CNCNC 信息港 · 郑州中科信息技术有限公司|成立 2004 年 4 月,22 年 IDC 行业经验
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算力服务器托管(GPU)

面向 AI 时代的算力基础设施托管服务。支持 A800 / H800 / L40S 等高性能算力卡的整机与整柜托管,提供高功率密度机柜、专属带宽与大内网互联,适配模型训练、微调与推理集群。

500+已托管 GPU 算力卡规模
高功率密度单机柜增强供电
胖树网络低时延大内网可选

GPU 服务器托管和普通服务器托管有什么区别?

GPU 服务器托管对电力、散热与网络的要求远超普通托管:单台 8 卡训练机满载功率可达 4kW~6kW,必须使用高功率密度机柜与配套 PDU;多机训练集群还需要低时延大内网(RDMA / RoCE)支撑机间通信。CNCNC 信息港已累计托管 500+ 张 GPU 算力卡,支持 A800、H800、L40S 等主流卡型的整机与整柜托管。

  • 单机柜高功率密度供电,按功率核算而非按 U 估算
  • 风冷优化 / 液冷方案可选
  • 大内网与低时延组网设计(RDMA / RoCE)
  • GPU 温度、显存 ECC、掉卡事件持续监控
  • 上架前出具功率核算表并预留 20%~30% 余量
为什么算力需要专门托管

GPU 服务器不是普通服务器的简单放大

GPU 托管的三个硬约束
  • 功率:单机柜动辄 8kW~40kW,普通 web 机柜无法承载
  • 散热:整机满载时热成堆,需要风冷优化或液冷方案
  • 网络:训练集群依赖卡间与机间通信,内网时延与带宽是瓶颈

电力、散热、网络——三道门槛

一台典型的 8 卡 GPU 服务器,满载功率可达 4kW~6kW,是同尺寸普通服务器的 8~10 倍。这意味着普通 web 机柜的供电设计与散热能力根本无法满足,必须采用高功率密度机柜,并配合对应级别的 PDU、线缆与空调布局。

对于多机多卡训练场景,网络往往比单机性能更决定训练效率。需要在托管时提前规划机内拓扑(NVLink / PCIe Switch)与机间互联(RDMA / RoCE),避免后期重构布线。

我们的储备

  • 累计托管 500+ 张 GPU 算力卡,覆盖主流训练与推理卡型
  • 支持单机柜高功率交付,可选风冷优化与液冷部署
  • 提供大内网带宽与低时延组网的方案设计
  • 配合客户完成算力卡的归属管理、多租户隔离与作业调度网络规划
资源规格

可托管的算力卡型与集群形态(示例)

实际可托管卡型与数量请联系顾问确认实时资源清单。
集群形态典型配置机柜要求典型场景
单机 8 卡训练机8 × 高性能训练卡 + 双路 CPU高功率单机位或单柜模型微调、中型训练
4 机 32 卡集群4 台 8 卡机组 + 叶脊组网相邻机位 + 专属交换机大模型分布式训练
推理集群多卡+大内存机组 + 负载均衡常规高密度机位在线推理、并发服务
混合承载训练机 + 推理机 + 存储节点分区分柜部署私有 AI 平台全栈
服务内容

算力托管不只是"插上电"

