Яка відеокарта краща для машинного навчання у 2025–2026 році

IT-індустрія постійно розвивається і одним з головних напрямків розвитку сьогодні є машинне навчання. Моделі стають складнішими і потребують збільшених обчислювальних ресурсів. Ключовим елементом для ефективного тренування нейронних мереж є відеокарта – вона відповідає за паралельні обчислення та обробку великих масивів даних. У 2025–2026 на ринку представлений широкий вибір графічних процесорів для різних завдань: можна підібрати оптимальне рішення як для експериментів на локальних машинах, так і для масштабного навчання великих мовних моделей (LLM). Від того, наскільки правильно вибрана відеокарта, залежить не тільки швидкість навчання, але й точність моделей і вартість інфраструктури. Розглянемо у цій статті – якою має бути відеокарта для машинного навчання, які є варіанти та якими критеріями користуватися при виборі. 

Критерії вибору відеокарти для машинного навчання

Перед тим як придбати GPU для ML-проектів, радимо враховувати такі характеристики:

• Продуктивність FP16/FP32/INT8 FLOPS – чим вища кількість терафлопсів у режимі FP16 або Tensor Core обчислень, тим з більшою швидкістю відбудеться тренування моделей. Для LLM і глибинних нейромереж важлива саме робота з FP16 і BF16.

• Обсяг відеопам’яті VRAM – чим більша пам’ять, тим більше батчів даних та моделей можна завантажити. Так, для моделей з десятками мільярдів параметрів вам знадобляться десятки або навіть сотні гігабайт VRAM.

• Пропускна здатність пам’яті Memory Bandwidth – чим вище пропускна здатність, тим швидшою буде передача даних між GPU і пам’яттю. Це є критичним параметром для моделей з інтенсивним обміном параметрами.

• Тензорні ядра Tensor Cores – це спеціалізовані обчислювальні блоки від NVIDIA – вони суттєво прискорюють роботу з матрицями та забезпечують кратний приріст продуктивності.  

• Енергоефективність та охолодження – важливий критерій для дата-центрів. 

• Підтримка фреймворків і драйверів – найбільш оптимізованими під TensorFlow, PyTorch та інші ML-бібліотеки є NVIDIA-карти. AMD активно наздоганяє завдяки ROCm, але все ще поступається екосистемою.

Варіанти відеокарт для різного масштабу задач

Розглянемо різні варіанти машинного навчання та відповідні їм за параметрами відеокарти.

Для навчання великих мовних моделей (LLM)

NVIDIA H200 (2024–2025 покоління Hopper) – забезпечує 141 ГБ пам’яті HBM3e з пропускною здатністю понад 4,8 ТБ/с. Це краще рішення для масштабного тренування GPT-подібних моделей. Завдяки підтримці нових тензорних інструкцій робить є ідеальною відеокартою для дата-центрів.

Ще одне рішення – NVIDIA H100. Це попередня модель перед Н200: має до 80 ГБ HBM3 пам’яті та видатну продуктивність у FP16/BF16.

Для середніх завдань і корпоративних проектів

В таких варіантах застосування радимо використовувати NVIDIA A100 (Ampere) – стандарт для ML-кластерів. Забезпечує 40–80 ГБ HBM2e пам’яті. Гармонійно поєднує привабливу вартість та високу продуктивність.  Рекомендуємо вибрати для комп’ютерного зору, NLP середнього масштабу, генеративних моделей розміром до кількох мільярдів параметрів.

Для локальних проектів і експериментів

Тут є кілька варіантів:

• NVIDIA RTX 4090 – це флагманське рішення в ігровій лінійці, яке активно застосовується у ML. Має 24 ГБ GDDR6X пам’яті та відмінну продуктивність у FP16. Це чудове (як за ціною, так і за параметрами) рішення для дослідників, стартапів і тих, хто запускає fine-tuning локально.

• AMD Radeon Pro VII – має аналогічні властивості, але 16 ГБ HBM2 пам’яті. Привертає увагу високою пропускною здатністю. Підтримує ROCm ви можете працювати з PyTorch і TensorFlow. Недолік – слабша екосистема, через що зменшується зручність використання для ML.

