VRAM часто является первым жестким ограничением
GPU model важен, но VRAM определяет, помещается ли workload в память. Для AI учитывайте model weights, runtime buffers, cache, batch и concurrency. Для rendering - geometry, textures и frame buffers.
Inference memory растет вместе с concurrency
Модель, которая помещается для одного запроса, может потребовать значительно больше памяти при parallel requests. Quantization, context length и batching меняют результат. Для quote укажите model class и realistic concurrency.
Rendering зависит от scene complexity
Renderer, textures, geometry и simultaneous jobs влияют на VRAM. Faster GPU с недостаточной памятью может быть плохим выбором. Representative scene полезнее общей benchmark цифры.
Несколько GPU не складывают память автоматически
Два GPU по 24 GB не всегда равны одному 48 GB GPU. Software должен поддерживать multi-GPU и корректно partition workload. Укажите, поддерживает ли framework нужную topology.
CPU, RAM и storage могут стать bottleneck
Preprocessing, data loading и asset I/O могут оставить мощный GPU недогруженным. Sizing должен включать system RAM, CPU и NVMe capacity/throughput.
Monthly dedicated подходит для sustained demand
Reserved GPU оправдан при регулярной загрузке. Для редких experiments hourly cloud часто удобнее. Для постоянного inference, rendering queue или video processing сравнивайте monthly utilization и требуемый контроль.