Какая видеокарта лучше для машинного обучения в 2025–2026 году

IT-индустрия постоянно развивается и одним из главных направлений развития сегодня является машинное обучение. Модели становятся сложнее и нуждаются в увеличенных вычислительных ресурсах. Ключевым элементом для эффективной тренировки нейронных сетей является видеокарта – она отвечает за параллельные вычисления и обработку больших массивов данных. В 2025-2026 на рынке представлен широкий выбор графических процессоров для разных задач: можно подобрать оптимальное решение как для экспериментов на локальных машинах, так и для масштабного обучения большим языковым моделям (LLM). От того, как верно выбрана видеокарта, зависит не только лишь скорость обучения, да и точность моделей и цена инфраструктуры. Рассмотрим в этой статье – какой должна быть видеокарта для машинного обучения, какие варианты и какими критериями пользоваться при выборе. 

Критерии выбора видеокарты для машинного обучения

Перед тем как приобрести GPU для ML-проектов, рекомендуем учитывать следующие характеристики:

• Производительность FP16/FP32/INT8 FLOPS – чем выше количество терафлопсов в режиме FP16 или Tensor Core вычислений, тем с большей скоростью произойдет тренировка моделей. Для LLM и глубинных нейросетей важна именно работа с FP16 и BF16.

• Объем видеопамяти VRAM – чем больше память, тем больше батчей данных и моделей можно загрузить. Да, для моделей с десятками миллиардов параметров вам понадобятся десятки или даже сотни гигабайт VRAM.

• Пропускная способность памяти Memory Bandwidth – чем выше пропускная способность, тем быстрее будет передача данных между GPU и памятью. Это критический параметр для моделей с интенсивным обменом параметрами.

• Тензорные ядра Tensor Cores – это специализированные вычислительные блоки NVIDIA – они существенно ускоряют работу с матрицами и обеспечивают кратный прирост производительности.  

• Энергоэффективность и охлаждение – важный критерий для дата-центров. 

• Поддержка фреймворков и драйверов – наиболее оптимизированными под TensorFlow, PyTorch и другие ML-библиотеки NVIDIA-карты. AMD активно догоняет благодаря ROCm, но все еще уступает экосистеме.

Варианты видеокарт для разного масштаба задач

Рассмотрим различные варианты машинного обучения и соответствующие им параметры видеокарты.

Для обучения больших языковых моделей (LLM)

NVIDIA H200 (2024–2025 поколение Hopper) – обеспечивает 141 ГБ памяти HBM3e с пропускной способностью более 4,8 ТБ/с. Это лучшее решение для масштабной тренировки GPT-подобных моделей. Благодаря поддержке новых тензорных инструкций делает идеальной видеокартой для дата-центров.

Еще одно решение – NVIDIA H100. Это предыдущая модель перед Н200: имеет до 80 ГБ памяти HBM3 и выдающуюся производительность в FP16/BF16.

Для средних задач и корпоративных проектов

В таких вариантах применения рекомендуется использовать NVIDIA A100 (Ampere) – стандарт для ML-кластеров. Обеспечивает 40–80 ГБ памяти HBM2e. Гармонично сочетает привлекательную стоимость и высокую производительность. Рекомендуем выбрать для компьютерного зрения, NLP среднего масштаба, генеративных моделей размером до нескольких миллиардов параметров.

Для локальных проектов и экспериментов

Здесь есть несколько вариантов:

• NVIDIA RTX 4090 – это флагманское решение в игровой линейке, активно применяемое в ML. Имеет 24 ГБ GDDR6X памяти и отличную производительность в FP16. Это замечательное (как по цене, так и по параметрам) решение для исследователей, стартапов и запускающих fine-tuning локально.

• AMD Radeon Pro VII имеет аналогичные свойства, но 16 ГБ HBM2 памяти. Обращает на себя внимание высокой пропускной способностью. Поддерживающий ROCm вы можете работать с PyTorch и TensorFlow. Недостаток – более слабая экосистема, что уменьшает удобство использования для ML.

