1. 大规模扩展能力：GPU集群能够支持数百甚至数千个计算引擎的扩展，特别是在AI加速器模块中，这种扩展性远超传统CPU集群。GPU集群对内存延迟的容忍度较高，使其在大规模计算任务中具有显著优势。
2. 自动扩展与资源管理：在Red Hat OpenShift平台上，通过NVIDIA GPU Operator可以实现GPU资源的自动扩展。这种自动扩展机制结合多实例GPU（MIG）技术，能够有效提高GPU利用率并避免过度扩展的问题。
3. 成本效益与灵活性：基于PC的GPU集群虽然在一定范围内具有成本效益和灵活性，但其扩展性有限。当节点数量增加到一定程度后，性能提升变得不经济，尤其是在需要100G网络交换机的情况下。
4. 高性能与可扩展性：Meta的AI基础设施展示了超大规模GPU集群的扩展能力，通过35万张H100 GPU实现了相当于60万张H100的计算能力。这种设计不仅支持灵活可靠的扩展，还通过持续优化硬件和业务流程来满足不断变化的需求。
5. 通信与数据管理：GPUDirect RDMA技术优化了GPU之间的数据移动，使得在大规模集群中保持高效的通信和数据传输。实验表明，即使在多达256个GPU的情况下，仍能保持出色的可扩展性。
6. 动态映射策略：动态映射策略在GPU数量和节点数量上的扩展性表现良好，尤其是在需要高效资源管理的场景中。某些策略在大规模系统中可能会遇到延迟估计困难的问题。
公共GPU集群在扩展性方面表现出色，特别是在大规模AI和HPC应用中。在实际部署过程中，需要考虑成本效益、通信开销和资源管理策略等因素，以确保集群的高效运行和扩展能力。
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