1. 存储需求增加：随着AI和机器学习模型的复杂度和规模的增加，GPU服务器对存储的需求显著提升。例如，AI服务器中NAND数据存储需求是传统服务器的3倍，单台DGX H100服务器的SSD存储容量可达30TB。GPU内存需求也大幅增加，以支持大型模型的训练和推理过程。
2. 存储性能优化：为了满足高性能计算的需求，GPU服务器通常采用高性能存储技术，如NVMe闪存和NVMe Over Fabrics技术。这些技术能够提供更高的存储带宽和更低的延迟，从而提高整体系统的性能。例如，通过NVMe Over Fabrics技术，GPU可以直接访问NVMe资源池，显著提升数据加载速度和资源利用率。
3. 存储扩展性：GPU服务器需要支持灵活的存储扩展能力，以应对不断增长的数据处理需求。例如，一机多芯模块化服务器系统通过细粒度存储池化资源共享，满足多主机高并发存储应用需求。分布式文件系统如Lustre和BeeGFS也能够支持大规模存储扩展，适用于高性能计算环境。
4. 存储与计算的协同：GPU扩展不仅需要关注存储容量，还需要优化存储与计算的协同。例如，GPUDirect Storage技术允许GPU内存与存储之间直接的数据路径，绕过CPU，从而减少延迟并提高系统带宽。这种技术在AI/ML训练环境中尤为重要，因为它可以显著提升GPU的利用率和整体性能。
5. 存储技术的选择：选择合适的存储技术对于充分发挥GPU性能至关重要。例如，HBM（高带宽内存）技术通过2.5D/3D堆叠技术将存储芯片与处理器芯片封装在一起，克服了单一封装内带宽的限制，增加了带宽并减少了数据存储的延迟。
GPU扩展对服务器存储的影响主要体现在存储需求的增加、存储性能的优化、存储扩展性的提升以及存储与计算的协同优化等方面。通过采用先进的存储技术和架构设计，可以有效提升GPU服务器的整体性能和利用率。
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