1. 硬件复杂性增加：随着GPU服务器面积的扩大，其内部硬件配置更加复杂，包括更多的高性能CPU、GPU、内存和存储设备。这些硬件资源的配置和管理需要更高的专业知识和经验，以确保系统的高效和稳定运行。
2. 散热需求增加：GPU服务器的高功耗意味着其散热需求也更高。传统的空气冷却可能不足以应对大规模GPU集群的散热需求，因此需要采用更复杂的液体冷却系统。这不仅增加了维护的复杂性，还提高了维护成本。
3. 维护工作量增加：由于GPU服务器的技术复杂性较高，维护工作量也会显著增加。例如，一旦服务器过热宕机，可能需要重启整个集群，这会大大增加维护的时间和成本。
4. 硬件更新换代快：GPU技术更新换代速度较快，企业需要不断购买新版GPU以保持竞争力。这种频繁的硬件更换增加了维护的复杂性和成本。
5. 扩展性问题：虽然GPU服务器具有较强的扩展能力，但当需求超过当前容量时，扩展GPU资源需要提前采购设备，并且难以实时动态调整。这种扩展困难也增加了维护的复杂性。
GPU服务器面积扩大后，其维护难度确实会增加，主要体现在硬件复杂性、散热需求、维护工作量以及扩展性等方面。
