一、CPU与GPU选型基础
在服务器硬件选型中，CPU和GPU的定位差异显著：CPU作为通用处理器，擅长处理复杂逻辑和并行度较低的任务；GPU则专为大规模并行计算设计，适用于深度学习、图形渲染等高吞吐场景。
选型核心参数对比：
- CPU：核心数（≥16核）、主频（≥3.0GHz）、缓存（≥30MB）、PCIe通道数（≥64条）
- GPU：显存容量（≥16GB）、CUDA核心数（≥5000）、带宽（≥600GB/s）、浮点性能（≥20TFLOPS）
混合计算场景建议采用异构架构，例如Intel Xeon搭配NVIDIA A100/A800系列，可平衡通用计算与加速需求。
二、服务器配置策略
硬件搭配应遵循资源匹配原则：
- CPU与GPU配比：每GPU建议配置4-8个CPU核心，例如双路64核CPU可支撑8张A100 GPU
- 内存容量：不低于GPU显存总容量的2倍，如8张24GB显存GPU需≥384GB内存
- 存储架构：推荐NVMe SSD RAID0阵列，带宽需达到GPU集群吞吐量的1.5倍
| 场景 | CPU型号 | GPU型号 | 存储方案 |
|---|---|---|---|
| 虚拟化集群 | AMD EPYC 9754 | NVIDIA T4 | 4×7.68TB SSD RAID10 |
| AI训练 | Intel Xeon 8490H | 8×H100 | 12×15.36TB NVMe RAID0 |
三、性能优化实践
硬件层优化：
- 启用NUMA绑定，减少跨节点内存访问延迟
- 配置GPU Direct RDMA，实现设备间直接数据交换
软件层优化：
- 使用混合精度训练（FP16/FP32），降低显存占用30%-50%
- 设置CUDA流并行度，最大化SM单元利用率
- 部署自动扩缩容系统，根据负载动态调整计算资源
四、典型场景应用案例
深度学习训练：采用双路AMD EPYC 9654（96核）搭配8×H100 GPU，通过NVIDIA NVLink实现300GB/s互联带宽，训练ResNet-50可达18000 images/sec。
科学计算集群：配置Intel Xeon 8462Y+（32核）与4×A800 GPU，使用InfiniBand HDR200网络，实现双精度浮点性能12.8TFLOPS。
服务器计算单元选型需遵循场景需求导向原则：CPU侧重核心密度与内存带宽，GPU追求并行计算效率。建议通过硬件监控工具持续分析瓶颈，采用动态资源分配策略提升综合能效比。