🔌

功率核算与 PDU 适配

按设备额定功率核算<|hy_place▁holder▁no▁813|>冗余,适配 C19 / 大电流国标等电源接口。

🌬️

风道与散热优化

冷热通道布局调整,必要时提供盲板与导流,降低局部热点。

🕸️

组网与连通性设计

协助规划内网 IP 段、VLAN 划分与大带宽上联,降低训练通信瓶颈。

🔍

健康巡检

定期巡检 GPU 温度、显存 ECC、风扇转速与掉卡异常,提前发现隐患。

🔁

上下架协助

到场协助搬运、上架、理线与标签管理,支持多批次扩容。

🧯

故障响应

卡故障、掉卡、温度过高等问题快速定位,配合厂商报修流程。

如何选择

训练、微调、推理——三种诉求的选型差异

🏋️

预训练 / 大规模训练

关注卡间互联带宽与机间网络拓扑。建议相邻机组长租整机柜,优先选支持 RDMA 的组网方案。

🎯

微调 / LoRA 微调

关注单卡显存容量与稳定性。建议 8 卡机组 + 大内存 + 高速本地盘,避免共享 IO 抖动。

🚀

推理 / 在线服务

关注并发吞吐与成本效率。可用多台 medium 配置机组做横向扩展,配合负载均衡与灰度发布。

交付流程

算力上机五步闭环

1

算力需求评估

明确模型参数量、并行策略、卡型与数量,估算功率与网络需求。

2

资源与环境规划

匹配机位 / 机柜、电力额度、空调冗余与内网方案。

3

设备上架加电

完成上架、布线、加电与开机自检,验证全部 GPU 识别正常。

4

网络与调度联调

打通内网、调优网络参数,配合客户完成训练作业联调。

5

长期运行保障

常态化巡检、温度与异常监控,快速响应掉卡等故障。

FAQ

GPU 算力托管常见问题

支持托管哪些 GPU 卡型?
可托管主流的高性能训练与推理卡型,包括 A800、H800、L40S 等。具体可托管数量与机位状态请联系顾问确认实时资源清单,我们会同步核算功率与 PDU 接口规格。
GPU 服务器出现掉卡怎么办?
我们提供 GPU 温度、显存 ECC、掉卡事件的持续监控。出现异常时可先进行远程排查,必要时到场拔插 / 替换与压测复现,并协助走厂商报修流程。建议及时保留 dmesg 与 nvidia-smi 等日志,可大幅缩短定位时间。

提交算力需求,获取 GPU 托管方案

含机位电力核算、网络方案与整体报价。

相关问答精选

「算力服务器托管」高频问题

摘自问答库「算力服务器托管」方向(共 59 条)· 查看全部 →

GPU 服务器托管对机柜有什么要求

按我们在郑州机房的实际交付经验,八卡 GPU 整机满载功率常在 3 到 6 千瓦,普通 10A 柜根本带不动;单张 A800 或 H800 约 300 到 700 瓦,加上 CPU、内存和电源损耗要按整机算。另外,风冷在高密度场景上限明显,通道封闭加高风量也只能覆盖中等功率;还有一点,液冷和背板门换热适合单机柜 20 千瓦以上,需要提前预约柜型;放之前先给整机额定功率和峰值功率,我们按 1.3 倍留冗余。合同里会把这一条写死,避免口头承诺。

一张 A800 大概多少瓦

先说最容易踩坑的地方。八卡 GPU 整机满载功率常在 3 到 6 千瓦,普通 10A 柜根本带不动;还有一点,单张 A800 或 H800 约 300 到 700 瓦,加上 CPU、内存和电源损耗要按整机算;高功率柜按 8 到 15 千瓦设计,河南省中原大数据基地有专门的算力承载区。另外,风冷在高密度场景上限明显,通道封闭加高风量也只能覆盖中等功率;还有一点,液冷和背板门换热适合单机柜 20 千瓦以上,需要提前预约柜型;放之前先给整机额定功率和峰值功率,我们按 1.3 倍留冗余。详细清单和 SLA 条款可以在合同附件里逐条确认。

高功率机柜能提供多少电

先说最容易踩坑的地方。八卡 GPU 整机满载功率常在 3 到 6 千瓦,普通 10A 柜根本带不动;还有一点,单张 A800 或 H800 约 300 到 700 瓦,加上 CPU、内存和电源损耗要按整机算;高功率柜按 8 到 15 千瓦设计,河南省中原大数据基地有专门的算力承载区。另外,风冷在高密度场景上限明显,通道封闭加高风量也只能覆盖中等功率;还有一点,放之前先给整机额定功率和峰值功率,我们按 1.3 倍留冗余。详细清单和 SLA 条款可以在合同附件里逐条确认。

普通机柜能放 GPU 机器吗

先说最容易踩坑的地方。八卡 GPU 整机满载功率常在 3 到 6 千瓦,普通 10A 柜根本带不动。此外,单张 A800 或 H800 约 300 到 700 瓦,加上 CPU、内存和电源损耗要按整机算;风冷在高密度场景上限明显,通道封闭加高风量也只能覆盖中等功率。同时,液冷和背板门换热适合单机柜 20 千瓦以上,需要提前预约柜型。此外,放之前先给整机额定功率和峰值功率,我们按 1.3 倍留冗余。我们这边会留书面记录,方便你后面做内部汇报。

八卡机需要多大机位

按我们在郑州机房的实际交付经验,八卡 GPU 整机满载功率常在 3 到 6 千瓦,普通 10A 柜根本带不动。此外,单张 A800 或 H800 约 300 到 700 瓦,加上 CPU、内存和电源损耗要按整机算;高功率柜按 8 到 15 千瓦设计,河南省中原大数据基地有专门的算力承载区。同时,风冷在高密度场景上限明显,通道封闭加高风量也只能覆盖中等功率。此外,液冷和背板门换热适合单机柜 20 千瓦以上,需要提前预约柜型;放之前先给整机额定功率和峰值功率,我们按 1.3 倍留冗余。我们这边会留书面记录,方便你后面做内部汇报。

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