GPU выбирают не по “сколько VRAM”, а по задаче. Иначе получаете дорогую печку вместо ускорителя.

GPU выбирают не по “сколько VRAM”, а по задаче. Иначе получаете дорогую печку вместо ускорителя.

Что важно смотреть перед покупкой:
- **Память**: объем — не всё. Считайте, помещается ли модель/батч целиком.
- **Тип памяти**: HBM обычно быстрее и дороже, чем обычная GDDR.
- **Интерконнект**: NVLink может дать кратный выигрыш в связке нескольких GPU. PCIe — часто узкое место.
- **Ядра и тензорные блоки**: цифры в спецификации без понимания FP16/FP8 мало что дают.
- **Сценарий**: обучение, инференс, рендер, видео, LLM — это разные требования к железу.

Миф из серии “10 старых GPU = 1 топовая” не работает. Суммарная VRAM не превращается в одну общую память, а обмен данными между картами часто убивает всю экономику.

Вывод простой: сначала задача и профиль нагрузки, потом выбор ускорителя. Иначе переплатите за железо, которое не даст прироста 📉