不同的应用对硬件的要求截然不同，首先必须明确你的服务器主要用来做什么：
1、AI训练/深度学习 (最常见):
需求: 极高的FP16/FP32计算能力，大显存（用于容纳大模型和批量数据），对NVLink（N卡互联技术）有需求。
推荐显卡: NVIDIA RTX 4090, RTX 3090,NVIDIA H100, A100, A800, H800 (专业数据中心卡)，AMD MI系列也可考虑，但软件生态（CUDA）上N卡占绝对优势。
2、AI推理/深度学习部署:
需求: 整数INT8/INT4计算能力，能耗比高，通常需要高密度部署。
推荐显卡: NVIDIA T4, L4, A2, 甚至一些特殊推理卡。
3、科学计算（CFD, 计算化学等）:
需求: 高双精度浮点性能（FP64），大显存。
推荐显卡: NVIDIA A100, H100; AMD Instinct MI200/300系列。
4、图形渲染（GPU渲染如Octane, Redshift, V-Ray）:
需求: 强大的通用计算能力，大显存（处理复杂场景）。
推荐显卡: NVIDIA RTX 4090/3090 (性价比高)，NVIDIA RTX 6000 Ada Generation (专业卡)。
5、虚拟化（vGPU）:
需求: 需要支持SR-IOV和虚拟化技术的专业卡。
推荐显卡: NVIDIA A100, A40, L40; AMD MI系列。
这是最核心的部分，需要确保所有组件都能支持多显卡的高功率、高散热和物理空间需求。
型号一致性: 务必使用完全相同的型号，不同型号混插会导致驱动冲突、无法组建NVLink等问题。
散热形式:
涡轮扇（Blower Style）: 将热空气直接从机箱后部排出，适合多卡紧密排列，是服务器的首选。
开放式散热（Open Air）: 将热空气排到机箱内，需要机箱有极强的风道散热能力，多卡并列时，中下部的卡会因吸入上部卡的熱空气而严重过热。
显存与NVLink: 如果应用需要GPU间高速交换数据（如大模型训练），请选择支持NVLink的卡并购买NVLink桥接器。
PCIe插槽:
数量: 确保有足够多的PCIe x16物理插槽（至少2个，通常需要4-8个）。
间距: 插槽之间的间距（Slot Spacing）至关重要！必须保证显卡插入后之间有足够的空间（至少1槽间距）进行散热。建议选择PCIe插槽间距为2-3槽的主板。
PCIe通道:
芯片组: 必须选择支持足够PCIe通道的高端芯片组，如Intel的X699/W790或AMD的TRX50/WRX90/X670E。
CPU: CPU必须提供足够的PCIe通道，主流消费级CPU（如Core i9, Ryzen 9）通常只提供16-24条通道，插满多卡后会被迫运行在x8/x4模式，可能成为瓶颈。必须选择HEDT或服务器级CPU，如Intel Xeon W-3400/2400系列、AMD Threadripper Pro 7000WX系列，它们能提供64-128条PCIe 5.0通道。
外形尺寸: 多显卡主板多为ATX、E-ATX或SSB-EEB规格，需要搭配能容纳它的机箱。
功率: 这是重中之重，计算**（单个显卡TDP * 显卡数量 + CPU TDP + 其他组件）* 1.2 ~ 1.5**的冗余系数，4张RTX 4090（450W * 4） + 一颗CPU（300W） ≈ 2100W，建议选择至少2000W-2200W的电源。
接口: 检查电源提供的PCIe 8-pin (12VHPWR for 40系) 接口数量是否足够，通常需要购买多个PCIE模组线。
质量: 必须选择80 Plus铂金或钛金认证的顶级品牌电源（如海韵、海盗船、振华、超微等），稳定性是第一生命线。
方案: 单个超大功率电源（如2000W）或“双电源启动套件” (两个电源协同工作)。
4. 机箱 (Case) 与散热 (Cooling)
