1. 高功耗特性：GPU服务器通常配备高性能的图形处理单元（GPU），这些GPU在运行时会产生大量热量，需要更高的电力供应和冷却系统支持。例如，NVIDIA H100 GPU的功耗高达700W，而DGX H100服务器的最大功耗可达10.2kW，GPU功耗占服务器总功耗的55%左右。英伟达A100 GPU每张卡的功耗约为400瓦。
2. 大规模部署的能耗：在大规模数据中心或AI训练中，GPU服务器的耗电量非常惊人。例如，OpenAI训练GPT-4模型时使用了25000块英伟达A100 GPU，每块GPU的功耗为400瓦，整体耗电量巨大。NVIDIA DGX A100 8卡服务器的额定峰值功耗为6500W。
3. 冷却需求：由于GPU服务器在高负载下会产生大量热量，因此需要高效的冷却系统来维持正常运行。例如，液冷技术被广泛应用于数据中心，以提高散热效率并降低能耗。
4. 能源效率问题：尽管GPU在某些应用中表现出较高的能源效率，但其高功耗仍然是限制其性能扩展的主要障碍。例如，NVIDIA Tesla V100的功耗为300瓦，而其性能提升通常在0.7倍至15倍之间。
5. 能源成本：随着芯片性能的提升和AI模型的发展，GPU服务器的能源成本也在不断增加。例如，国际能源署（IEA）指出，NVIDIA芯片的电力消耗在2023年已达7.3TWh，并预计到2026年将增长至2023年的十倍。
优质GPU服务器的能源消耗确实较大，这主要归因于其高功耗特性、大规模部署的需求以及复杂的冷却系统。在某些高性能计算任务中，GPU服务器仍然具有显著的能源效率优势。
