服务器GPU卡（GraphicsProcessingUnit，图形处理单元）是一种专门设计用于服务器和数据中心的高性能计算设备。与普通消费级的GPU不同，服务器GPU卡通常具有更强大的计算能力、更高的可靠性、更好的散热设计以及更长的使用寿命。这些GPU卡通常用于以下领域：
人工智能和机器学习：服务器GPU卡可以加速训练和推理过程，使得模型训练和数据处理变得更加高效。科学计算：在天气预报、基因组研究、物理模拟等领域，GPU可以提供巨大的并行计算能力。
图形渲染：用于动画制作、视频编辑、3D渲染等需要高性能图形处理的工作。
虚拟化：在虚拟化环境中，GPU可以为虚拟机提供硬件加速，提升其图形处理能力。
服务器GPU卡的一些特点包括：
高并行处理能力：相比于CPU，GPU拥有更多的计算核心，能够同时处理大量并行任务。
强大的计算性能：服务器GPU卡通常拥有较高的浮点计算能力，非常适合用于处理大规模数据和复杂计算。
可靠性和稳定性：设计上更注重长时间运行的稳定性和可靠性，适应数据中心高强度的工作环境。
扩展性：支持多GPU并行工作，通过NVLink等技术实现GPU间的高速通信，进一步提升计算性能。
一些著名的服务器GPU卡制造商包括NVIDIA和AMD，典型的产品有NVIDIA的Tesla、Quadro和A100系列，AMD的RadeonInstinct系列等。这些GPU卡被广泛应用于各种高性能计算和数据中心场景。
如何成功安装服务器GPU卡？
在服务器中添加高端图形处理单元主要考虑三个因素：应用适用性、安装要求和服务器设施。
首先，考虑安装GPU硬件的原因以及将在何处使用它。即使使用统一的计算架构，如CUDA或OpenCL，应用也只有在设计为利用GPU及其并行处理能力时，才能从服务器GPU卡中受益。这些用例包括虚拟化、机器学习和大数据处理。为了实现高效的数据中心配置，可能希望将不使用GPU的工作负载迁移到非GPU服务器。
GPU必须支持底层操作系统和任何GPU驱动程序。在进行任何安装之前，您应验证应用及其操作系统是否完全兼容GPU。如果使用的软件不是为GPU使用而编写的，那么安装基于GPU的服务器将不会带来任何好处。
其次，如果要安装服务器GPU卡作为售后扩展设备，请考虑GPU的硬件要求。企业级GPU最多可容纳四个GPU芯片，每个芯片都有数百个核心。这会给服务器的电源增加数千瓦的额外负载。普通白盒服务器可能不支持企业级GPU附加组件，除非对电源进行重大升级。
如此巨大的负载意味着扩展总线无法单独为GPU提供足够的电力。服务器需要提供足够的电力才能运行，并且需要电源提供一两个额外的连接来直接为GPU供电。
增加的功率负荷意味着GPU冷却至关重要。GPU卡拥有自己的冷却设备，但必须确保GPU硬件有足够的畅通无阻的物理空间和气流。GPU排出的额外热量也会进入服务器机架，可能会影响服务器间距、机架冷却甚至机架配电。尤其是将多个基于GPU的服务器彼此紧密部署时。
第三，考虑服务器GPU卡部署对工作负载弹性的影响。企业级GPU价格昂贵，因此在可预见的未来，并非每台企业服务器都包含GPU。这可能会影响IT管理员建立集群、迁移或重新启动工作负载以及管理工作负载可用性的能力。如果工作负载依赖于服务器GPU卡，并且只有少数基于GPU的服务器将运行工作负载，那么它会限制部署和迁移选项。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
