配置多块GPU显卡的服务器需要综合考虑硬件选择、散热管理、电源供应、存储需求以及软件优化等多个方面。以下是详细的配置建议：
1. 硬件选择：
GPU选择：根据任务需求选择合适的GPU型号，如NVIDIA Tesla V100、A100或A800等，这些GPU适合深度学习训练、科学计算和图形渲染等高性能计算任务。
CPU选择：推荐使用多核心的高性能CPU，如Intel Xeon或AMD EPYC系列，以确保与GPU的良好协同工作。
内存容量：每块GPU至少需要16GB显存，服务器总体内存容量需支持大规模计算任务。
存储配置：建议使用SSD作为主存储，HDD用于大规模数据存储，以提高读写速度和存储容量。
主板和PCIe插槽：选择支持多GPU插槽的主板，并确保有足够的PCIe插槽数量和合理的布局。
2. 电源和散热管理：
电源供应：多GPU服务器对电源要求较高，需配备强大的电源供应单元（PSU），以满足所有显卡的功耗需求。
散热系统：显卡在高负载下会产生大量热量，因此需要设计高效的散热系统，如合理的风道设计、优质风扇或液冷系统。
3. 软件配置与优化：
操作系统和驱动兼容性：确保服务器配置与计划使用的操作系统和GPU驱动程序兼容。
并行计算框架：在深度学习任务中，可以使用PyTorch的DataParallel或DistributedDataParallel来实现多GPU并行训练。
容器化管理：通过LXD等容器技术实现多用户共享GPU资源，支持GPU设备Passthrough，方便权限管理和资源分配。
4. 扩展性和灵活性：
未来扩展性：选择具备良好扩展性的服务器，以便未来增加更多GPU或其他硬件资源。
灵活配置：根据实际需求灵活调整GPU数量和配置，例如在深度学习任务中，可以根据模型复杂度选择4到8块显卡的配置。
5. 具体案例参考：
高性能计算场景：例如，Lightlayer公司在美国达拉斯推出的GPU服务器配置了8张RTX 4090显卡，适用于大规模图形或计算任务。
实验室环境：在实验室环境下，通过LXD容器技术搭建多用户共享GPU服务器，配置四块TITAN Xp显卡，满足多用户同时使用的需求。
配置多块GPU显卡的服务器需要根据具体应用场景和需求进行综合设计，确保硬件、软件和散热等各方面的协调优化，以实现最佳性能和稳定性。
