1. 使用自动扩展和动态调度：通过自动扩展技术，可以根据实际负载动态调整GPU资源。例如，在Red Hat OpenShift平台上，可以利用NVIDIA GPU Operator实现集群的自动扩展，并结合多实例GPU（MIG）技术，将单个GPU划分为多个独立实例，从而提高GPU的利用率。Lyra系统通过容量借贷机制和弹性扩展概念，动态调整推理和训练集群的GPU利用率，以优化资源分配。
2. 采用GPU虚拟化技术：GPU虚拟化技术如NVIDIA的MIG或vGPU技术，可以将物理GPU资源分割成多个虚拟GPU实例，分配给不同的虚拟机或容器使用，从而提高单个物理GPU的利用率。这种方式特别适用于多租户环境，可以避免资源争抢并降低成本。
3. 优化存储性能：通过使用NVMe闪存和NVMe Over Fabrics技术，可以有效扩展GPU存储容量并提高数据加载速度，从而减少存储瓶颈对GPU资源利用率的影响。
4. 网络架构优化：采用高速网络技术如InfiniBand或PCIe 5.0，可以实现低延迟和高带宽的数据传输，从而提高整体系统效率。
5. 资源监控与调度优化：使用集群管理工具如Slurm或Kubernetes进行资源监控和调度，确保资源最优利用。例如，通过Prometheus和Grafana等工具监控GPU的温度、功耗和性能状态，及时发现并解决问题。
6. 按需扩展与成本优化：根据业务需求逐步扩展GPU资源，而非一次性大量投入。考虑使用云服务提供商的GPU资源，按需支付，减少初期投资和硬件维护成本。
7. 异构资源调度：结合异构GPU资源（如不同型号的GPU），通过灵活的调度策略提高整体资源利用率。例如，Lyra系统利用异构GPU调度策略，在高峰期将训练作业扩展到更多的推理GPU，而在低谷期则释放这些资源供其他应用使用。
8. 软件和驱动程序优化：确保安装最新的GPU驱动程序和优化的软件库（如CUDA和cuDNN），以支持高效的GPU计算。
通过以上方法，可以在GPU服务器扩展后有效优化资源利用率，提高系统的整体性能和成本效益。
