GPU的功耗普遍较高，这已经成为其发展和应用中的一个重要问题。以下是基于证据的详细分析：
1. 高功耗特性：GPU由于其高密度的计算资源和并行处理能力，通常具有较高的功耗。例如，英伟达H100 GPU的功耗高达700W，而最新的英伟达B200 GPU功耗甚至达到1000W。AI服务器中GPU的功耗占比也相当高，预计可占服务器总功耗的55%左右。
2. 功耗优化需求：由于GPU的功耗问题显著，研究者们提出了多种功耗优化技术。例如，动态电压/频率调节（DVFS）技术被广泛应用于处理器的低功耗优化中，并且针对GPU的功耗优化也在不断探索。这些技术旨在通过调整电压和频率来降低功耗，同时保持性能。
3. 功耗与性能的矛盾：尽管GPU在性能上远超CPU，但其绝对功耗也远高于CPU。例如，Radeon HD 4870 GPU在天河一号超级计算机中的功耗为数百瓦，而其性能却显著高于功耗较低的CPU。这种矛盾使得GPU在大规模并行计算系统中的功耗管理成为一个挑战。
4. 实际应用中的功耗表现：在实际应用中，GPU的功耗表现因应用场景和任务类型而异。例如，在某些基准测试中，GPU的功耗可以达到数百瓦甚至更高。而在移动设备上，由于功耗预算有限，GPU的功耗管理尤为重要。
5. 未来趋势：随着AI和高性能计算的发展，GPU的功耗预计将继续增加。例如，OpenAI提到新一代GPU的功耗比上一代大幅增加，但性能提升并未完全匹配。未来的GPU设计需要更加注重能效比的提升。
GPU的功耗确实较高，这不仅影响了其在数据中心和高性能计算领域的应用，也对散热和能源管理提出了更高的要求。尽管通过优化技术可以在一定程度上降低功耗，但如何在高性能和低功耗之间找到平衡仍然是一个重要的研究方向。
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