1. 修改能耗阈值设定：利用系统工具或显卡管理界面调节GPU能耗上限。例如执行nvidia-smi -pl指令将显卡功率阈值调低，实现能耗控制。
2. 核心频率与电压调节：通过降低图形处理单元的运算频率和供电电压实现节能。可采用专用调控程序中的”核心频率”选项或激活节能运行模式。
3. 驱动版本优化：保持显卡驱动处于最新状态，通过驱动控制台的能效管理模块进行参数优化，例如开启智能功耗调节功能。
4. 智能能耗技术应用：启用动态频率调节技术(DVFS)，根据运算负载自动调整工作状态，在保证计算效率的前提下降低能源消耗。
5. 散热系统升级：改善设备通风结构，通过智能温控风扇或液冷装置维持芯片低温状态，有效降低热损耗带来的额外功耗。
6. 运算任务优化：采用智能批处理算法重构计算任务序列，运用优化调度策略提升运算资源利用率，例如引入智能调度算法优化任务分配。
7. 硬件配置策略：选用低功耗架构的图形计算单元，在双卡系统中采用负载均衡技术，避免单卡持续满载运行。
8. 供电系统优化：配备符合能效标准的优质电源，确保供电系统转换效率达到80Plus金牌以上认证标准。
通过上述系统性优化方案，可在维持运算性能稳定的前提下，显著降低多GPU主机的整体能耗水平。
原创文章，如何降低双GPU系统主机的高能耗问题？ 作者：logodiffusion.cn，如若转载，请注明出处：https://domainbrand.cn/%e5%a6%82%e4%bd%95%e9%99%8d%e4%bd%8e%e5%8f%8cgpu%e7%b3%bb%e7%bb%9f%e4%b8%bb%e6%9c%ba%e7%9a%84%e9%ab%98%e8%83%bd%e8%80%97%e9%97%ae%e9%a2%98%ef%bc%9f/
