探索创新，如何利用两台4090显卡旧电脑打造高性能服务器

两台4090可以建一个服务器吗

在探讨是否能够使用两台4090显卡构建服务器时，首先需要注意的是4090显卡在性能上的强大，4090D虽然在性能上略低于标准的4090，但在某些云服务器市场上，其价格却可能高于4090，在购买时务必细心比较，推荐选择UCloud提供的4090云服务器，不仅价格优惠、性能强劲，还提供独立IP、预装模型和优质的售后服务，目前更有9元/天的特惠活动，性价比极高。

在实验室配置服务器时，选择GPU主要考虑用途、预算和性能需求，对于深度学习和机器学习应用，GeForce系列的1080TI、2080TI、3090以及4090等显卡因普及而被广泛使用，而Tesla A100/A800显卡则以其双精度算力和高规格显存而著称，性能卓越，但性价比方面则见仁见智，其6-7万至8-9万的售价（仅供参考）体现了其高端定位。

尽管Nvidia *** 表示4090不支持某些功能，但在实际训练模型时可能会遇到卡顿问题，禁用P2P选项对多卡AI性能的影响不大，具体使用时还需根据任务需求进行分析，对于AMD平台，建议将主板的NUMA设置为4，以实现更高效性能，有反馈显示多卡并行可能导致数据错误，但DPP目前存在问题，我暂无时间深入研究，建议关注NCCL库的更新。

在科技界，谣言的传播速度往往超过真相，有关“先进AI芯片制裁升级，RTX 4090将被禁止对华销售”的消息在网络上迅速扩散，不少用户询问4090是否值得购买，以下将从其风扇卡与涡轮卡两个版本的特征、区别和适用场景进行详细解析。

从性能角度看，4090在大模型训练上可能不如A100，但在推理任务上表现出色，性价比甚至可以超过H100，对于数据密集型的工作负载，如数据中心，UCloud的4090云服务器提供了独立IP、预装模型和专业服务，目前还有特价活动，极具吸引力。

实验室配置服务器4090a100和a800选哪个

在选择NVIDIA的各版本GPU（如A100、A800、H10H800）时，应关注其不同特点，以满足不同的深度学习和AI项目需求，了解人工智能应用领域的差异，包括弱人工智能、强人工智能和超级人工智能，以及选择购买硬件服务器还是租赁云服务器，对于构建高效的AI系统至关重要。

针对数据分析和人工智能岗位，推荐使用NVIDIA GeForce RTX 3090或RTX4070，对于高级开发和设计岗位，则推荐NVIDIA GeForce RTX 4090，服务器算力型推荐使用NVIDIA V100、A100、H100、A800系列，在选择时，务必考虑售后服务，确保租用的电脑提供全程免费检修、远程技术支持和上门售后服务，以保障设备的稳定运行。

在考虑内存需求时，应根据不同任务提供推荐的内存大小，以确保最佳选择。

A100和H100是NVIDIA的重要产品，A100采用Ampere架构，拥有6912个CUDA核心，支持第二代NVLink技术，显著提升训练速度与性能，H100则在A100的基础上进一步升级，提供更高的计算性能与效率，Tesla A系列（A1、A2、A3、A4、A100）提供不同级别的GPU解决方案，适用于各类业务需求。

对比A100和4090两者的区别以及适用点

A30适用于大规模AI推理和HPC应用，TF32和FP64 Tensor Cores提供高效性能，MIG技术和高速内存带宽是其亮点，A100基于GA100核心，拥有80GB HBM2显存和6TB/s带宽，是数据中心的强大引擎，支持各种精度计算和大规模AI应用。

A100和4090是两款不同的图形处理器（GPU），来自不同的制造商，采用不同的架构和设计，因此直接比较它们的算力并不简单。

对于大模型训练，主要选择的是H100/H800/A100/A800等高端型号，价格区间在10-30万元，而推理任务通常使用4060/4090/3060/3080/3090等中低端型号，价格在几千到两万元之间，以70B模型为例，训练时需要足够的内存容纳参数、KV Cache和中间结果。

首先需要明确的是，NVIDIA的A100和4090虽然都是高性能的计算设备，但它们面向的市场和应用场景不同，A100主要针对数据中心和高性能计算（HPC）领域，而4090则更多地面向消费级市场，尤其是高端游戏和专业的图形处理需求。

英伟达A100显卡和4090显卡的比较如下：架构方面，A100采用Ampere架构，4090采用Volta架构；显存方面，A100显存为40/80GB，4090显存为24GB；核心性能方面，A100核心性能较强，4090核心性能较弱；性价比方面，A100性价比较高，4090性价比较低；适用场景方面，A100适用于深度学习训练，4090适用于深度学习推理。

预算10万左右，可以考虑配置4张4090或2张A600A40，能满足多数需求，预算20万以上，可以考虑8张4094张A600A40或2张A100-80GB，更显优势，NV的DGX-A100在更高预算下提供最简单、省事的解决方案，极端配置如入门级3204双路+2条8GB内存+8*3090或酷睿I5+128GB内存+4张3090虽存在，但非主流。

云服务器买4090还是4090D

在BIOS中，可以通过相应的调整开关来设置，开机时进入BIOS，选择CONFIG，然后进入Keyboard/Mouse，将选项设置为Legacy，完成后保存并重启即可。

在性能上，RTX 4090D与RTX 4090的差距相对较小，通常在5%到8%之间，这意味着在大多数应用场景下，两者的表现差异并不明显，对于追求极致性能的用户来说，这种差异可能会成为选择的关键因素，RTX 4090D的功耗更低，这有助于减少能源消耗并提高散热效率，对长时间高负载的应用场景更为有利。

尽管4090D在性能上略逊于4090，但它仍然是一款强大的GPU，适合追求高性能且预算有限的用户，对于追求极致性能的用户来说，4090无疑是更好的选择。

在市场上，如索泰的AMP四路RTX4090工作站，提供了卓越的性能，索泰GeForce RTX 4090 D TRINITY 月白搭载了14592个CUDA Core、456个第四代Tensor Core和114个第三代RT Core，这些核心协同工作，实现卓越的性能，在游戏测试中，该显卡在4k分辨率最高画质下，《赛博朋克2077》能够达到平均135fps，《瘟疫传说：安魂曲》达到155fps，即使在硬件要求最高的网游《逆水寒》中，也能稳定运行在90fps的水平，相比于RTX3090ti，性能提升在20%-30%，非常强大。