1. 性能提升与资源优化：GPU的加入可以显著提升服务器在特定任务中的性能，例如人工智能、深度学习、图形处理等场景。GPU擅长并行计算，能够处理大量数据，从而提高整体计算效率。GPU的性能发挥需要与CPU、内存等其他硬件协同工作，因此服务器管理需要考虑这些组件的配合和优化。
2. 管理复杂性增加：GPU的引入增加了服务器管理的复杂性。例如，需要对GPU进行专门的散热管理、功耗控制以及资源调度。操作系统层面也需要重新考虑如何管理GPU的高带宽需求和并行任务调度。
3. 硬件与软件的综合管理：GPU服务器的管理不仅涉及硬件配置（如GPU型号、数量、散热设计等），还需要软件层面的支持，例如驱动程序的安装、优化算法的应用以及网络带宽的调整。云服务提供商通常提供GPU直通工具，以便用户能够更灵活地管理和配置GPU资源。
4. 成本与效益权衡：虽然GPU可以显著提升性能，但其价格较高且需要特殊的冷却设备，这可能增加服务器管理的成本。在决定是否加装GPU时，需要权衡其带来的性能提升与成本效益。
5. 应用场景的差异：GPU在某些应用场景中是必需的，而在其他一般任务（如简单的数据处理或网页托管）中则可能不必要。服务器管理需要根据具体的应用需求来决定是否引入GPU。
6. 技术演进与管理策略：随着技术的发展，新一代GPU可能会带来更高的性能和新的管理挑战。例如，英伟达的Blackwell GPU由于过热问题导致交付延迟，这表明在引入新技术时，服务器管理需要及时调整以应对潜在的技术瓶颈。
加GPU确实会改变服务器管理，主要体现在性能提升、管理复杂性增加、成本效益权衡以及技术演进带来的新挑战等方面。
