Енциклопедія AI-відеокарт

Конкуренція у сфері штучного інтелекту вже настільки висока, що невдалий старт легко перетворюється на кілька місяців відставання в конкурентній боротьбі. І ці кілька місяців дуже швидко з’їдають потенціал зростання вашого бізнесу, який поки що здається безмежним, але на практиці починає звужуватися через сповільнення виходу нових LLM і регуляторні обмеження.

Тому при побудові AI-інфраструктури важливо влучити в ціль із першого разу — невдала відеокарта або платформа швидко впирається у VRAM, програмну сумісність, живлення чи можливості масштабування, а перебудова системи потім коштує дорожче за нормальний розрахунок на старті.

Щоб допомогти вам вибрати правильне залізо, ми склали енциклопедію 30 AI-відеокарт різного класу для робочих станцій, локальних систем і серверів. Усі вони актуальні сьогодні й, за нашою оцінкою, збережуть практичну цінність у найближчі кілька років.

Спочатку це мав бути легкий огляд, але під час роботи матеріал роздувався приблизно так само, як обсяг VRAM у кожному новому поколінні GPU. І тому, щоб вам не довелося одразу пірнати в усі 30 карток, почнемо з короткої таблиці, а далі розберемо кожну модель докладніше: характеристики, задачі, обмеження, вимоги до системи та реальні сценарії застосування.

AI-відеокарти: коротке порівняння

Що потрібно знати про AI-відеокарти

AI-відеокарта — це дискретний GPU або спеціалізований серверний прискорювач для паралельних і матричних обчислень. Вони виконують задачі штучного інтелекту, до яких належать інференс, навчання нейромереж, підтримка генеративних моделей, комп’ютерний зір та інші подібні навантаження. До цієї категорії входять професійні карти, серверні прискорювачі й окремі споживчі моделі з достатнім обсягом пам’яті та підтримкою потрібного програмного стека.

AI GPU обробляє велику кількість однотипних операцій одночасно. Спеціалізовані матричні блоки на кшталт Tensor Cores у NVIDIA та XMX Engines в Intel прискорюють роботу з FP16, BF16, FP8, INT8 та іншими форматами, які використовуються під час навчання й інференсу.

Чим AI-відеокарта відрізняється від звичайної

Для AI потрібне конкретне поєднання характеристик:

• достатній обсяг VRAM;
• висока пропускна здатність пам’яті;
• швидкі матричні обчислення;
• підтримка потрібного програмного середовища.

Для професійних і серверних систем також важливі ECC-пам’ять, стабільні драйвери, тривала робота під навантаженням, віртуалізація та встановлення кількох GPU.

Якщо казати про те, чим професійні, серверні та споживчі відеокарти відрізняються в AI-задачах, то варто зауважити, що моделі PRO-класу мають підтримку сертифікованих драйверів і поширених програмних стеків, надійніше залізо, підтримку пам’яті з корекцією помилок і зручний формат для робочих станцій. Серверні прискорювачі розраховані на щільне встановлення, цілодобову роботу, кілька користувачів і легке масштабування. А споживчі карти можуть використовуватися у локальних системах, де важливі висока продуктивність і прийнятна вартість однієї станції, але немає специфічних вимог до драйверів.

Яку роль відіграє програмна екосистема

NVIDIA працює через — найпоширенішу платформу для PyTorch, TensorFlow, TensorRT, локальних LLM, генеративних моделей і професійного AI-софту. Більшість готових пайплайнів спочатку оптимізують саме під неї.

AMD використовує . Її стек підтримує навчання, fine-tuning, інференс і HPC, але ця платформа підтримується не всіма робочими середовищами. Сумісність варто уточнювати перед запуском проєкту.

Intel розвиває та . Це порівняно молоді інструменти, орієнтовані на інференс, комп’ютерний зір і генеративні моделі. Одна з їх ключових переваг — рівномірний розподіл навантаження між CPU, GPU та NPU Intel.

За якими критеріями ми відбирали моделі

До нашого списку увійшли відеокарти з обсягом пам’яті від 16 ГБ — це практичний мінімум для сучасних локальних моделей, fine-tuning і генеративних AI-задач. Під час відбору ми враховували:

• обсяг і тип VRAM;
• пропускну здатність пам’яті;
• продуктивність FP32 і матричних форматів;
• підтримку CUDA, ROCm, oneAPI або OpenVINO;
• форм-фактор і тип охолодження;
• встановлення у ПК, робочу станцію або сервер;
• енергоспоживання;
• придатність до multi-GPU;
• професійні та серверні функції;
• реальні сценарії використання.

Окремий момент — наявність GeForce RTX 5090 у нашій енциклопедії. Так, це споживча ігрова відеокарта без підтримки професійних драйверів. Але вона має 32 ГБ GDDR7 і широку шину пам’яті, а також підтримує CUDA. Завдяки цьому вона часто використовується для локального інференсу, fine-tuning, генерації зображень і відео та дослідницьких AI-проєктів.

