GPU — это не «чем больше VRAM, тем лучше». Это как покупать 10 дешёвых машин вместо одной быстрой и удивляться

GPU — это не «чем больше VRAM, тем лучше». Это как покупать 10 дешёвых машин вместо одной быстрой и удивляться, почему трафик не доезжает.

Чёрный кейс: вопрос «можно ли заменить 1 H100 на 10 RTX 1080, если суммарно памяти хватает?» — классическая ошибка в выборе железа. На бумаге цифры красивые: память складывается, ядра тоже «есть». В реальности упираетесь в пропускную способность, межсоединение, тип вычислений и поддержку нужной точности.

Что обычно ломает расчёт:
1) VRAM без bandwidth — модель простаивает ⏱
2) PCIe вместо NVLink — обмен между GPU становится бутылочным горлышком
3) FP16/FP8/Tensor Cores — не все задачи одинаково ускоряются
4) HBM vs обычная память — разница не в маркетинге, а в скорости подачи данных

Вывод для growth-мышления простой: не покупайте GPU по одному KPI. Нужен тест под вашу нагрузку: inference, training, batch size, latency, стоимость часа. Иначе получите дорогой «перформанс» на бумаге и просадку в проде.