在部署ModelScope-FunASR服务端时，关于GPU的选择，需要考虑多个因素，包括但不限于计算性能、显存大小、功耗以及成本等。虽然没有特定的GPU型号被明确推荐为ModelScope-FunASR的最佳选择，但可以根据一般经验和当前的市场情况，给出一些建议。
1. 计算性能
高端GPU：对于需要处理大量并行计算任务，特别是复杂的数学运算和大规模数据处理的应用场景，如ModelScope-FunASR的语音识别服务，高端GPU通常能提供更好的计算性能。NVIDIA的Tesla系列GPU，如Tesla V100、A100等，是专为高性能计算设计的，非常适合这类应用。
中端GPU：如果预算有限，或者处理的数据量不是非常大，中端GPU如NVIDIA的RTX系列（如RTX 3060、3070等）或Quadro系列也是不错的选择。这些GPU在提供良好计算性能的同时，价格相对更为亲民。
2. 显存大小
显存需求：ModelScope-FunASR的显存需求取决于具体的模型大小、处理的数据量以及是否进行实时处理等因素。一般来说，较大的模型和处理更复杂的数据需要更多的显存。
选择建议：在选择GPU时，需要确保所选GPU的显存能够满足ModelScope-FunASR的需求。对于大多数应用场景，至少8GB的显存是比较推荐的。如果需要处理更大的模型或数据，可能需要选择具有更大显存的GPU。
3. 功耗与成本
功耗考虑：GPU的功耗也是需要考虑的因素之一。高功耗的GPU虽然性能强大，但也会带来更高的运行成本和散热需求。因此，在选择GPU时，需要根据实际的应用场景和预算来平衡性能和功耗。
成本效益：除了考虑GPU本身的购买成本外，还需要考虑其运行成本（如电费）、维护成本以及可能的升级成本等。选择性价比高的GPU可以在保证性能的同时降低总体成本。
4. 兼容性与支持
CUDA支持：由于ModelScope-FunASR很可能需要利用CUDA进行加速，因此需要确保所选GPU支持CUDA，并且安装了与GPU兼容的CUDA版本。
驱动与软件支持：还需要考虑GPU的驱动和软件支持情况。选择广泛支持且更新及时的GPU型号可以确保在部署过程中遇到问题时能够得到及时的帮助和解决方案。
综上所述，对于ModelScope-FunASR服务端的部署，推荐选择具有良好计算性能、足够显存、适当功耗和成本效益的GPU。具体型号可以根据实际的应用场景、预算和需求来确定。如果可能的话，建议咨询专业的AI硬件解决方案提供商或查阅相关的技术论坛和社区以获取更具体的建议。