1. 高功耗特性：GPU服务器通常具有较高的功耗。例如，英伟达H100 GPU的功耗高达700W，而DGX H100服务器的最大功耗可达10.2kW，GPU的功耗占服务器总功耗的55%左右。英伟达B200 GPU的功耗甚至达到1000W。
2. 能耗增长趋势：随着AI技术的快速发展，GPU服务器的能耗持续上升。例如，大规模AI模型训练需要多张GPU持续工作，模型越大，耗电量越高。国际能源署（IEA）的数据表明，英伟达芯片的电力消耗在2023年已达7.3TWh，并预计到2026年将增至十倍。
3. 散热需求：由于GPU的高功耗，散热成为一大挑战。液冷技术被广泛应用于GPU服务器中以提高散热效率和性价比。例如，液冷MGX服务器的算力密度更高，且单位算力能耗持续降低。
4. 能效优化：尽管GPU服务器能耗较高，但通过优化设计和调度算法可以显著降低能耗。例如，Supermicro通过优化系统级能效，使得最新服务器的功率性能达到前代产品的3倍。动态电压/频率调节（DVFS）等节能调度算法也能有效减少能耗。
5. 应用场景：GPU服务器广泛应用于深度学习、科学计算、图形渲染等领域，这些场景对计算能力要求高，但也带来了更高的能耗。
GPU服务器在提供强大计算能力的也面临着显著的能耗问题。未来，随着技术的进步和能效优化措施的实施，有望在一定程度上缓解这一问题。
