提升GPU服務器的計算效率是一個多方面的過程，涉及到硬件選擇、系統配置、軟件優化等多個層面。以下是一些根據搜索結果得出的方法：

1、優化模型和數據：使用輕量級模型、剪枝技術、量化技術等，優化模型結構和參數，減少不必要的計算和內存消耗。

2、數據加載和預處理：使用數據增強技術、數據集緩存、異步數據加載等，減少數據在GPU和CPU之間的傳輸時間。

3、硬件升級：如果預算允許，可以考慮升級到更高性能的GPU，如NVIDIA的Tesla V100、A100等，這些GPU具有更多的CUDA核心、更大的顯存和更高的帶寬。

4、GPU利用率優化：使用并行化技術，如多GPU并行、混合精度訓練等，充分利用GPU的計算資源，確保GPU的利用率盡可能高。

5、使用GPU加速庫：使用CUDA和cuDNN等GPU加速庫，優化計算過程，提高計算效率。

6、調整批量大小和學習率：較大的批量大小通常可以提高GPU利用率和訓練速度，但需要確保不會導致內存不足或梯度消失等問題。學習率的選擇也很重要，過大可能導致訓練不穩定，過小則可能導致訓練速度過慢。

7、分布式訓練：使用深度學習框架提供的分布式訓練功能，或者使用專門的分布式訓練工具，將訓練任務分發到多個GPU或多臺服務器上進行并行計算，加速訓練過程。

8、硬件和操作系統優化：確保GPU驅動程序是最新的，操作系統和CUDA/cuDNN版本與深度學習框架兼容等。

9、云服務GPU實例：如果自建GPU服務器性能無法滿足需求，可以考慮使用云服務提供商提供的GPU云實例，這些云實例通常具有彈性擴展性和高性能計算能力。

10、網絡優化：在多GPU或多節點訓練中，使用高速網絡如InfiniBand，以及優化網絡通信算法，比如使用Ring-Allreduce算法來減少數據同步的時間。

11、使用專用工具和框架：例如，阿里云提供的神龍AI加速訓練引擎(AIACC-Training)和AI加速推理引擎(AIACC-Inference)，它們針對云環境進行了深度優化，提升分布式訓練效率和GPU利用率。

12、靈活的資源管理：使用如阿里云的cGPU技術，可以在單張GPU卡上運行多個容器，提高GPU硬件資源利用率。

13、硬件配置要點：針對深度學習任務，重點考慮張量計算單元、FLOPs、顯存容量和半精度計算(FP16)的支持。

通過上述方法，可以有效提升GPU服務器的計算效率，滿足大規模模型訓練和高性能計算的需求。在實施這些優化措施時，通常需要結合具體的應用場景和業務需求來進行定制化的優化。