TOP云新上线香港GPU显卡物理服务器，CPU有i3-7100、E3-1245v3、i5-7400、i7-8700、E5-2620v2、Gold 6138可选；GPU显卡有G710 2G、RTX3050 6G、RTX5060TI 16G；内存8G-128G可选，带宽有30M-100M可选，价格低至799元/月，购买链接：https://c.topyun.vip/cart?fid=9&gid=203
标题：香港GPU服务器多卡并行（SLI/NVLink）设置指南
在AI训练、大规模渲染或高性能计算场景中，单张GPU往往难以满足算力需求。许多用户会问：TOP云的香港GPU显卡物理服务器是否支持多卡并行？能否启用SLI或NVLink？如何配置才能最大化性能？
本文将为您权威解答，并提供实用的多GPU协同配置指南——无论您使用的是双RTX3050，还是计划部署多张RTX5060TI，都能高效利用多卡资源！
⚠️ 重要前提：明确“多卡支持”的真实含义
首先需要澄清一个常见误区：
TOP云当前提供的香港GPU物理服务器均为单GPU机型，即每台服务器仅安装1张NVIDIA显卡（可选 G710 / RTX3050 / RTX5060TI）。
因此：
- ❌ 不支持 SLI（Scalable Link Interface）：SLI是面向游戏多屏输出的技术，对计算任务无加速作用，且NVIDIA已逐步弃用。
- ❌ 不支持 NVLink：NVLink需特定高端专业卡（如A100、V100、RTX 6000 Ada）及主板支持，消费级RTX30/50系列不支持NVLink互联。
- ✅ 但支持多进程/多任务并行使用同一张GPU（通过CUDA MPS或容器隔离）
- ✅ 如需真正多卡（2张+ GPU），可联系TOP云商务定制双卡/四卡裸金属服务器
🧩 那么，如何在单卡基础上实现“类多卡”高效并行？
虽然硬件为单卡，但通过软件层优化，仍可实现高并发、多任务并行处理，适用于以下场景：
场景1：多个AI推理服务共享一张GPU
- 使用 Triton Inference Server 或 TensorRT 部署多模型
- 利用 CUDA Multi-Process Service (MPS) 提升GPU利用率
场景2：多人远程协作使用同一台服务器
- 通过 Docker + NVIDIA Container Runtime 隔离不同用户的GPU任务
- 每个容器分配固定显存比例（如
--gpus device=0 --memory=8g）
场景3：Stable Diffusion WebUI 多用户访问
- 启用
--medvram或--lowvram参数，允许多请求排队处理 - 配合 Nginx 负载均衡，避免显存溢出
🔧 单卡多任务并行配置示例（Ubuntu + Docker）
步骤1：安装NVIDIA Container Toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker
步骤2：启动两个隔离的PyTorch容器
# 容器1：分配4GB显存
docker run -it --gpus device=0 --name user1 \
--env NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 \
--env NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility \
pytorch/pytorch:2.4-cuda12.1-cudnn8-runtime \
python train.py
# 容器2：分配6GB显存（总显存≤16G）
docker run -it --gpus device=0 --name user2 \
--env NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 \
pytorch/pytorch:2.4-cuda12.1-cudnn8-runtime \
python inference.py
💡 系统会自动调度CUDA任务，避免显存冲突。若总需求超限，后启动任务将报错，建议配合监控工具（如
gpustat）管理。
📈 如何申请真正的多GPU服务器？
若您确实需要双卡/四卡物理机（例如：2×RTX5060TI 16G = 32G总显存），TOP云支持定制化裸金属服务器：
- 支持配置：
- CPU：Gold 6138 ×2（40核80线程）
- 内存：128GB–512GB DDR4 ECC
- GPU：2~4张 RTX5060TI / A40 / L40（视库存）
- 硬盘：2TB NVMe SSD RAID 0/1
- 网络：100M–1G独享BGP
- 适用场景：
- 大模型微调（LLaMA, Qwen）
- 影视级渲染农场节点
- 高并发AI推理集群
👉 定制申请方式：
登录 TOP云官网，提交工单并注明“多GPU服务器定制需求”，或直接联系商务经理获取报价。
❓ 常见问题解答（FAQ）
Q1：未来会推出标准多卡机型吗？
A：已在规划中！2026年Q2将上线“双RTX5060TI”标准套餐，敬请关注官网公告。
Q2：单卡能否模拟NVLink效果？
A：不能。NVLink是硬件级高速互联（带宽达900GB/s），PCIe 3.0 x16仅约16GB/s，无法替代。
Q3：RTX5060TI 支持SLI吗？
A：不支持。NVIDIA自RTX 20系起已取消消费级显卡的SLI驱动支持，且SLI对计算无益。
🔗 高效利用现有GPU资源，从单卡开始
即使当前为单卡配置，通过合理调度与容器化，您依然能实现高密度、多租户、高利用率的GPU服务架构。
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✅ RTX5060TI 16G大显存
✅ 三网BGP低延迟，大陆访问快
✅ 支持 Docker / Kubernetes / Jupyter 等全栈部署
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