Сравнительная таблица GPU для ИИ (2026)

Как читать эту таблицу сравнения GPU для ИИ

• Память Объём памяти одного GPU определяет, какие модели, контексты и размеры батча вообще помещаются.
• Пропускная способность Пропускная способность памяти определяет, как быстро GPU генерирует токены, когда модель уже поместилась, поскольку при декодировании (decode) веса считываются для каждого токена.
• FP8 и FP4 Вычислительная мощность тензорных ядер без разреженности по данным производителя определяет скорость обучения и обработки промптов. FP4 нативно поддерживается в GPU Blackwell и в MI355X.
• Интерконнект NVLink или Infinity Fabric позволяет GPU одного сервера работать как единый пул памяти для тензорного параллелизма.
• Цена Наша фиксированная цена сервера в месяц, а в каждом сравнении — ещё и её эквивалент за GPU-час при 730 часах в месяц.

Какой GPU для какой задачи

Чтобы проверить конкретную модель, откройте страницы требований к GPU для LLM (больших языковых моделей): там перечислены все конфигурации, на которых она работает, а для любой другой модели нужный объём памяти рассчитает калькулятор видеопамяти (VRAM).

Как составлена таблица

Характеристики — это данные, которые NVIDIA и AMD публикуют для каждого GPU: объём и пропускная способность памяти, вычислительная мощность в FP8 и FP4 без разреженности, интерконнект и максимальное энергопотребление. Цены — наши текущие цены в месяц из того же каталога, что и на странице заказа. В каждом подробном сравнении дополнительно показано, что помещается в память, сколько стоит GPU-час и когда выбирать тот или иной GPU. Такие термины, как HBM3e, NVLink и FP4, объясняются в глоссарии GPU.