1. 增加GPU数量：通过增加GPU卡来提升并行计算能力，支持更多高性能计算任务。例如，深圳联瑞电子有限公司推出的GPU扩展解决方案可以显著提升系统的计算性能，并支持最多扩展5台GPU。
2. 升级GPU型号：选择更高性能的GPU型号，如从NVIDIA Tesla升级到NVIDIA A100，以提升计算性能和效率。
3. 使用PCIe接口扩展卡：通过PCIe 4.0或PCIe 5.0接口的扩展卡（如LRNV9F96-10I转接卡和LRSV9560-2I转接卡）来扩展GPU插槽，支持更高的带宽和传输距离。
4. 采用NVLink技术：利用NVLink技术实现GPU之间的高速互连，提供比传统PCIe总线更快、更低延迟的系统内互连解决方案。
5. 使用Switch芯片：通过Switch芯片实现多GPU之间的高效通信和扩展，例如支持最多16个PCIe5.0扩展插槽，容纳多张高性能GPU。
6. 灵活的CPU-GPU直通方案：采用CPU-GPU直通连接方式，支持更多GPU的扩展，降低平台升级成本。
7. 支持多种互联方案：例如，超擎数智锋锐系列AI服务器支持NVIDIA NVLink桥接器和Bluefield DPU，适配最新GPU方案，实现性能扩展。
8. 硬件架构优化：例如，浪潮的SR-AI服务器通过PCI-e Switch节点连接CPU和GPU，实现独立扩容，避免传统架构升级带来的部件冗余。
9. 虚拟化技术：使用虚拟化技术提高硬件资源利用率，实现服务器扩容。
这些方案可以根据具体需求和应用场景进行选择和组合，以满足不同行业对高性能计算能力的需求。
