1. 网络带宽和延迟：随着GPU服务器数量的增加，网络带宽和延迟成为关键问题。例如，多机之间的网络带宽受限于网络拓扑、物理连接和设备因素，导致实际带宽远低于单机内部带宽。GPU服务器之间的通信需要高吞吐量和低延迟的网络支持，否则会影响整体性能。
2. 网络架构设计：大规模GPU集群的扩展需要优化网络架构。例如，Rail Optimized Stripe Architecture通过最小化带宽争用、延迟和网络干扰来提高性能。CLOS网络拓扑可以通过增加层级和交换机来扩展，以支持更多的输入和输出连接。
3. 网络技术的应用：为了应对大规模扩展带来的挑战，现代数据中心广泛采用RDMA（远程直接内存访问）等网络加速技术。这些技术可以减少网络拥塞，优化通信算法，从而提升整体网络性能。
4. 硬件升级：随着GPU性能的提升，对网络接口的要求也更高。例如，Nvidia的GB300平台集成了800G ConnectX-8网络接口卡，提供了更高的扩展带宽。Nvidia的H100/H200 InfiniBand扩展网络也提供了更高的带宽和更高效的网络内缩减功能。
5. 分布式训练中的网络性能：在分布式机器学习系统中，GPU服务器的扩展会影响网络性能。例如，Geryon系统在8台GPU服务器上实现了95%的扩展效率，而标准的TensorFlow分布式训练仅有不足40%的扩展效率。
GPU服务器的扩展确实会对网络产生显著影响，包括带宽需求增加、延迟问题以及对网络架构和硬件技术的更高要求。在设计和部署大规模GPU集群时，必须充分考虑网络性能优化和扩展策略。
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