GPU — это не про «сколько гигабайт VRAM на бумаге». Это про то, как железо ведёт себя под конкретной нагрузкой

GPU — это не про «сколько гигабайт VRAM на бумаге». Это про то, как железо ведёт себя под конкретной нагрузкой и где у вас сгорит экономика.

Если смотреть на ускоритель как на расходник для продакшена, важны не только HBM и объём памяти, но и:
— пропускная способность,
— связность между GPU,
— поддержка нужных вычислений,
— реальная совместимость с задачей, а не с маркетингом.

Классическая ошибка — сравнивать одну H100 с пачкой старых RTX по сумме VRAM. По памяти это может выглядеть красиво, но по скорости обмена, задержкам и стоимости эксплуатации — часто провал. В итоге платите не за вычисление, а за простой и костыли.

Для performance-команды логика простая: сначала считаем профиль нагрузки, потом — ограничение по памяти и bandwidth, и только после этого — цену железа. Иначе break-even уходит в минус ещё на этапе закупки. 💸

Выбор GPU — это декомпозиция задачи, а не охота за цифрой в спецификации.