1. GPU功耗高：GPU由于其高密度的计算资源，在追求高性能的功耗也显著高于CPU。例如，英伟达H100 GPU的功耗高达700W，而DGX H100服务器的最大功耗达到10.2kW，其中GPU功耗占服务器总功耗的55%左右。英伟达即将推出的B300 GPU芯片功耗甚至可能上升到1400W。
2. AI应用推动功耗增加：随着AI技术的发展，特别是大规模语言模型（如GPT-3）的参数数量指数级增长，对计算能力的需求急剧上升，这直接导致了GPU和CPU功耗的增加。例如，为了缩短训练时间，AI服务器的计算能力需要指数级提升，这进一步加剧了功耗问题。
3. 散热和冷却挑战：由于GPU的高功耗，散热需求也随之增加。传统的冷却技术（如强制对流空气冷却）已无法满足现代服务器的散热需求，特别是在AI用途中。先进的散热技术（如液冷）成为解决这一问题的重要手段。
4. 多GPU配置进一步增加功耗：许多AI服务器配置了多个GPU以满足高性能计算需求，这使得服务器的整体功耗进一步增加。例如，多GPU服务器的功耗可以在数千瓦到数十千瓦之间。
5. 功耗优化技术的研究：尽管GPU的功耗问题严重，但相关研究也在不断推进。例如，通过动态电压频率调整（DVFS）技术和软件优化方法，可以在一定程度上降低GPU的功耗。一些研究提出了基于任务划分和并行度分析的功耗优化方法，以在性能约束下实现更低的能耗。
GPU服务器的功耗问题确实较为严重，尤其是在AI和高性能计算领域。通过技术创新和优化方法，可以在一定程度上缓解这一问题。
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