GPU выбирают не по магии и не по одной цифре в карточке товара.

GPU выбирают не по магии и не по одной цифре в карточке товара.

Контрарная мысль: 10 старых видеокарт ≠ одна нормальная GPU. Даже если суммарно памяти “хватает”, это не значит, что задача поедет быстрее, дешевле и без боли. Между железом важны не только VRAM и количество ядер, но и то, как оно общается: PCIe, NVLink, HBM, пропускная способность, задержки, поддержка нужных вычислений.

Для remote-команд и инфраструктурных инженеров тут особенно полезен холодный подход: сначала задача, потом ускоритель. Модель обучения? Инференс? Параллельность? Ограничения по памяти? Нужна ли FP8, важны ли Tensor Cores, будет ли узким местом сеть или CPU?

Иначе получается классика удалённой работы в железе: купили “мощно”, а потом полдня созвонов с вопросом, почему оно не ускоряет 🚧

Хороший выбор GPU — это не про максимальные цифры, а про совпадение архитектуры с реальной нагрузкой.