На рынке GPU до сих пор всплывает один и тот же паттерн: смотреть только на VRAM — плохой фильтр. Формально па

На рынке GPU до сих пор всплывает один и тот же паттерн: смотреть только на VRAM — плохой фильтр. Формально память может совпадать, а на практике упрётесь в пропускную способность, межсоединение и то, как ускоритель вообще работает под вашу нагрузку.

Что здесь важно по связке:
— HBM даёт не просто «больше памяти», а другой класс bandwidth;
— NVLink меняет картину, если задача реально масштабируется между несколькими GPU;
— PCIe часто становится узким местом раньше, чем заканчивается объём VRAM;
— Tensor Cores и FP8 имеют смысл не в вакууме, а только под конкретный стек и режим инференса/обучения.

Я слышал этот вопрос про «10 старых карт вместо одной современной» слишком много раз. И каждый раз ответ упирается не в арифметику по памяти, а в профиль задачи: latency, throughput, размер батча, модель параллелизма, требования к I/O.

Если коротко: брать GPU по цене за гигабайт — это как сравнивать категории только по числу SKU. Формально красиво, operationally мимо. Для инженера полезнее карта ограничений, чем список цифр из спецификации. ⚙️