GPU — это тот редкий случай, когда у людей в голове одна цифра, а на деле конфликт интересов на уровне железа.

GPU — это тот редкий случай, когда у людей в голове одна цифра, а на деле конфликт интересов на уровне железа.

«10 старых RTX вместо одной H100 — ну ведь VRAM же суммарно сходится». Нет. Так не работает. И именно на этом месте обычно проигрывают не бюджеты, а проекты. Потому что GPU — это не магическая коробка с памятью, а набор ограничений: пропускная способность, связность, тип вычислений, PCIe, NVLink, HBM, FP8, Tensor Cores. Красиво в спецификации, больно в проде.

Главная ошибка — выбирать ускоритель по одному параметру: цене, объёму памяти или числу ядер. Это как нанимать команду по количеству рук. На бумаге мощно, в реальности — скандал.

Что важно: не «какой GPU самый жирный», а «какой под вашу задачу». Обучение, инференс, хранение модели, обмен между GPU, задержки — всё это решает больше, чем маркетинговые цифры.

Короче: если выбираете ускоритель наугад, вы не экономите. Вы просто заранее планируете факап 🤝