现阶段互联网的托管业务一直处于萎缩下降中，但随着AI大模型的应用的出现，越来越多的企业想通过训练自己的专属大模型或中小型模型来实现传统工作的智能化或AI化，不光大大提升了效率，还降低了人力成本，特别是一些行业模型更是整合了行业生态，提长了行业活力。那么在训练模型时，会用到大量的英伟达GPU高性能服务器，这些服务器如何管理和运维呢？

目前大部分的企业会将GPU服务器托管到数据中心，也就机房，选择机房和对机房的具体要求是关键环节。以下是对这两个方面的详细解答，希望对从事相关工作的同事有所帮助：

GPU服务器托管，如何选择机房

1. 需要考察服务商的综合实力：

   选择具有丰富经验和良好口碑的数据中心服务商，这点比较重要，如果能选择国企，就尽量选择国企，确保能够提供长期稳定、可靠的服务。

   需要了解服务商的技术团队、运维能力和客户服务水平，确保在出现问题时能够及时得到响应和解决，如具体需要了解公司的成立时间，交付资源及边界，服务能力边界等。

2. GPU托管需要考虑机房地理位置：

   尽量选择交通便利、网络较发达的区域，确保数据的高速传输和低延迟访问，尽量选择有公有云POP点接入的数据中心，能保障后台业务的扩展可能性。

   考虑数据中心所处区域交通方便，特别是配套的公共交通、餐饮、住宿、信号、快递物流等公共服务是否方便。

3. 评估基础设施：

   确保数据中心拥有稳定的电力供应系统（是否双变电站，是协议上的双变电站，还是真实已启用的双变电站），包括备用电源和UPS不间断电源等，机柜内PDUR的功率，及空开上限以保证GPU服务器的正常运行。

   考察数据中心的散热系统，确保机房恒温恒湿，单位机柜是否能获得足够的冷量，以满足GPU服务器的高散热需求。

GPU服务器托管对机房的具体要求

1. 电力供应稳定：

   GPU服务器是高功率设备，需要稳定的电力供应，如RTX 4090 8卡单台服务器约耗电4kW，那么机柜的供电负荷至少不低于4kW，且应该更高，以降低用电风险。数据中心应配备多路供电、自备发电机组等应急措施，确保在突发情况下仍能正常供电。

2. 散热系统高效：

   GPU在运行过程中会产生大量热量，若散热不够时，将导致GPU芯片温度升高，GPU主频会下降效率降低，严重影响服务器的性能和寿命。因此，数据中心应具备良好的散热系统，确保机房内的温度和湿度保持在适宜范围内。

3. 网络环境安全：

   GPU服务器通常处理大量敏感数据，数据中心应提供高速、稳定的网络环境，并具备完善的安全防护措施，如防火墙、入侵检测系统等。

   确保数据中心遵循国内外相关数据安全法规和标准，如ISO 27001信息安全管理体系认证、GDPR（欧盟通用数据保护条例）等，以保障企业的数据合规性。

4. 技术支持专业：

   数据中心应拥有专业的技术团队，能够为客户提供24小时的技术支持服务。

   GPU服务器在选择数据中心时，可以了解其技术支持团队的专业背景、经验以及服务响应时间等方面的情况。

5. 成本效益分析：

   除了直接的托管费用外，还需考虑电力消耗、网络带宽、增值服务（如备份恢复、安全加固等）等隐性成本。

   选择能够提供灵活付费方式（如按需付费、包年包月等）的数据中心，以便更好地控制成本。

所以我们提出建议，将GPU服务器托管到数据中心时，应综合考虑服务商的综合实力、机房地理位置、机房基础设施以及机房的电力供应、散热系统、网络环境、技术支持和成本效益等方面的情况。通过全面评估这些因素，可以通过给每一个必要条件设置分值，通过分值进行综合打分，选择出最适合自身业务发展的机房和服务商。