在单台服务器上运行大量任务时，使用 GNU Parallel 可以显著提高效率。为了确保 GNU Parallel 的高效运行，可以遵循以下几个策略：

1. 适当设置并行度：根据服务器的 CPU 核心数量和任务的性质，合理设置 -j 参数。一般情况下，可以设置为与 CPU 核心数相同或稍高一点，但也需考虑到任务的 I/O 密集程度。

2. 优化输入准备：尽量提前准备好输入数据并存放在本地磁盘，以减少 I/O 等待时间。可以使用 --dry-run 选项查看模拟执行计划，以确保输入数据的正确性和任务顺序。

3. 考虑任务的负载：如果任务较轻且 I/O 负载较高，可以增加并行任务的数量；如果任务非常耗 CPU，则保持并行任务数量接近 CPU 核心数。

4. 管理 I/O 密集型任务：对于 I/O 密集型任务，考虑设置 --jobs 参数限制 I/O 吞吐，避免拥塞，并使用 --bar 观察任务执行进度和速率。

5. 使用 nice 和 ionice：对任务设置适当的优先级，避免单个任务或批次的任务抢占过多系统资源，影响整体性能。

6. 脚本优化：在执行脚本中，优化算法和代码，以减少每个任务的执行时间。

7. 分批处理：将大量任务分成更小的批次，有助于更好地控制资源分配，监测系统性能并进行调优。

8. 监控系统资源：使用工具如 top, htop, vmstat, iostat 等监控 CPU、内存和 I/O 的利用率，及时发现和解决瓶颈。

9. 调节作业负载：根据监控结果，灵活调整 GNU Parallel 的参数以适应当前的系统负载。

通过这些方法，可以有效提高 GNU Parallel 在单台服务器上的执行效率，实现对大量任务的高效管理。