采购GPU之前,你必须要了解的事情
本篇文章同步于本人公众号“时行AI风向盒”,欢迎各位关注,一同进步。作者简介:从业近十年,前华为解决方案产品经理,聚焦AI,算力。面对动辄数十万、上百万的投入,以及不断迭代的技术和复杂的政策环境,如何科学、合理地采购GPU,是每一个企业决策者必须审慎对待的问题。一次错误的采购决策,轻则浪费巨额资金,重则延误业务发展,甚至面临被快速淘汰的风险。本文将为您深度剖析,在您按下“购买”键之前,必须要了解的
本篇文章同步于本人公众号“时行AI风向盒”,欢迎各位关注,一同进步。 作者简介:从业近十年,前华为解决方案产品经理,聚焦AI,算力。
面对动辄数十万、上百万的投入,以及不断迭代的技术和复杂的政策环境,如何科学、合理地采购GPU,是每一个企业决策者必须审慎对待的问题。一次错误的采购决策,轻则浪费巨额资金,重则延误业务发展,甚至面临被快速淘汰的风险。
本文将为您深度剖析,在您按下“购买”键之前,必须要了解的业务需求、技术选型、政策要求、成本控制等核心要素。
一:买GPU来跑什么业务?
GPU采购的出发点,永远是业务需求。购买GPU是用来训练模型,还是做大模型推理,还是做智能体?要给多少人使用,性能要求是多少跑的模型是什么,要不要做数据隔离,要不要部署调度软件、推理平台、开发平台等等,都是首要考虑的问题。
1. 业务类型
业务是属于训练密集型还是推理密集型?
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训练密集型(如大型模型训练、持续迭代):
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需求:追求单卡强大的浮点运算能力(FP64/FP32/FP16/BF16)、高带宽的显存(如HBM系列),以及至关重要的卡间高速互联(如NVLink)。
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关注点: 显存容量(至少64GB起步,甚至96GB、141GB)、多卡互联带宽、长时间运行的稳定性与功耗。
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推理密集型(如高并发的AI应用、实时语音识别、图像处理):
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需求: 追求高能效比、低延迟、高并发处理能力,对INT8/INT4等低精度运算支持友好。
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关注点: 核心频率、低精度运算性能、TDP(热设计功耗)、I/O性能、以及软件生态(部署框架)。
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2. 并发数、扩展性
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并发数(Concurrent Users)与QPS(Queries Per Second): 详细评估您的应用在峰值时期需要处理的并发请求量。这不仅决定了您需要采购多少块GPU,也影响了您是选择单卡性能强劲还是多卡协作平衡的架构。高并发往往需要分布式部署和负载均衡策略。
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扩展性(Scalability): GPU的生命周期往往在3-5年,技术迭代快。在采购时,必须考虑集群是否容易扩展。例如,是否支持标准化的机架式服务器,电源和散热系统能否支持未来更高功耗的新一代GPU。
二:技术选型
选择正确的GPU型号是技术决策的核心。除了关注NVIDIA的传统优势产品外,国产力量的崛起也是不容忽视的变量。
1. 英伟达主流型号
型号系列 | 核心优势 | 适用场景 | 关键考量 |
NVIDIA H/B系列
(Hopper/Blackwell) |
顶尖AI算力、高HBM显存带宽、NVLink互联。 |
基础模型训练、超大规模计算、科研院所。 |
价格昂贵,部分型号受出口管制,采购周期长。 |
NVIDIA A系列
(Ampere) |
成熟的生态、高保有量、平衡的性能。 |
存量升级、通用计算、入门级训练与推理。 |
逐渐被新系列取代,但二手市场和租赁仍有价值。 |
2. 国产型号
在国家大力推动国产化的背景下,特别是对于政府、金融、能源等关键信息基础设施行业,国产GPU的选型已成为一项政策“硬性指标”。
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政策驱动: 财政部、工信部等部门发布的政府采购标准(如操作系统和便携式计算机),持续加强对“安全可靠”和“国产化”的要求。GPU作为算力核心,其国产化适配是大势所趋。
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国产型号考量: 以国内的华为、海光、天数、沐曦等企业为代表的国产GPU,在逐步渗透信创及民用市场。
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关注点: 不仅要看硬件性能,更要关注软件生态的适配性。包括对主流深度学习框架(如PyTorch, TensorFlow)的支持度、操作系统(如麒麟、统信)的兼容性、以及异构计算资源的统一调度管理能力。
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建议: 在采购前,务必进行POC(概念验证)测试,确保国产GPU能稳定运行您的核心业务模型,并满足信创要求。
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三:成本与生态
GPU本身的采购价格只是总拥有成本(TCO)的一部分,您还需要考量以下隐藏成本:
1. 基础设施成本
GPU,尤其是高端型号,是“电老虎”和“发热大户*。
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供电: 数据中心的PUE(能源利用效率)和电源冗余设计是否能承载高密度GPU集群?
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散热: 传统的风冷散热可能已无法满足H100/B200等高功耗GPU的需求,是否需要升级为液冷系统?液冷的投入和运维成本会大幅增加。
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运维: 专业运维人员对GPU集群的调度、故障排查、驱动与固件升级的经验和成本投入。
2. 软件与生态
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生态壁垒: NVIDIA CUDA生态的成熟度和统治地位仍是其核心优势。对于选择非NVIDIA(如国产)的GPU,必须评估是否有足够的应用迁移投入和开发人才储备。
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工具链: 深度学习框架、调试工具、性能监控软件的易用性和完善性。
3. 维护维修成本
由于众所周知的原因,NVIDIA GPU的维保一直是个大问题,很多销售方不具备维修资质,购买后出了问题需要返修,动辄需要几个月。因此,选择靠谱的厂商、备好足够的备品备件是必须的。
GPU采购不是一次性交易,而是一项面向未来的战略投资。
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需求锚定: 准确量化您的业务类型、并发量和模型规模,确定对显存、算力和互联的需求侧重。
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技术择优: 在性能、成本和国产政策之间找到最佳平衡点。
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TCO考量: 除了硬件价格,务必将电力、散热、运维和软件生态迁移的成本纳入整体预算。
在算力决定竞争力的时代,只有做足功课,才能将您的每一分投入,都转化为最坚实的业务驱动力。
最后,如果您有相关业务需求,不知道如何采购或者不知道业务如何规划,可以后台联系小编,来帮助您分析业务需求,提供智算集群、AI系统等规划建设。
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