在服务器上扩展多个GPU时，面临多种挑战，这些挑战主要集中在通信效率、内存管理、资源分配和系统架构等方面。
1. 通信效率：多GPU系统中，GPU之间的高效通信是保持性能扩展的关键。传统的PCIe总线带宽有限，这成为性能扩展的瓶颈。例如，NVIDIA的NVLink技术通过提供比PCIe更高的带宽来解决这一问题，但“全到全”通信仍需通过较慢的PCIe路径进行，限制了性能。多节点环境中的GPU通信也受到数据中心网络以太网的影响，导致训练性能下降。
2. 内存管理：随着模型规模的扩大，单个GPU的内存容量可能成为限制因素。例如，在大规模语言模型（LLM）的应用中，单台GPU服务器的内存处理能力可能不足，需要通过模型并行或数据并行的方式分散到多个GPU上。LoRA适配器的集成也增加了内存和计算复杂性，可能妨碍推理速度。
3. 资源分配与碎片化：在多租户服务器环境中，GPU资源可能会出现碎片化，导致高带宽互连的利用率降低。例如，在DGX-V系统中，3-GPU分配可能会导致资源分散，需要使用低带宽的PCIe进行通信。这种碎片化问题在多GPU集群中尤为突出，影响整体性能。
4. 系统架构与编程模型：当前的编程模型将GPU视为独立设备，拥有自己的内存，程序员需要显式管理内存分配和跨GPU的数据通信。这种显式模型不仅增加了开发难度，还引入了潜在的错误来源。为了解决这些问题，一些研究提出了统一虚拟地址空间（UVAS）的编程模型，以简化跨GPU的数据交换。
5. 存储与数据访问：在大规模深度学习中，高性能的数据管道至关重要。存储系统的I/O速度慢、数据同步延迟以及数据孤岛等问题会显著影响端到端效率。例如，将多个直接连接存储（DAS）服务器整合到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中可以缓解容量问题，但会牺牲小批量随机I/O性能。
6. 成本与灵活性：随着AI应用的发展，GPU服务器的成本逐渐上升。为了应对这一挑战，一些解决方案提供了灵活的配置选项，允许用户根据需求调整GPU核心数和内存容量。GPU云服务器通过虚拟化技术实现了资源共享和快速部署，降低了成本。
多GPU服务器的扩展挑战涉及多个方面，包括通信效率、内存管理、资源分配、系统架构和存储优化等。解决这些问题需要综合考虑硬件架构、软件优化和系统设计，以实现高效、可扩展的多GPU计算环境。
