GPU выбирают как будто это айфон: “побольше памяти, подешевле, и чтобы в бенчмарке красиво”. Я вижу это постоя

GPU выбирают как будто это айфон: “побольше памяти, подешевле, и чтобы в бенчмарке красиво”. Я вижу это постоянно — и почти всегда это ошибка.

10 старых карт не равны одной нормальной. VRAM в сумме — не магия, если у тебя задача не умеет распараллеливаться как надо. PCIe, NVLink, тип памяти, FP8/FP16, пропускная способность, задержки — вот где живёт реальная производительность, а не в красивой цифре на слайде.

Главный вывод простой: GPU подбирают не по “сколько стоит” и не по “сколько гигабайт”, а под конкретный профиль нагрузки.
Обучение, инференс, рендер, HPC — это разные игры с разными правилами.

Если вы до сих пор сравниваете ускорители как картошку на рынке, вы уже переплачиваете.
Сначала задача. Потом архитектура. Потом уже железо. И только потом — маркетинговые характеристики. ⚙️