GPU — это не просто «больше VRAM = лучше»

GPU — это не просто «больше VRAM = лучше»

Когда выбирают ускоритель для ML/инфры, чаще всего смотрят на одну цифру: память, ядра, цену. И на этом ломаются.

Проблема в том, что GPU — это не один параметр, а связка ограничений:
— как быстро данные доедут до карты;
— как карта общается с другими GPU;
— умеет ли она считать нужные операции быстро;
— хватает ли ей памяти не в теории, а в вашем сценарии.

Например, 10 старых RTX могут дать суммарно много памяти. Но это не значит, что они заменят одну H100: у них другой bandwidth, другая межкарточная связь, другая эффективность на FP16/FP8 и совсем другая цена ошибки в инфраструктуре.

Полезный JTBD-вопрос здесь не «какой GPU мощнее?», а:
что именно должно происходить быстро — обучение, инференс, обмен между картами или загрузка модели?

И уже от этого выбирают железо. Не по магии из спецификации, а по контексту использования. 🔧