当原始吞吐量和并行计算至关重要时，GPU 表现卓越。然而，这种功能也带来了更高的功耗和冷却需求�?/span> 

4. GPU 服务器的物理特性是什么？ 

在规划设备升级时，需要考虑 GPU �?CPU 在物理特性上的显著差异�?/span> 

• 尺寸和外�?/span>：GPU 体积较大。根据型号不同，一�?GPU 可能从单插槽到三插槽不等，并且长度可达八到十三英寸（或更长）。它们通常插入 PCIe x16 连接器，但可能需要转接卡或特殊机箱设计以实现最佳适配�?/span> 

• 机架集成：你可以在以下服务器格式中找�?GPU�?/span> 

• 1U �?4U GPU 服务器，可容纳一到八张显�?/span> 

• 刀片服务器，用于模块化部署 

• 完整�?GPU 机柜，例�?NVIDIA DGX 系统 

• OCP（开放计算项目），常用于超大规模定制构建 

• 重量：单�?GPU 重量在两到七磅之间。完全加载的 GPU 服务器可能超�?220 磅（100+ 公斤），需要特殊搬运设备来移动和安装�?/span> 

5. GPU 需要多大能耗和冷却容量�?/span> 

GPU 需要大量能耗。例如，�?/span> NVIDIA H100 这样的高性能显卡，每张显卡的功率可达 300�?/span>700 �?/span>。如果同时运行四到八张显卡，单个服务器的功率需求可达到 2,000-4,000 瓦。为了满足这种需求，每台机架需�?208 伏三相电路，电流�?30-60 安培�?/span> 

在冷却方面，问题同样严峻。GPU 会迅速变得非常热。根据密度不同，机架的热负荷可达�?20-40 千瓦或更高。这需要先进的冷却技术，如： 

• 液冷循环 

• 后门热交换器 

• 冷热通道隔离 

• 优化气流的机�?/span> 

6. 是否需要进行基础设施调整以支�?GPU�?/span> 

是的。数据中心需要升级、改造或寻找全新的解决方案，以应对以下方面的挑战�?/span> 

• 功率：你需要高容量 PDU（电源分配单元）、冗�?PSU（电源供应单元）以及升级的断路器�?/span> 

• 冷却：最佳选择是采用液冷系统�?/span> 

• 网络：GPU 传输数据速度极快，因此你可能需�?/span> InfiniBand �?100-400 Gbps 以太网（有更高版本更好）�?/span> 

• 机箱设计：服务器需要支持多 GPU 配置，并支持 NVLink 桥接器或 PCIe 转接卡�?/span> 

7. GPU 虚拟化和多租户环境如何？ 

如果你只是偶尔需要访�?GPU，或者只打算运行几个 GPU 支持的应用程序，那么虚拟 GPU（vGPU）解决方案可以让你与他人共享一�?GPU 的计算资源，或者在你的设施内将资源分配给不同的虚拟机。这样可以在不牺牲性能的情况下，实现更灵活的云原生部署。流行的选项包括 NVIDIA vGPU（如 vComputeServer、vApps 等）�?AMD MxGPU。像 VMware、KVM、Hyper-V �?Kubernetes 这样的平台也为此提供了一定程度的支持�?/span> 

8. 有哪些专�?GPU 系统和云选项可供选择�?/span> 

专用 GPU 系统的选择取决于用例�?/span> 

对于本地部署，NVIDIA DGX 系统在一站式 AI 训练方面表现出色，�?AMD Instinct 平台则是开�?AI 和高性能计算的不错选择�?/span> 

在云服务方面，AWS EC2 P5 实例、Google Cloud TPU v4 �?Azure NDv5 虚拟机都是不错的选择。对于不想前期投资购买物理基础设施的数据中心来说，这些�?GPU 系统是一个可行的方案�?/span> 

9. 数据中心中的 GPU 未来将如何发展？ 

AI 的发展不会放慢脚步。生成模型、自主系统和实时推理都在迅速崛起，这意味着数据中心需要在一定程度上支持这些应用以保持竞争力。目前，GPU 是处理这些复杂技术最灵活的计算解决方案。尽管像 TPU（张量处理器）和 ASIC（专用集成电路）这样�?AI 专用加速器越来越受欢迎，但它们缺乏通用性，并不是每个数据中心的完美解决方案�?/span> 

我们预计下一�?GPU 将与存储、内存甚�?CPU 更加集成，更分布式以适应边缘 AI 和机器人用例，并且更加节能�?/span>