1. 动态电压和频率调节（DVFS） ：通过根据工作负载动态调整GPU的电压和频率，可以在空闲或轻负载时显著降低功耗。这种方法不仅适用于高性能计算，也适用于移动设备和其他嵌入式系统。
2. 功耗门控（Power Gating） ：在不使用某个模块时断开其电源，可以有效降低静态功耗。
3. 优化电源管理设置：使用显卡厂商提供的工具（如AMD的Adrenalin Edition或NVIDIA的MSI Afterburner）来调整功耗目标（PT）或功耗限制（PL），以降低功耗和发热。例如，将PL从100%降低到80%或60%，可以节省能源并保持一定的性能损失。
4. 软件和固件优化：定期更新GPU驱动程序和固件，以利用最新的功耗管理改进。
5. 虚拟化技术：通过GPU虚拟化技术，可以在集群中减少GPU的数量，从而降低整体功耗。虚拟化还可以提高GPU利用率，减少空闲状态下的功耗。
6. 任务调度优化：在CPU-GPU异构系统中，通过分析关键路径和任务依赖关系，优化任务调度策略，可以在保持性能的同时减少整体能耗。
7. 硬件设计优化：在芯片设计阶段，采用低功耗工艺和优化电路设计，可以减少漏电和动态功耗。
8. 智能电源管理：通过软件实现智能电源管理，使GPU在低负荷下自动进入节能模式或睡眠模式。
9. 共享GPU资源：通过共享GPU资源，将多个设备或应用程序的渲染任务分配给同一台机器上的多个GPU，可以降低单个GPU的使用频率和功耗。
10. 优化算法和编程实践：通过优化算法、数据结构和内存管理，减少不必要的计算和内存访问，提高能效。
11. 粒子群优化（PSO）算法：将PSO算法应用于模型训练框架中，可以有效降低GPU在机器学习和深度学习工作负载中的功耗，同时保持良好的性能。
12. 调整系统设置：通过优化操作系统设置、关闭不必要的后台程序、调整刷新率等方法，可以进一步降低显卡的功耗。
通过综合运用上述方法，可以显著优化GPU显卡服务器的功耗，提高能效，同时保持系统的稳定性和性能。
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