一、确定计算任务类型

选择GPU服务器前需明确应用场景：深度学习训练需要高算力GPU（如V100），推理任务适合能效比高的T4型号，图形渲染优先考虑显存带宽。中小规模项目选用单GPU实例即可，大型模型训练需多GPU并行计算方案。

二、硬件配置选择指南

CPU应选择多核高频处理器（如Intel Xeon 8核以上），避免成为GPU运算瓶颈。内存容量建议每GPU配16-32GB显存，系统内存需达到显存总量的2-3倍。存储系统推荐采用NVMe SSD提升IOPS性能，大规模数据存储可组合SSD+HDD方案。

1. 网络带宽：训练场景建议10Gbps以上
2. 散热系统：多GPU配置需液冷解决方案
3. 电源冗余：建议保留20%功率余量

三、性能优化关键要素

通过NUMA架构优化CPU-GPU数据传输效率，采用RDMA技术降低网络延迟。软件层面需确保CUDA版本与深度学习框架兼容，推荐Ubuntu/Debian系统获得最佳驱动支持。

四、成本控制策略

短期项目建议使用按小时计费的弹性实例，长期需求可选择预留实例节省30%成本。混合部署策略可将训练与推理任务分离，利用竞价实例处理非实时任务。