1. 硬件层面的扩展：
多GPU互联：通过PCIe、NVLink等高速接口实现GPU之间的互联，支持多GPU并行计算。例如，中兴通讯的新互联AI服务器支持高达16卡的扩展能力，并采用模块化设计，便于升级和维护。NVIDIA的NVLink和NVSwitch技术也能够显著提升GPU间的通信速度和带宽，从而支持大规模GPU集群。
灵活的拓扑结构：一些服务器支持灵活的拓扑方案，如CPU-GPU互联拓扑，可以根据不同应用场景进行调整。
2. 软件层面的扩展：
虚拟化技术：通过GPU虚拟化技术（如NVIDIA的多实例GPU技术MIG），可以在同一物理GPU上创建多个虚拟GPU实例，从而提高资源利用率并支持更多的并发任务。
分布式计算：利用分布式基础设施进行深度学习训练，通过同步、异步或有界异步训练方法优化GPU资源的使用效率。
3. 系统设计的扩展：
模块化设计：许多GPU服务器采用模块化设计，便于快速部署和扩展。例如，安擎EG630G-G20服务器支持多种存储配置和灵活的内存扩展。
高带宽网络连接：通过高速网络（如RDMA）连接不同节点的GPU，确保数据传输的高效性。例如，浪潮英信服务器NF5688M6支持高达400GB/s的P2P互联带宽。
4. 应用场景的扩展：
云服务支持：GPU云服务器能够动态扩展资源，满足不同规模的计算需求。例如，腾讯云可以在几分钟内为用户增加数十个GPU实例。
高性能计算与AI应用：GPU服务器广泛应用于高性能计算、AI训练、科学计算等领域，能够处理大规模并行计算任务。
GPU服务器的扩展性通过硬件互联、虚拟化技术、模块化设计以及灵活的系统架构实现，能够满足从单节点到大规模集群的各种计算需求，为高性能计算和AI应用提供强大的支持。
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