服务器GPU卡（GraphicsProcessingUnit，图形处理单元）是一种专门设计用于服务器和数据中心的高性能计算设备。与普通消费级的GPU不同，服务器GPU卡通常具有更强大的计算能力、更高的可靠性、更好的散热设计以及更长的使用寿命。这些GPU卡通常用于以下领域：

人工智能和机器学习：服务器GPU卡可以加速训练和推理过程，使得模型训练和数据处理变得更加高效。

科学计算：在天气预报、基因组研究、物理模拟等领域，GPU可以提供巨大的并行计算能力。

图形渲染：用于动画制作、视频编辑、3D渲染等需要高性能图形处理的工作。

虚拟化：在虚拟化环境中，GPU可以为虚拟机提供硬件加速，提升其图形处理能力。

服务器GPU卡的一些特点包括：

高并行处理能力：相比于CPU，GPU拥有更多的计算核心，能够同时处理大量并行任务。

强大的计算性能：服务器GPU卡通常拥有较高的浮点计算能力，非常适合用于处理大规模数据和复杂计算。

可靠性和稳定性：设计上更注重长时间运行的稳定性和可靠性，适应数据中心高强度的工作环境。

扩展性：支持多GPU并行工作，通过NVLink等技术实现GPU间的高速通信，进一步提升计算性能。

一些著名的服务器GPU卡制造商包括NVIDIA和AMD，典型的产品有NVIDIA的Tesla、Quadro和A100系列，AMD的RadeonInstinct系列等。这些GPU卡被广泛应用于各种高性能计算和数据中心场景。

如何成功安装服务器GPU卡？

在服务器中添加高端图形处理单元主要考虑三个因素：应用适用性、安装要求和服务器设施。

首先，考虑安装GPU硬件的原因以及将在何处使用它。即使使用统一的计算架构，如CUDA或OpenCL，应用也只有在设计为利用GPU及其并行处理能力时，才能从服务器GPU卡中受益。这些用例包括虚拟化、机器学习和大数据处理。为了实现高效的数据中心配置，可能希望将不使用GPU的工作负载迁移到非GPU服务器。

GPU必须支持底层操作系统和任何GPU驱动程序。在进行任何安装之前，您应验证应用及其操作系统是否完全兼容GPU。如果使用的软件不是为GPU使用而编写的，那么安装基于GPU的服务器将不会带来任何好处。

其次，如果要安装服务器GPU卡作为售后扩展设备，请考虑GPU的硬件要求。企业级GPU最多可容纳四个GPU芯片，每个芯片都有数百个核心。这会给服务器的电源增加数千瓦的额外负载。普通白盒服务器可能不支持企业级GPU附加组件，除非对电源进行重大升级。

如此巨大的负载意味着扩展总线无法单独为GPU提供足够的电力。服务器需要提供足够的电力才能运行，并且需要电源提供一两个额外的连接来直接为GPU供电。

增加的功率负荷意味着GPU冷却至关重要。GPU卡拥有自己的冷却设备，但必须确保GPU硬件有足够的畅通无阻的物理空间和气流。GPU排出的额外热量也会进入服务器机架，可能会影响服务器间距、机架冷却甚至机架配电。尤其是将多个基于GPU的服务器彼此紧密部署时。

第三，考虑服务器GPU卡部署对工作负载弹性的影响。企业级GPU价格昂贵，因此在可预见的未来，并非每台企业服务器都包含GPU。这可能会影响IT管理员建立集群、迁移或重新启动工作负载以及管理工作负载可用性的能力。如果工作负载依赖于服务器GPU卡，并且只有少数基于GPU的服务器将运行工作负载，那么它会限制部署和迁移选项。