1. 异构计算优化：通过结合CPU和GPU的异构计算能力，可以实现更高的能效。例如，在嵌入式平台上，利用任务并行性和数据并行性，通过优化任务映射，可以在满足实时约束的同时显著降低能耗。研究表明，通过遗传算法（GA）优化任务映射，可以比手动映射减少28.6%的能耗。
2. 动态电压和频率调节（DVFS） ：这是一种硬件技术，可以根据当前的工作负载动态调整GPU的运行电压和频率，从而减少不必要的电力消耗。例如，基于任务分类和DVFS的节能调度算法ESATD在实验中最多节约了54.2%的能耗。
3. 软件优化：通过软件层面的优化，可以更有效地分配计算任务，减少不必要的电力消耗。例如，时钟门控技术可以在GPU组件未执行任务时阻止时钟信号，从而显著降低电力消耗。
4. 深度学习工作负载优化：研究发现，通过网格搜索和粒子群优化（PSO）策略，可以在多个GPU上显著降低深度学习工作负载的能量消耗，某些方法实现了超过50%的能耗节省。
5. 虚拟化技术：在云计算环境中，虚拟化技术可以通过整合多个计算环境到单个物理机器中，提高资源利用率并降低总能耗。例如，通过按需添加或删除GPU，可以显著减少闲置GPU的功耗。
6. 硬件设计改进：第三代半导体材料如氮化镓（GaN）因其高功率密度和电源转换效率，被广泛应用于AI服务器中，以降低能耗并提升数据中心运行效率。
7. 节能调度算法：例如，ECOXG算法通过融合极限梯度提升（XGBoost）和多个门控循环单元（Multi-GRU），能够准确预测服务器能耗并优化能耗管理，实验表明其在能耗预测和优化方面具有显著优势。
8. 冷却技术优化：先进的冷却技术可以有效降低GPU的温度，从而减少因高温导致的额外能耗。例如，NVIDIA的先进冷却技术结合计算流体动力学模型，能够优化热量传递，提高能效。
9. 代码级优化：通过源代码级转换和应用特定优化，可以显著提高GPU资源利用率和能效。例如，内核融合技术和智能替换繁忙等待状态为节能阻塞状态，可以避免任务执行中的能源浪费。
10. 节能脚本和工具：例如，在Unraid服务器上使用的nvidia_powersave脚本，可以在GPU未被使用时将其设置为最低功耗状态，从而实现显著的电力节省。
通过以上多种方法的综合应用，可以有效解决GPU服务器的能耗问题，实现更高的能效和可持续发展目标。
