面临众多智算服务器型号不知如何选？为企业AI项目选购智算服务器，远比比拼“谁的GPU多”更复杂。以下是您必须关注的几个核心维度，帮您避开采购陷阱。
1. 核心算力单元：GPU的选型与配置
训练 vs. 推理：
模型训练：计算强度极高，首选高性能计算卡（如NVIDIA H100、A100），追求极致算力和高速互联（NVLink）。
模型推理：更看重能效比和成本，可选择专业推理卡（如NVIDIA L4/T4）或甚至特定场景下的国产AI芯片。
数量与拓扑： 是采用8卡服务器构建单节点算力巅峰，还是选择4卡服务器追求更灵活的集群扩展？需要根据业务规模和软件框架的并行能力来决定。
2. 消除性能瓶颈：网络与互联是关键
节点内互联： 确保GPU之间通过NVLink互连，而非仅通过PCIe，这是发挥多卡协同效应的基础。
节点间互联： 构建多台服务器集群时，InfiniBand网络是保障跨节点通信效率的首选，能极大提升大规模分布式训练的加速比。
3. 存储与内存：喂饱“数据饥渴”的GPU
内存容量： GPU显存大小直接决定了所能训练模型的最大规模。训练大语言模型，需要配置高显存的GPU。
存储性能： 海量的训练数据集需要被快速读取。全NVMe SSD阵列是必须的，以避免I/O瓶颈让昂贵的GPU等待数据。
4. 功耗与散热：决定TCO（总拥有成本）
提前规划电力： 一台满配的8卡智算服务器功耗可高达10kW，需确保机房供电和电路充足。
优先考虑液冷： 对于高密度部署，液冷技术不仅能解决散热难题，更能显著降低PUE，长期看节省的电费非常可观。
明确您的AI工作负载类型，平衡当前需求与未来扩展性，才能做出最明智的投资。