Объем памяти и терафлопсы указаны в спецификации. Чего в ней нет — сколько на самом деле займет ваша модель вместе с контекстом и кэшем, сколько запросов карта выдержит под нагрузкой и во что обойдется обработка миллиона токенов.
Мы опубликовали серию статей, чтобы на эти вопросы можно было ответить до аренды или закупки GPU. Разобрали семь ускорителей NVIDIA и рассказали, какие характеристики решают в конкретных задачах, а какие ни на что не влияют.
▪️Обзор NVIDIA RTX PRO 6000
Единственная настольная карта NVIDIA с 96 ГБ видеопамяти. Показываем на тестах, что происходит, когда модель перестает помещаться в память: Llama 3.3 70B выдала 29 токенов в секунду против 3 у потребительской RTX 5090.
▪️ Обзор NVIDIA A100
Карту сняли с производства, но она по-прежнему закрывает большинство задач машинного обучения и научных расчетов. Сравниваем ее с V100, H100, L40S и A30, чтобы понять, где A100 достаточно, а где стоит переплатить.
▪️ Обзор NVIDIA H200
У H200 и H100 один и тот же графический процессор и одинаковая вычислительная производительность, все различие — в памяти. Разбираем, почему для языковых моделей этого хватает для заметного прироста, а в части проектов переход не окупится.
▪️ Сравнение RTX A5000 и RTX 4090
У карт одинаковые 24 ГБ видеопамяти, но 4090 втрое быстрее в вычислениях. При этом A5000 умеет то, чего игровая карта не умеет вовсе: ECC, NVLink и виртуальные рабочие столы.
▪️ Сравнение H100, A100 и V100
Материал для тех, у кого модель уже обучена и осталось запустить ее в работу. Приводим формулу стоимости миллиона токенов и показываем, почему дорогая карта при высокой загрузке обходится дешевле бюджетной.
Проверить сценарий на реальной карте можно без закупки оборудования — в облачных серверах с GPU Servercore. Развертывание от двух минут, почасовая оплата, дата-центры в Алматы и Ташкенте.
🔗 Арендовать сервер с GPU