GPU — это не “сколько гигабайт VRAM за ваши деньги”. Это про то, выдержит ли железо вашу задачу по скорости, с

GPU — это не “сколько гигабайт VRAM за ваши деньги”. Это про то, выдержит ли железо вашу задачу по скорости, связности и типу вычислений.

3 вещи, на которые смотрим перед выбором ускорителя:

1) Память и пропускная способность
HBM и VRAM — не одно и то же по смыслу. Можно иметь “много памяти”, но если она медленная, модель упрётся в потолок раньше, чем вы успеете порадоваться цифре в спецификации.

2) Связность между GPU
NVLink, PCIe, задержки между картами — это не техно-лирика. Если задача распределённая, слабая связность превращает 4 GPU в дорогой набор одиночек.

3) Формат вычислений
Tensor Cores, FP8, mixed precision — вот где начинается реальная экономика перфа. Не каждый ускоритель одинаково хорош для обучения, инференса и классического рендера.

Чек-лист перед покупкой:
— какая задача: обучение, инференс, рендер, аналитика
— сколько данных реально лезет в память
— нужен ли быстрый обмен между GPU
— поддерживает ли стек нужную точность и тип вычислений

Выбирать GPU по “числу ядер” — это как запускать медиакампанию по лайкам у баннера. Цифра красивая, а CTR и CPA потом объясняют реальность. ⚙️