GPU — это не просто «много памяти и ядер». Для выбора ускорителя важны не только цифры на слайде, а то, как же

GPU — это не просто «много памяти и ядер». Для выбора ускорителя важны не только цифры на слайде, а то, как железо будет работать в конкретной задаче.

Что обычно путают:
— HBM и VRAM. Объём памяти важен, но ещё важнее её скорость.
— NVLink и PCIe. Оба нужны для связи между GPU, но по пропускной способности они не равны.
— Tensor Cores и FP8. Это уже про то, насколько быстро ускоритель считает AI/ML-нагрузки, а не вообще любую задачу.

Главная ошибка — сравнивать GPU только по цене или «сколько карт можно поставить вместо одной дорогой». 10 RTX 1080 не всегда заменят одну H100: суммарная память на бумаге не решает проблему, если узкое место в обмене данными или скорости вычислений.

Практичный подход такой:
1. Определить задачу.
2. Понять, где узкое место: память, вычисления или обмен между картами.
3. Сравнить не маркетинговые цифры, а реальные требования нагрузки.

Если коротко: GPU выбирают не по красивой спецификации, а под сценарий. И это сильно экономит бюджет 💡