尺寸: 必须选择全塔式（Full Tower）服务器机箱或矿机机箱，确保有足够的长度和高度容纳显卡。
风道: 这是多显卡系统的生命线，机箱必须要有强大的前进后出、下进上出的风道设计，需要安装多个高性能机箱风扇（120mm/140mm）形成强风压，迅速将显卡产生的热量带走。
散热强化: 如果使用开放式散热的显卡，几乎必须额外增加PCIe槽位风扇支架或使用垂直安装套件来增大显卡之间的进风空间。
CPU: 根据主板平台选择对应的HEDT或服务器CPU，对于纯GPU计算任务，CPU性能不是最关键的，但必须有足够的PCIe通道。
内存: 容量要足够（通常32G起步，训练大模型可能需要512G+），频率适中即可，建议使用带ECC功能的内存以提升系统稳定性。
存储: 强烈建议使用NVMe SSD作为系统盘和数据集存放盘，以避免磁盘IO成为数据读取的瓶颈。
硬件组装完成后，软件配置同样重要。
1、安装操作系统:
Linux: 是服务器的首选，尤其是Ubuntu Server LTS版本，对NVIDIA驱动和深度学习环境支持最好，减少安装图形化界面以节省资源。
Windows: 对于渲染或游戏开发等特定场景也可选择。
2、安装显卡驱动:
* 从NVIDIA官网下载并安装最新版的数据中心/Studio驱动（而不是GeForce Game Ready驱动）。
* 在Linux下，建议使用官方.run文件安装，以便更灵活地控制安装选项。
3、配置多卡环境:
NVIDIA驱动默认会识别所有显卡。
* 使用nvidia-smi 命令来监控所有显卡的状态、温度、功耗和显存使用情况。
* 使用nvtop (一个类htop的工具) 可以更直观地监控。
4、设置应用软件:
深度学习框架 (PyTorch, TensorFlow): 它们通常默认支持多卡，你需要使用
数据并行 (Data Parallelism): 最简单，每个卡处理一部分数据。
模型并行 (Model Parallelism): 模型太大，单个卡放不下，需要拆分到不同卡上。
分布式训练 (Distributed Data Parallel, DDP): PyTorch中更高效的多卡训练方式。
渲染软件: 通常在软件设置中有一个“设备”选项，勾选所有你想使用的GPU即可。
| 组件 | 关键考虑因素 | 建议 |
| 用途 | 深度学习/渲染/计算？ | 决定显卡型号和配置方向 |
| 显卡 (GPU) | 型号统一、散热形式、NVLink | NVIDIA A100/H100/RTX 4090，优先涡轮扇 |
| 主板 (MB) | PCIe插槽数量与间距、芯片组、CPU通道 | 服务器/HEDT主板，TRX50/WRX90/X699，PCIe槽间距≥2槽 |
| 电源 (PSU) | 功率计算、接口数量、质量 | （总TDP * 1.5），2000W+，80Plus铂金/钛金 |
| 机箱与散热 | 全塔尺寸、强力风道、辅助风扇 | 服务器机箱，前后大量风扇，可加装PCIe位风扇 |
| CPU | PCIe通道数 | AMD Threadripper Pro, Intel Xeon W |
| 系统与驱动 | 操作系统、驱动版本 | Ubuntu Server, NVIDIA数据中心驱动 |
最后的重要提醒:
功耗与散热: 多显卡服务器是电老虎和电暖器，请确保供电线路能承受，并做好机房散热。
稳定性: 所有组件都不要超频，以追求长期稳定运行为第一目标。
先规划后购买: 在购买任何部件前，最好用PCPartPicker之类的网站检查所有部件的兼容性，特别是尺寸和接口。
按照这个流程，你就能系统地规划和配置出一台满足需求的多显卡高性能服务器。
文章摘自：https://idc.huochengrm.cn/fwq/13959.html
评论
图门蕴秀
回复配置多显卡服务器需确保主板支持、安装相应驱动，合理分配资源，优化显卡设置。