1. 性能提升：在高性能计算（HPC）和人工智能（AI）领域，GPU扩展可以显著提升服务器的计算能力。例如，NVIDIA T4 GPU在AI训练和推理中的横向扩展表现出色，与双路至强Gold 6140 CPU服务器相比，训练性能提升了9.3倍，推理性能提升了36倍。信维H5800G4I服务器通过优化设计，支持更高的HPC和AI工作负载，能够满足AI、游戏、医疗等多场景需求。
2. 扩展灵活性：GPU服务器的配置可以根据业务需求灵活调整，无论是增加GPU单元还是升级GPU型号，都能轻松应对计算需求的增长。例如，蓝美视讯的PCle Gen5 GPU解决方案通过独立GPU扩展，提高了传输速度和整体性能，并提供了灵活性和可扩展性。
3. 带宽和互联瓶颈：尽管GPU扩展可以显著提升性能，但其效果也受到带宽和互联瓶颈的限制。例如，在多GPU环境中，PCI-E总线带宽和局部延迟可能限制整体系统性能的线性增长。云级GPU在处理大型模型时展现出显著的性能优势，但通信成本仍然是限制模型扩展的主要瓶颈。
4. 散热和能耗问题：随着GPU数量的增加，散热和能耗问题成为影响服务器性能的关键因素。例如，高效运行导致电力需求大幅增加，电源和散热技术需要进一步优化。信维H5800G4I服务器通过强力散热系统和模块化设计，确保在高负载下性能和稳定性不受影响。
5. 应用场景差异：在不同的应用场景中，GPU扩展的影响也有所不同。例如，在生成式AI领域，PCle Gen5 GPU解决方案通过独立部署满足了不断升级的需求，并提高了传输速度和整体性能。而在向量数据库中，GPU加速有助于处理不断增加的数据量和计算需求，同时不影响性能。
GPU扩展对服务器性能有显著影响，尤其是在高性能计算和AI领域。扩展效果受到带宽、互联瓶颈、散热和能耗等因素的限制。在设计和部署GPU扩展时，需要综合考虑这些因素以实现最佳性能。
