1. 空间需求与散热管理：随着GPU数量的增加，服务器机房的空间需求显著增加。例如，十万张卡的集群需要超过10万平方米的空间，这需要特殊规划才能容纳。大量GPU同时运行会产生大量热量，散热管理成为一大挑战，尤其是在高密度部署的情况下，容易造成数据中心局部热点问题。
2. 能耗与电力供给：大规模GPU集群的能耗极高，例如十万卡集群每天耗电量高达300万度电，这对单一物理数据中心构成巨大挑战。高功率、高密度的GPU部署对现有的数据中心制冷和配电系统造成冲击，如果解决不好将影响现有IT设备的安全运行。
3. 通信与同步问题：多GPU之间的通信与同步是扩展中的关键难点。例如，多GPU通信需要高效的机制（如NVLink）以确保数据同步，否则会导致性能下降。不同服务器上的GPU通信受网络带宽限制，例如PCIe总线带宽较低，无法满足高速数据传输的需求。
4. 成本与资源调度：构建大规模GPU集群的成本非常高昂，包括硬件、电力、冷却和维护等方面的费用。资源调度复杂，尤其是在跨地域部署时，需要优化网络性能和设备故障恢复机制。
5. 内存与存储限制：GPU内存容量有限，限制了可训练模型的规模和算力提升速度，被称为“GPU内存墙”。存储扩展也面临挑战，例如SSD扩展GPU内存虽然可行，但成本较高且存在技术瓶颈。
6. 软件与编程复杂性：GPU编程复杂度高，尤其是在多GPU环境下，需要专门的优化技术以充分利用计算资源。分布式算法的通信成本和并行化开发难度也是扩展中的重要瓶颈。
7. 跨地域部署的网络性能：在跨地域部署时，长距离高延迟对网络性能和稳定性提出了更高要求。例如，需要优化网络架构以减少延迟并提高传输效率。
GPU服务器面积扩展面临空间、散热、能耗、通信、成本、内存、编程和网络等多方面的技术难点，需要通过创新技术与架构设计来逐步解决这些问题。
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