Порівняння моделей у 2025–2026 роках

Порівняємо найпопулярніші моделі відеокарт для машинного навчання за кількома ключовими критеріями:

• NVIDIA H200 – лідер з потужності, 141 ГБ пам’яті стандарту HBM3e з пропускною здатністю понад 4,8 ТБ/с. Передбачена підтримка останніх тензорних інструкцій Карта показує рекордну швидкість навчання великих мовних моделей і оптимізована саме під масштабні дата-центри. Основний мінус – дуже висока вартість та потреба у спеціалізованій інфраструктурі.

• NVIDIA H100 – залишається еталоном продуктивності для більшості ML-завдань. Дарує 80 ГБ пам’яті HBM3, дозволяє отримати надзвичайно високі показники в FP16 та BF16 обчисленнях. Надасть доступ до потужних обчислень. Її недолік – вища ціна у порівнянні з A100 та збільшене енергоспоживання.

• NVIDIA A100 – представлена у версіях із 40 та 80 ГБ HBM2e пам’яті. Пропускна здатність дозволяє без проблем працювати з більшістю генеративних моделей середнього масштабу. Демонструє баланс між ціною та можливостями. Недолік – застаріла архітектура.

• NVIDIA RTX 4090 – входить до ТОП відеокарт. Рішення з 24 ГБ GDDR6X пам’яті, що здатне працювати з більшістю сучасних ML-фреймворків. RTX 4090 – оптимальний вибір для локальних проектів, fine-tuning моделей і досліджень. Недолік – обмеженість пам’яті. Зменшеного обсягу може не вистачати для справді великих моделей.

• AMD Radeon Pro VII – 16 ГБ HBM2 пам’яті з високою пропускною здатністю, сумісна з ROCm і може працювати з PyTorch чи TensorFlow. Перевага – нижча вартість і доступність, а недолік – обмежена підтримка екосистеми ML.

Рекомендації щодо вибору залежно від бюджету та задач

Як вибрати кращу відеокарту, щоб вона відповідала вашому бюджету та актуальним задачам? Скористайтеся порадами спеціалістів ServerParts: 

• Для роботи з LLM і масштабного тренування моделей на десятки мільярдів параметрів підійде NVIDIA H200. Це найдорожчий, але й найефективніший варіант.

• Для середніх завдань у корпоративному середовищі оптимальним рішенням стане NVIDIA A100. Ціна цих відеокарт вже стає нижчою ніж минулого року, а їхні можливості дозволяють вирішувати великі завдання. 

• Для стартапів, дослідників та домашніх експериментів рекомендуємо NVIDIA RTX 4090. Вона доступна для складання звичайного ПК, дає змогу навчати моделі до кількох мільярдів параметрів і запускати генеративні алгоритми.

• Бюджетний варіант з альтернативної екосистеми – AMD Radeon Pro VII. Але варто врахувати, що вона обмежує у драйверах і підтримці ML-фреймворків.

Поради для ефективного використання відеокарт у ML-проєктах

Підвищити ефективність роботи відеокарт у машинному навчанні допоможуть наступні поради та лайфхаки:

• Зменшити споживання пам’яті та прискорити швидкість обчислень дозволить використання змішаної точності. 

• Застосовуйте градієнтний чекпойнтінг для економії VRAM при тренуванні великих моделей.

• Залежно від обсягу відеопам’яті оптимізуйте розмір batch size. 

• Використовуйте декілька GPU з NVLink або PCIe Gen5 для паралельного навчання.

• Знизити витрати при локальних експериментах чи в стартапах дозволить поєднання локальних обчислень з хмарними сервісами.

• Не забувайте про ефективне охолодження!

Висновок

У 2025–2026 роках вибирати відеокарти для машинного навчання важливо з урахуванням масштаба завдань та можливостями вашого бюджету. Для вирішення дуже масштабних задач – NVIDIA H200 чи H100. Для середніх завдань все ще актуально використовувати A100. Для локальних експериментів і персональних досліджень вам вистачить RTX 4090 – не варто переплачувати. Альтернативою можуть бути рішення AMD, але пам’ятайте що наразі вони мають слабкішу екосистему. Якщо все ще не розібралися з вибором – звертайтеся до спеціалістів ServerParts. Допоможемо підібрати та купити вигідно!