Игровые видеокарты (RTX 4090, RTX 4080, RTX 4070) созданы для красивой графики в играх. У них достаточно видеопамяти (12-24 ГБ) и высокая производительность, но они не оптимизированы для длительной работы под максимальной нагрузкой 24/7.
Профессиональные GPU (A100, H100, L40S) — это рабочие лошадки дата-центров. Они в 2-3 раза дороже, но надежнее, имеют специальные Tensor-ядра для машинного обучения, больше видеопамяти (40-80 ГБ) и могут работать годами без перерыва.
VRAM (видеопамять) — самый важный параметр. Это "оперативка" видеокарты, где хранится обучаемая модель во время работы. Чем больше модель, тем больше нужно VRAM. Для современных LLM требуется 40-80 ГБ, для компьютерного зрения — 12-24 ГБ, для простых задач — 8-12 ГБ.
CUDA-ядра определяют скорость обычных вычислений. Больше ядер = быстрее обработка данных. Современные карты имеют 2000-16000 ядер.
Tensor-ядра — специальные блоки для AI-вычислений. Есть только в профессиональных картах серии A и H. Ускоряют обучение нейросетей в 3-10 раз по сравнению с обычными ядрами.
Пропускная способность памяти — скорость обмена данными между GPU и VRAM. Критична для больших моделей. Измеряется в ТБ/с.
Multi-GPU setup — несколько видеокарт работают вместе. Нужно для очень больших моделей. Требует специального кода для распределения вычислений.
High-memory instances — конфигурации с большим объемом обычной RAM (256-1024 ГБ) для предобработки данных.
Spot instances — аренда простаивающих мощностей со скидкой 50-80%. Могут быть прерваны, но отлично подходят для экспериментов.
Preemptible instances — дешевые инстансы, которые автоматически останавливаются через 1-24 часа. Идеальны для коротких задач.
Reserved instances — предоплата за длительное использование дает скидку 20-40%.
Секрет экономии — правильное планирование. Используйте дешевые карты для подготовки данных и отладки кода, а мощные — только для финального обучения. Автоматически останавливайте инстансы после завершения работы.
Цены различаются по регионам на 20-50%. Серверы в США обычно дороже, чем в Европе или Азии. Но учитывайте задержки сети при работе с данными.
В 2025 году ожидается появление новых архитектур GPU (NVIDIA Blackwell, AMD RDNA 4), специально оптимизированных под трансформеры и большие языковые модели. Но принципы выбора останутся теми же: анализируйте требования задачи, тестируйте на небольших конфигурациях, масштабируйте по необходимости.
Помните: самый дорогой GPU не всегда лучший для вашей задачи. Иногда две средние карты работают эффективнее и дешевле одной топовой.