1. 降低工作频率：通过降低GPU的工作频率，可以减少计算单元的工作负载，从而降低整体功耗。这种方法在多个研究中被证明是有效的。
2. 动态电压频率调整（DVFS） ：根据工作负载动态调整GPU的电压和频率，可以在保持性能的同时减少功耗。例如，在渲染过程中，可以根据帧率和工作负载的变化调整频率和电压。
3. 资源缩放和功率门控：通过控制GPU的资源使用（如计算单元的数量），可以显著降低功耗。例如，AMD GPU可以通过CU Masking API控制资源使用，从而实现功耗节省。
4. 优化电源管理：使用NVIDIA的NVML/nvidia-smi工具或AMD的PowerPlay技术，可以设置GPU的功耗限制，以适应不同的工作负载需求。
5. 改进算法和硬件设计：通过优化渲染算法和硬件设计，减少不必要的渲染操作，从而降低功耗。例如，使用更高效的着色器架构或改进内存访问模式。
6. 应用特定优化：针对特定应用进行优化，例如通过内核融合技术合并计算任务，或者通过智能替换繁忙等待状态为节能阻塞状态，以提高资源利用率和能效。
7. 硬件加速器调度优化：禁用硬件加速器调度功能，以减少GPU的负载。例如，在Windows系统中，可以通过禁用Hardware-accelerated GPU Scheduling来降低GPU的使用率。
8. 使用高效的调度策略：通过优化批处理大小和功耗限制，可以最大化吞吐量同时最小化平均功耗。例如，采用多臂方法和即时分析器来动态调整批处理大小。
9. 定期更新驱动程序和系统：确保使用最新的GPU驱动程序和操作系统更新，以提高兼容性和效率。
通过以上方法，可以有效降低GPU服务器显卡的功耗，提高系统的能效比，同时确保系统的稳定性和可靠性。
