如果使用的軟件不是為GPU使用而編寫的，那么安裝基于GPU的服務器將不會帶來任何好處。
其次，如果要安裝服務器GPU卡作為售后擴展設備，請考慮GPU的硬件要求。企業級GPU最多可容納四個GPU芯片，每個芯片都有數百個核心。這會給服務器的電源增加數千瓦的額外負載。普通白盒服務器可能不支持企業級GPU附加組件，除非對電源進行重大升級。
如此巨大的負載意味著擴展總線無法單獨為GPU提供足夠的電力。服務器需要提供足夠的電力才能運行，并且需要電源提供一兩個額外的連接來直接為GPU供電。
增加的功率負荷意味著GPU冷卻至關重要。GPU卡擁有自己的冷卻設備，但必須確保GPU硬件有足夠的暢通無阻的物理空間和氣流。GPU排出的額外熱量也會進入服務器機架，可能會影響服務器間距、機架冷卻甚至機架配電。尤其是將多個基于GPU的服務器彼此緊密部署時。
第三，考慮服務器GPU卡部署對工作負載彈性的影響。企業級GPU價格昂貴，因此在可預見的未來，并非每臺企業服務器都包含GPU。這可能會影響IT管理員建立集群、遷移或重新啟動工作負載以及管理工作負載可用性的能力。如果工作負載依賴于服務器GPU卡，并且只有少數基于GPU的服務器將運行工作負載，那么它會限制部署和遷移選項。