1. 硬件兼容性和改装难度：如果服务器本身支持GPU扩展，例如拥有足够的PCIe插槽和电源供应，改装相对容易。但如果服务器硬件不支持（如缺少Riser卡或电源不足），则需要额外购买配件，这会增加升级的复杂性和成本。
2. 驱动和软件配置：升级GPU后，需要重新安装或更新GPU驱动程序以确保兼容性。对于操作系统不同的服务器（如Linux和Windows），驱动安装步骤也有所不同。如果系统自动更新功能开启，可能会导致驱动升级失败，需要手动关闭自动更新功能。
3. 云服务器的灵活性：使用云GPU服务器可以避免硬件升级的复杂性，因为云服务提供商通常负责硬件维护和升级。用户只需通过云平台调整配置即可，这种方式更加便捷。
4. 成本和能耗：GPU服务器的功耗较高，升级后可能需要更大的电源和更好的散热系统。GPU服务器的价格通常高于普通服务器，且需要额外支付GPU计算能力的费用。
5. 技术难度和资源需求：AI服务器和高性能计算服务器通常采用CPU+GPU的异构架构，这要求更高的PCB层数、更复杂的信号传输和更高的材料等级，加工难度较大。
6. 业务需求与成本效益：对于渲染、AI训练等对计算能力要求极高的业务，使用GPU服务器是必要的。硬件升级的费用较高，且可能需要较长时间等待新硬件交付。
升级服务器至GPU配置的难度取决于现有硬件条件、业务需求和技术能力。如果条件允许，通过云服务提供商进行配置调整是一种较为简便的方式；但如果需要自行改装硬件，则可能面临一定的技术挑战和成本压力。
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