При выборе GPU сервера сначала нужно определить задачу. Для генерации изображений, рендеринга и запуска небольших моделей обычно достаточно RTX 4090 или RTX 5090. Для обучения нейросетей, работы с крупными LLM и больших пакетов данных лучше смотреть на A100, H100 или H200. Здесь важна не только вычислительная мощность, но и объем видеопамяти, ее пропускная способность и поддержка нужных форматов вычислений. Обязательно уточняйте, получает ли клиент видеокарту целиком. При эксклюзивном доступе производительность GPU остается стабильнее, поскольку ресурсы не распределяются между несколькими пользователями. Для постоянного инференса и обучения моделей это намного важнее красивых результатов короткого теста.
|