什么是GPU扩展？
GPU扩展是指利用图形处理单元（GPU）加速并扩展计算密集型工作负载性能的过程。在企业环境中，GPU扩展通过将任务分配到多个GPU核心或节点，使系统能够处理更大数据集、训练更深层的机器学习模型、渲染复杂可视化内容，并管理高吞吐量视频流。这种扩展可在单一系统内实现，也可在现代数据中心的GPU集群间实现。
需要注意的是，在消费级场景中，“GPU缩放”一词也可指为匹配显示分辨率而调整宽高比。但在企业级和数据中心应用中，GPU缩放主要指通过GPU加速实现的性能扩展。
GPU 扩展原理
GPU扩展通过将计算任务分配到一个或多个GPU上，从而加速性能并处理更大或更复杂的工作负载。这种扩展既可发生在配备多个GPU的单台服务器内部，也可发生在分布式系统中——该系统将GPU集群化并相互连接，使其作为统一资源协同工作。
GPU扩展的核心在于并行处理。与CPU不同，后者拥有少量专为顺序处理优化的强大核心，而GPU则包含数千个小型核心，这些核心专为同时执行多项操作而设计。这使得GPU成为深度学习推理与训练、研发仿真、3D渲染以及实时视频转码等任务的理想选择。
垂直扩展
垂直GPU扩展是指在单一系统中添加更强大或额外的GPU。这种方法可提升计算密度，特别适用于需要CPU与GPU之间大内存带宽以及快速GPU间通信的高性能工作负载。
水平扩展
水平GPU扩展通过高速网络连接多个支持GPU的系统或节点。该方法支持在多台服务器上进行分布式训练和处理，实现数据中心或集群范围内的可扩展性。NVIDIA NVLink、InfiniBand以及融合以太网上的RDMA（RoCE）等技术常被用于支持高吞吐量、低延迟的互连。
软件编排
工作负载扩展通过专用软件堆栈和框架进行管理。CUDA、OpenCL及供应商优化的库负责任务执行，而Kubernetes等具备GPU感知调度能力的编排工具则能高效地在节点间分配工作负载。这些平台确保资源动态分配以满足工作负载需求，同时保持性能与可靠性。
GPU扩展的基础设施与硬件要求
在企业环境中启用GPU扩展需要专门设计的系统，以满足现代加速器对高功耗、热管理和数据吞吐量的严苛要求。硬件架构必须支持高密度计算、高效冷却策略和低延迟互连，从而确保可扩展的性能。
机架式服务器是常用的GPU扩展系统。这类平台通常高度在1U至4U之间，可容纳多块高性能GPU，例如NVIDIAAMD MI300。
高密度多GPU系统经过优化，可实现每机架单元最大性能输出。这类服务器单机箱可容纳10个或更多GPU，广泛应用于AI模型训练、科学计算及实时分析领域。高密度GPU配置需精心设计系统架构，以确保在负载运行时保持均衡的散热状态和稳定的性能表现。
刀片式和模块化系统为GPU部署提供了灵活方案。这些架构将计算、存储和网络功能拆分为模块化组件，使数据中心能够根据具体工作负载需求扩展资源。集中式冷却与管理功能还支持更大规模部署中更高效的运行。
随着GPU功耗和密度不断提升，传统风冷方案可能难以胜任。在高性能计算环境中，液冷解决方案正被广泛采用以实现热量管理并维持系统稳定性。这些方案还能提升大规模部署中的能效表现，助力可持续发展。
高速互连技术在实现跨节点GPU水平扩展方面发挥着关键作用。InfiniBand、RoCE（融合以太网上的RDMA）和NVLink等技术支持分布式训练、实时仿真及其他并行计算任务所需的低延迟、高带宽通信。
GPU扩展的应用场景与优势
在现代计算环境中，GPU扩展技术发挥着至关重要的作用，因为性能、效率和可扩展性是不可或缺的要素。通过利用GPU并行处理数据，企业能够显著提升吞吐量，并大幅缩短各类工作负载的处理时间。
人工智能和机器学习
训练深度学习模型通常需要强大的计算能力和海量数据集。GPU扩展技术使多个GPU协同工作，从而加速训练进程并支持数十亿参数的模型。这在自然语言处理、计算机视觉和生成式人工智能领域尤为重要。
高性能计算（HPC）
在科学研究、工程设计和仿真领域，GPU扩展能力支持复杂数学建模、分子动力学、天气预报及计算流体力学等应用。这些工作负载能充分利用GPU提供的并行处理能力和内存带宽优势。
实时视频处理与流媒体传输
GPU扩展对于高分辨率视频转码、实时渲染和流媒体工作负载至关重要。媒体公司采用GPU加速系统同时处理多个视频流，确保低延迟和高质量输出。
数据分析与可视化
大规模分析平台采用GPU加速技术处理大数据集，其速度远超仅使用CPU的系统。在金融、医疗和网络安全等领域，GPU扩展能力实现了快速数据分析、实时可视化及更高效的决策制定。
效率提升与总拥有成本降低
通过将并行任务卸载至GPU，系统在每项操作中消耗更少的电力，并实现更高的每瓦性能。这使得资源利用率更高，总拥有成本（TCO）更低，尤其在数据中心环境中效果显著。
常见问题
- GPU 扩展能否在虚拟化环境中使用？
是的。现代虚拟化平台支持 GPU 直通和多实例 GPU（MIG），允许在数据中心和云环境中跨虚拟机共享或扩展 GPU 资源。 - GPU扩展如何影响能效？
通过将并行工作负载卸载至GPU，系统能够更快地完成任务且消耗更少资源，从而提升每瓦性能并降低数据中心的整体能耗。 - 所有应用程序都能从GPU扩展中获益吗？
应用程序必须经过并行处理设计或优化才能充分利用GPU扩展能力。人工智能、高性能计算和视频处理等工作负载具有良好的扩展性，而串行任务可能无法获得显著收益。