VRAM часто является первым жестким ограничением
Для инференса и многих задач машинного обучения размер модели и пакетная обработка определяют, помещаются ли данные в память GPU. Если нагрузка не помещается в доступную VRAM, даже более быстрый GPU может оказаться неправильным выбором. Начинайте с минимального требования к памяти.
Один большой GPU не всегда равен нескольким меньшим
Многопроцессорные GPU-нагрузки зависят от поддержки со стороны программного обеспечения, обмена между устройствами и способа распределения работы. Рендеринг, инференс и обучение используют несколько GPU по-разному, поэтому заранее проверьте поддержку выбранного количества устройств используемым фреймворком.
Не экономьте на CPU и RAM без анализа
GPU может простаивать, если CPU, память или хранилище не успевают подавать данные. Предварительная обработка, декомпрессия, обработка запросов и загрузка моделей используют ресурсы вне GPU, поэтому сервер должен быть сбалансирован целиком.
Пропускная способность хранилища тоже важна
Модели, наборы данных, ресурсы рендеринга и результаты могут занимать значительный объем. NVMe может быть важнее общей емкости, если данные постоянно читаются и записываются. В запросе указывайте и емкость, и требования к скорости.
Помесячный выделенный GPU подходит для устойчивой нагрузки
ServerGeorgia предоставляет GPU-инфраструктуру с помесячной оплатой, а не почасово. Эта модель подходит для постоянной нагрузки, предсказуемого доступа к одному и тому же оборудованию и стабильного окружения.
Опишите нагрузку, а не только модель GPU
Если вы знаете нужный GPU, укажите его. Если нет, опишите фреймворк, размер модели, VRAM, параллельность, хранилище и ожидаемую месячную загрузку. Так команда сможет подобрать конфигурацию под задачу, а не просто предложить первый доступный GPU.