1. 模块化与资源解耦
多GPU服务器架构可以采用模块化设计，通过标准化接口实现硬件资源的解耦和池化。这种设计允许在服务器内部灵活地组合不同的计算单元，从而实现多元算力的协同和资源按需调配。例如，“一机多芯”模块化服务器系统通过高性能无阻塞总线互连交换、池化单元长距离低延时互连等技术，实现了16卡GPU的低延时通信和系统性能线性提升。
2. 通信链路优化
多GPU服务器中的数据传输性能是关键因素之一。传统的PCI-E总线在多GPU间的数据传输中存在带宽和延迟瓶颈，限制了系统的扩展性。现代多GPU服务器架构可以通过使用高速互连技术（如NVLink、Infinity Fabric）来优化GPU间的通信链路，从而提高数据传输效率。例如，通过4×NVLink-3.0互连，可以实现200GB/s的GPU间通信带宽。
3. 异构计算与协同优化
多GPU服务器架构不仅需要支持单一类型的GPU，还应兼容多种异构计算单元（如CPU、FPGA等）。通过统一的调度和管理机制，可以实现不同计算单元之间的高效协同。例如，ChattyGraph系统通过基于混合感知的细粒度通信策略，优化了多GPU间的图数据处理，显著提升了计算效率和可扩展性。
4. 存储与内存管理
多GPU服务器通常需要处理大规模数据集，因此高效的存储和内存管理至关重要。现代架构可以通过细粒度存储池化和共享机制，满足高并发存储需求。通过优化内存访问策略（如减少CPU与GPU之间的数据传输），可以进一步提升系统性能。
5. 软件与编程框架支持
高性能多GPU服务器架构需要强大的软件支持。CUDA Toolkit等工具包提供了丰富的开发资源，支持开发者在多GPU环境下优化应用性能。PoCL-R等基于OpenCL标准的架构也展示了在多GPU服务器上实现高性能计算的可能性。
6. 应用场景与定制化设计
根据不同的应用场景，多GPU服务器架构可以进行定制化设计。例如，在AI推理、高性能计算（HPC）和虚拟化桌面基础架构（VDI）等领域，可以通过优化硬件配置和通信协议来满足特定需求。例如，ThinkSystem SR655服务器通过支持多GPU优化和高速数据传输，显著提升了AI推理和VDI的工作负载加速。
7. 散热与能源管理
多GPU服务器由于其高计算密度，通常会产生大量热量。良好的散热设计是架构设计的重要组成部分。例如，采用直冷技术的服务器可以在不影响性能的情况下有效管理GPU的热量。
多GPU服务器架构设计需要综合考虑硬件资源解耦、通信链路优化、异构计算协同、存储管理、软件支持以及散热管理等多个方面，以实现高性能、高可扩展性和低延迟的目标。
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