适合GPU扩展的服务器通常需要具备以下特点：支持多GPU插槽、高性能处理器、充足的内存和存储空间、良好的散热设计以及灵活的扩展能力。以下是几款适合GPU扩展的服务器推荐：
1. 中科云达R4220-8GX：这款服务器基于Intel® Xeon® 可扩展处理器，支持8个NVLINK GPU加速器，具有灵活的配置选项和优化的散热设计，非常适合需要高性能计算和GPU扩展的应用场景。
2. 联想ThinkSystem SR670：这是一款2U机架服务器，支持最多8个高性能GPU，适用于AI、HPC和VDI工作负载。其高CPU与GPU比例（1:4）使其成为扩展HPC和AI工作负载的理想选择。
3. Gooxi Whitley 4U 双路PCIe4.0 10 卡GPU服务器：这款服务器支持10张双宽全高全长GPU插槽和7个单宽半高PCIe扩展插槽，适用于云计算和数字孪生等多种应用场景。
4. AS4110G-G4：这是一款双路GPU服务器，支持10张双宽GPU卡，具有出色的计算性能和存储扩展能力，适用于大数据分析和3D图形应用程序。
5. NF5688G7系列服务器：这款6U AI服务器支持8个NVIDIA Hopper 700 W GPU，提供极高的计算密度和灵活的部署能力，适合超大规模数据中心部署。
6. 阿里云GPU服务器：阿里云提供多种GPU服务器实例，如基于NVIDIA Tesla A100的ECS G6实例，支持多GPU加速，适用于大规模数据处理、深度学习和AI计算。
7. AWS EC2 P3系列：亚马逊AWS的P3实例使用NVIDIA V100 Tensor Core GPUs，支持弹性扩展，适合大规模深度学习训练。
8. 联想ThinkSystem SD650-N V2：这款服务器支持NVIDIA A100 SXM GPU，适用于AI、数据分析和HPC应用，具备卓越的GPU性能和散热管理。
选择适合GPU扩展的服务器时，应根据具体的应用需求（如深度学习、高性能计算等）、预算以及未来的扩展需求进行综合评估。考虑服务器的散热设计、内存和存储配置以及网络带宽也是重要的因素。
