При выборе GPU важно понимать, что разные задачи требуют разных ресурсов. Главный параметр — объём видеопамяти (VRAM), от которого зависит размер моделей, с которыми вы сможете работать.

Для начинающих и обучения

Если вы только изучаете машинное обучение или делаете первые эксперименты, достаточно карт типа GTX 1080 или RTX 3060 с 8-12 GB памяти. Они стоят около 15-40 центов в час и позволяют освоить основы, поработать с популярными фреймворками и небольшими датасетами.

Для computer vision проектов

Работа с изображениями требует больше ресурсов из-за размера данных. Здесь подойдут RTX 4070 или 4080 с 16-24 GB памяти за 80 центов - 1.5 доллара в час. Этого хватит для обучения нейросетей распознавания, сегментации изображений или генерации картинок.

Для работы с языковыми моделями

NLP-задачи самые требовательные к памяти. Для fine-tuning больших языковых моделей или запуска ChatGPT-подобных систем нужны RTX 4090, A100 или H100 c 24-80 GB памяти. Стоимость от 1.5 до 4 долларов в час, но без такого объема памяти с серьёзными языковыми моделями не поработать.

Практические советы

Начинайте с меньших карт и масштабируйтесь по мере необходимости. Часто лучше взять более мощную карту на меньшее время — обучение пройдёт быстрее, и итоговая стоимость может быть даже ниже. Обращайте внимание на Spot instances — они могут быть в разы дешевле, хотя и менее стабильны.

Золотое правило: выбирайте минимально достаточную конфигурацию для вашей конкретной задачи. RTX 3060-4070 покрывают потребности большинства проектов и станут хорошей отправной точкой.

DataCrunch

Предложения провайдера