1. 云服务商管理平台：对于使用AWS、Azure、Google Cloud等云服务商的用户，可以利用这些平台提供的管理工具。例如，AWS的EC2 Instance Connect和Azure的Cloud Shell允许用户通过浏览器直接管理GPU云服务器，简化了远程管理流程。
2. NVIDIA管理工具：如果需要专门针对GPU的管理和监控，可以使用NVIDIA提供的工具，如nvidia-smi（用于查看GPU状态）、DCGM（用于高级监控和集群管理）以及vGPU管理工具（用于虚拟GPU的配置和管理）。
3. 自动化配置工具：对于大规模GPU服务器管理，可以使用Ansible、Terraform、Puppet或Chef等自动化工具来实现配置和部署的自动化。
4. 容器化管理工具：在运行容器化应用（如深度学习任务）时，可以使用Docker和Kubernetes进行管理和调度。Kubernetes结合NVIDIA GPU设备插件，能够高效地管理GPU资源。
5. IPMI和其他带外管理工具：对于硬件层面的远程管理，可以使用IPMI（智能平台管理接口）或其他带外管理工具，如ASUS的ASWM Enterprise软件，这些工具支持远程控制、电源管理和资产管理。
6. 远程桌面和图形工作站：对于需要图形界面操作的场景，可以使用VNC Viewer或类似工具进行远程桌面管理。
7. rCUDA框架：对于需要远程CUDA操作的用户，rCUDA框架提供了一种高效的客户端-服务器架构，支持多个客户端同时访问物理GPU资源。
8. 其他远程管理软件：如ASUS Control Center Express、VMware vRealize Operations等，这些工具提供了集中式管理和监控功能，适用于企业级环境。
根据具体需求选择合适的工具，可以有效提升GPU服务器的远程管理效率和性能。
