GPU давно перестал быть «просто видеокартой». Для инфраструктуры это уже инструмент, где цена ошибки измеряетс

GPU давно перестал быть «просто видеокартой». Для инфраструктуры это уже инструмент, где цена ошибки измеряется не только рублями, но и простоями, скоростью обучения и пропускной способностью системы.

Главный вывод из разбора: выбирать ускоритель по одной цифре — объёму VRAM, числу ядер или цене — почти всегда плохая идея. Важна связка параметров: память, шина, межсоединение, тип вычислений и то, как GPU встроится в сервер и конкретную задачу.

3 шага, чтобы не промахнуться:
1. Сначала описать сценарий — инференс, обучение, рендер, виртуализация.
2. Потом проверить узкие места — хватит ли памяти, не упрётся ли всё в PCIe, нужен ли NVLink, важны ли Tensor Cores и FP8.
3. И только затем сравнивать модели по TCO: не «дешевле сейчас», а «дешевле на дистанции» 💡

Хороший GPU — это не тот, у которого красивее спецификация, а тот, который не ломает архитектуру проекта.