1. Неэффективное использование ресурсов: при неправильном распределении задач между ядрами GPU или неправильном использовании памяти, может произойти неэффективное использование ресурсов, что приведет к снижению производительности.

2. Синхронизация потоков: при работе с несколькими потоками на GPU может возникнуть необходимость в синхронизации их работы, что может привести к задержкам и снижению производительности.

3. Ограничения по памяти: GPU имеет ограниченный объем памяти, поэтому при разработке параллельной программы необходимо учитывать этот фактор и оптимизировать использование памяти.

4. Необходимость в оптимизации кода: для достижения максимальной производительности на GPU необходимо оптимизировать код под архитектуру GPU, что может потребовать дополнительных усилий и времени.

5. Ошибки и баги: при разработке параллельной программы на GPU могут возникать ошибки и баги, связанные с особенностями работы с потоками и памятью.

6. Сложность отладки: отладка параллельных программ на GPU может быть сложной задачей, так как требует учета особенностей работы с потоками и памятью.

7. Необходимость в специальных инструментах: для разработки параллельных программ на GPU может потребоваться использование специальных инструментов, например, фреймворков для параллельных вычислений.

8. Зависимость от архитектуры GPU: различные архитектуры GPU могут иметь различные особенности работы, поэтому при разработке параллельной программы необходимо учитывать архитектуру конкретного устройства.

9. Сложность масштабирования: при разработке параллельной программы на GPU необходимо учитывать возможность масштабирования на различные устройства и архитектуры, что может быть сложной задачей.

10. Необходимость в специальных знаниях: для разработки параллельных программ на GPU необходимы специальные знания и навыки, связанные с работой с потоками и памятью на GPU.