1. 能源效率和性能平衡：GPU的高功耗通常与其强大的计算能力相关联。例如，NVIDIA GTX 280的功耗高达236瓦，这使得它在高性能计算中表现出色，但同时也带来了显著的能源消耗问题。尽管如此，研究表明，在某些情况下，GPU的能效可以通过优化实现显著提升。例如，在WALBERLA应用中，通过调整GPU频率，可以将能耗降低高达20%，同时保持系统的整体性能。
2. 冷却和散热需求：GPU的高功耗可能导致系统需要更复杂的冷却解决方案，如液冷系统。这不仅增加了硬件成本，还可能抵消GPU带来的性能提升。过高的温度还可能影响芯片的寿命和可靠性。
3. 系统整体能耗：在构建大规模计算系统时，GPU的功耗成为限制系统运行的关键因素之一。例如，在CPU-GPU异构系统中，GPU的功耗优化需要综合考虑处理器和存储器的协调，以达到更好的能效。
4. 能效优化技术：为了应对高功耗问题，研究者提出了多种低功耗优化技术。例如，动态电压频率调整（DVFS）和动态核心关闭技术可以在不影响性能的情况下显著降低GPU的功耗。通过优化线程调度和访存效率，也能有效提升GPU的能效。
5. 应用领域的差异性：GPU在不同应用中的能效表现差异较大。在某些高性能计算任务中，GPU的能源效率可能优于CPU，而在其他任务中则不然。选择合适的计算平台和优化策略对于实现最佳能效至关重要。
6. 环境影响：随着ICT行业的碳排放量增加，GPU的高功耗问题引起了更多关注。研究者呼吁设计更高效的计算系统以实现可持续计算。
GPU的高功耗对系统的影响是多方面的，既包括能源效率和冷却需求，也涉及系统整体能耗和应用领域的差异性。通过优化技术和合理设计，可以在一定程度上缓解这些影响，从而实现高性能与低能耗的平衡。
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