1. 初始硬件成本：高端GPU的研发和制造成本较高，尤其是像英伟达的A100和H100这样的产品，价格昂贵，这使得在大规模应用中硬件成本成为重要的制约因素。GPU的价格在市场上的波动也较大，高端显卡的价格在过去几年中显著上涨。
2. 性价比与性能平衡：在选择GPU时，性能与价格之间的平衡是关键。例如，RTX 2080 Ti的性能是GTX 1080 Ti的两倍，但其价格也更高。用户需要根据具体需求选择合适的GPU，以避免因过度投资而增加成本。
3. 功耗与运营成本：GPU的功耗较高，不仅增加了电费支出，还可能影响系统的散热设计和稳定性。例如，英伟达的DGX B200平台功耗高达14.3kW，这对于预算有限的企业或研究机构来说是一个较大的成本压力。
4. 云服务与租赁成本：使用GPU云服务器可以降低前期硬件投资，但需要支付持续的租赁费用。这些费用会根据GPU型号、使用情况和区域等因素有所不同，并且可能会意外地快速增加。
5. 替代方案的成本效益：ASIC（专用集成电路）芯片在大规模量产的情况下，由于其定制化特点，能够有效降低单位成本。例如，亚马逊的Trainium芯片在推理任务中比英伟达的H100 GPU便宜约30%至40%。中低端GPU虽然价格较低，但在同等模型复杂度下所需的数量会呈指数级上升，导致算力密度更低和资源利用率下降。
6. 长期成本趋势：尽管GPU的性能每年都在提高，但总计算量的增长速度超过了硬件效率的提升速度，这表明支出的增加而非硬件效率的提高是人工智能培训计算预算增长的主要驱动因素。
GPU选型对成本的影响是多方面的，包括初始硬件成本、运营成本、性能与价格的平衡以及替代方案的成本效益等。用户在选择GPU时需要综合考虑这些因素，以实现最佳的成本效益比。
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