我为什么会关注多GPU？
作为长期为客户定制图形服务器的服务方，我经常遇到用户纠结于“要不要加多张显卡”。尤其在面对大体量动画渲染、复杂建筑可视化或AI推理项目时，单卡已远不能满足高并发和海量数据的需求。这时候，多GPU架构成为我们提高渲染效率的核心抓手。
我自己测试多次后发现，多GPU并不是简单地“叠加性能”，它对环境、硬件搭配和任务类型有不少讲究。
多GPU带来的性能提升——但有前提
我们实际用渲染任务做了多组对比，发现当任务本身足够“分布式”，如批量渲染多个镜头或分帧渲染时，多GPU的扩展性几乎可以做到线性增长。例如：
| GPU配置 | 渲染分数 | 性能提升比例 |
|---|---|---|
| 单GPU | 1300 | 1× |
| 四GPU | 5300 | 约4× |
这背后的前提主要有几点：
- 渲染软件本身支持并行，能够将工作负载合理分配到每一块显卡上。
- 平台的PCIe带宽充足，否则多GPU协同时数据交换会成为瓶颈。
- 电源与散热配置过关，多卡高负载时对供电与温度的要求显著提高。
从我的经验来看，满足上述条件后，多GPU确实能显著缩短渲染时间，尤其在需要一次性输出大量作品或短期内应对高负载的场合。
适合多GPU的典型场景
我们经常为客户推荐多GPU方案的场景包括：
- 离线渲染工作流：比如动画、广告、影视后期，一晚上完成数百帧输出，效率提升非常明显。
- AI推理/模型训练：需要在极短时间内处理大量数据，多卡并行计算极为划算。
- 科学可视化与医学图像处理：大体量数据难以在单卡显存中装下，多GPU协作分担压力。
- 设计团队共享计算资源：多名设计师同时发起渲染任务，单卡远远不够用，多GPU服务器可保障每人都有足够算力。
何时不建议盲目堆叠GPU？
当然，并不是所有渲染或图形相关任务都适合多GPU。例如：
- 实时游戏渲染：目前大部分游戏及实时交互类应用无法充分发挥多GPU性能，反而可能遇到兼容性问题。
- 显存需求本就不大：如果项目素材较小，单卡高端GPU已能满足需求，盲目堆卡收益不明显。
- 预算或机房资源有限：多GPU方案对电力、散热和空间的要求远高于单卡，需要提前做好资源评估。
我们部署多GPU服务器的实用建议
- 选择合适的平台和显卡：尽量采用高带宽主板和专业风扇卡，保障长时间稳定运行。
- 提前预估电力和散热：多卡方案下，单机功耗和温度都会显著提升，建议提前规划机房条件。
- 灵活选择云渲染与本地部署：如果偶尔才有大批量渲染需求，可以选择按需付费的多GPU云服务器，无需重资产投入。
- 团队多用户共享：一台多GPU服务器支持多人同时提交渲染任务，更适合设计团队协作和成本摊分。
结语：理性选择多GPU，让硬件服务于业务
在我们的日常服务中，多GPU架构为用户带来的最大价值是“时间成本”的节省与业务弹性的提升。你可以根据自己的项目规模、预算和团队协作方式灵活选择最合适的部署方案。别让硬件配置成为你创意落地的瓶颈。