Сравнение моделей в 2025-2026 годах

Сравним наиболее популярные модели видеокарт для машинного обучения по нескольким ключевым критериям:

• NVIDIA H200 – лидер по мощности, 141 ГБ памяти стандарта HBM3e с пропускной способностью более 4,8 ТБ/с. Предусмотренная поддержка последних тензорных инструкций Карта показывает рекордную скорость обучения большим языковым моделям и оптимизирована именно под масштабные дата-центры. Основной минус – очень высокая стоимость и потребность в специализированной инфраструктуре.

• NVIDIA H100 – остается эталоном производительности для большинства ML-заданий. Дарит 80 ГБ памяти HBM3, позволяет получить чрезвычайно высокие показатели в FP16 и BF16 вычислениях. Предоставит доступ к мощным вычислениям. Ее недостаток – более высокая цена по сравнению с A100 и увеличенное энергопотребление.

• NVIDIA A100 представлена ​​в версиях с 40 и 80 ГБ HBM2e памяти. Пропускная способность позволяет без проблем работать с большинством генеративных моделей среднего масштаба. Показывает баланс между ценой и возможностями. Недостаток – устаревшая архитектура.

• NVIDIA RTX 4090 – входит в ТОП видеокарт. Решение с 24 ГБ GDDR6X памяти, способное работать с большинством современных ML-фреймворков. RTX 4090 – оптимальный выбор для локальных проектов, fine-tuning моделей и исследований. Недостаток – ограниченность памяти. Уменьшенного объема может не хватать действительно больших моделей.

• AMD Radeon Pro VII – 16 ГБ HBM2 памяти с высокой пропускной способностью, совместима с ROCm и может работать с PyTorch или TensorFlow. Преимущество – более низкая стоимость и доступность, а недостаток – ограниченная поддержка экосистемы ML.

Рекомендации по выбору в зависимости от бюджета и задач

Как выбрать лучшую видеокарту, чтобы она соответствовала вашему бюджету и актуальным задачам? Воспользуйтесь советами специалистов ServerParts: 

• Для работы с LLM и масштабной тренировки моделей на десятки миллиардов параметров подойдет NVIDIA H200. Это самый дорогой, но и самый эффективный вариант.

• Для средних задач в корпоративной среде оптимальным решением станет NVIDIA A100. Цена этих видеокарт уже становится ниже прошлогоднего, а их возможности позволяют решать большие задачи. 

• Для стартапов, исследователей и домашних экспериментов рекомендуем NVIDIA RTX 4090. Она доступна для сборки обычного ПК, позволяет обучать модели до нескольких миллиардов параметров и запускать генеративные алгоритмы.

• Бюджетный вариант альтернативной экосистемы – AMD Radeon Pro VII. Но стоит учесть, что она ограничивает драйверы и поддержку ML-фреймворков.

Советы для эффективного использования видеокарт в ML-проектах

Повысить эффективность работы видеокарт в машинном обучении помогут следующие советы и лайфхаки:

• Уменьшить потребление памяти и ускорить скорость вычислений позволит использовать смешанную точность. 

• Используйте градиентный чекпойнтинг для экономии VRAM при тренировке больших моделей.

• В зависимости от объема видеопамяти оптимизируйте размер batch size. 

• Используйте несколько GPU с NVLink или PCIe Gen5 для параллельного обучения.

• Снизить затраты при локальных экспериментах или стартапах позволит сочетание локальных вычислений с облачными сервисами.

• Не забывайте об эффективном охлаждении!

Вывод

В 2025-2026 годах выбирать видеокарты для машинного обучения важно с учетом масштаба задач и возможностей вашего бюджета. Для решения очень масштабных задач – NVIDIA H200 или H100. Для средних задач по-прежнему актуально использовать A100. Для локальных экспериментов и персональных исследований вам хватит RTX 4090 – не стоит переплачивать. Альтернативой могут быть решения AMD, но помните, что сейчас они имеют более слабую экосистему. Если все еще не разобрались с выбором, обращайтесь к специалистам ServerParts. Поможем подобрать и купить выгодно!