1. 硬件成本：GPU服务器的成本较高，尤其是高性能GPU的采购价格昂贵。例如，英伟达顶级GPU的成本可达8万元，而一台GPU服务器的成本通常超过40万元。GPU服务器的购置成本虽然比纯CPU方案低约40%，但单个节点的价格仍然较高。
2. 运营成本：GPU服务器的运营成本也较高，包括电力消耗和维护费用。例如，GPU服务器的功耗远高于普通服务器，这会增加电费支出。GPU虚拟化的成本也较高，短期内难以降低。
3. 性能与兼容性：GPU服务器在处理图形密集型任务时性能优越，但在某些情况下可能会遇到兼容性问题，尤其是在使用特定应用程序或游戏时。这意味着开发者可能需要额外的时间和资源来解决兼容性问题。
4. 云服务模式的优势：通过云服务模式租用GPU资源可以显著降低初期资本投入，并减少硬件运维费用。例如，亚马逊云科技提供的G5g实例结合Graviton处理器和GPU加速，能够有效降低单数据流成本。
5. 成本控制策略：一些企业通过优化硬件架构和采用ARM服务器等方案来控制成本。例如，海马云的ARM服务器方案在功耗和建设成本上更具优势。百度云手机解决方案也通过公有云和ARM虚拟化技术降低了云游戏的运营成本。
使用GPU服务器可能会增加安卓开发成本，特别是在硬件购置和运营方面。通过云服务模式和优化硬件架构，开发者可以在一定程度上控制和降低这些成本。
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