Як читати характеристики AI-відеокарт

На початку кожної картки є п’ять груп характеристик:

• Пам’ять і пропускна здатність. Обсяг VRAM визначає, скільки ваг моделі, контексту, KV-кешу, батчів і службових даних поміститься на GPU. Пропускна здатність відповідає за швидкість обміну між пам’яттю та обчислювальними блоками.
• Обчислювальна продуктивність. TFLOPS показують кількість операцій за секунду у конкретному форматі точності. FP32 використовується як базовий показник, а FP16, BF16, FP8 та INT8 — як формати для AI-навантажень. Щоб стандартизувати список, ми вказуємо FP32 і релевантну матричну продуктивність за офіційними даними виробника.
• Форм-фактор, інтерфейс і платформа. Тут враховуються висота й довжина карти, кількість слотів, PCIe, активне або пасивне охолодження та тип системи. Активні моделі встановлюють у ПК і робочі станції, пасивні — у серверні шасі з розрахованим повітряним потоком.
• Оптимальний розмір моделей. У картках ми вказуємо орієнтовний розмір щільної LLM для інференсу на одному GPU у FP16/BF16, 8-бітному та 4-бітному форматах. Розрахунок передбачає batch size 1, контекст до 8 тисяч токенів і запас VRAM під KV-кеш, буфери та фреймворк. Значення подаємо діапазоном, а можливості fine-tuning оцінюємо окремо.
• Енергоспоживання GPU. Total Board Power самої карти. Враховуйте, що потужність блока живлення розраховується для всієї системи з урахуванням процесора, RAM, накопичувачів, охолодження та запасу під пікове навантаження.

Що враховувати під час вибору AI-відеокарти

Вибір починається з пайплайну: моделі, формату обчислень, кількості користувачів і типу навантаження. Спирайтесь на такі параметри:

1. Задачі. Інференс, fine-tuning, навчання, генерація відео та комп’ютерний зір потребують різних ресурсів.
2. VRAM. Розраховуйте пам’ять під модель, контекст, KV-кеш, батчі й паралельні процеси.
3. Програмний стек. Перевіряйте CUDA, ROCm, oneAPI, OpenVINO, драйвери та потрібні бібліотеки.
4. Платформа. Визначте, чи потрібен ПК, професійна робоча станція або сервер.
5. Масштабування. Закладіть слоти, лінії PCIe, живлення й охолодження під майбутнє розширення.
6. Інші компоненти. CPU, оперативна пам’ять, накопичувачі та мережа повинні відповідати навантаженню.
7. Режим роботи. Локальна станція, цілодобовий сервер і система для кількох користувачів потребують різних конфігурацій.
8. Повний бюджет. Рахуйте вартість усієї збірки, а не лише GPU.

І пам’ятайте: AI-відеокарту завжди підбирають під конкретну задачу, програмне середовище та конфігурацію. Загальні рекомендації можуть не враховувати окремі особливості саме вашого пайплайну.

Докладний огляд AI-відеокарт: характеристики, сценарії, переваги та вимоги

До нашої енциклопедії увійшли професійні, серверні та споживчі GPU для різних масштабів AI-інфраструктури. Зверніть увагу — кожна має власні переваги, вимоги та сценарії застосування. Тому тут доречно казати про те, яка відеокарта відповідає вашому пайплайну, а не яка буде кращою в абсолютному заліку.

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition

У каталозі CompX: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition

• Пам’ять: 96 ГБ GDDR7 ECC, шина 512 біт, пропускна здатність 1792 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 126 TFLOPS FP32 і до 4000 AI TOPS FP4 зі sparsity у стандартній версії; 110 TFLOPS FP32 і до 3511 AI TOPS у Max-Q.
• Виконання: PCIe 5.0 x16, два слоти; стандартна версія завдовжки 12 дюймів із конструкцією double-flow-through, Max-Q — 10,5 дюйма з активним охолодженням. Обидві призначені для робочих станцій.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 32–40B у FP16/BF16, близько 70B у 8-бітному форматі та 120–140B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 600 Вт у стандартній версії та 300 Вт у Max-Q; один 16-контактний роз’єм PCIe CEM5.

RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition — флагманська професійна відеокарта NVIDIA для настільних робочих станцій. Вона розрахована на великі локальні моделі, fine-tuning, складні генеративні пайплайни, наукові обчислення та одночасну роботу AI із професійною графікою. 96 ГБ VRAM дозволяють зібрати потужну однокарткову систему без переходу до серверної платформи.

Модифікації. Стандартна RTX PRO 6000 використовує повний 600-ватний бюджет і видає максимальну продуктивність одного GPU. Max-Q зберігає ті самі 96 ГБ пам’яті та пропускну здатність 1792 ГБ/с, але працює в межах 300 Вт, має коротшу плату й трохи нижчі обчислювальні показники. Вона краще підходить для щільних багатокарткових станцій: NVIDIA рекомендує конфігурації до чотирьох RTX PRO 6000 Max-Q в одній системі.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс великих LLM, RAG і корпоративних AI-агентів;
• fine-tuning через LoRA та QLoRA, робота з галузевими моделями;
• генерація зображень, відео й мультимодальні пайплайни;
• комп’ютерний зір, відеоаналітика та обробка великих масивів даних;
• наукові симуляції, digital twins і physical AI;
• спільна робота AI, 3D, CAD, VFX та інженерного софту;
• поділ одного GPU між кількома задачами або користувачами через MIG.

Карта підтримує до чотирьох ізольованих MIG-інстансів по 24 ГБ або двох по 48 ГБ. Чотири блоки NVENC дев’ятого покоління та чотири NVDEC шостого покоління дають їй окрему сильну позицію у відеогенерації, потоковій обробці й системах відеоаналітики.

Чому варто вибрати саме цю модель. дає 96 ГБ ECC-пам’яті в одній повноцінній workstation-карті з активним охолодженням, чотирма DisplayPort 2.1b, професійними драйверами та підтримкою MIG. Це сильний вибір для системи, яка одночасно виконує AI-обчислення, візуалізацію й роботу у професійних застосунках. Обчислювальна потужність також дозволяє збирати високопродуктивні однокарткові конфігурації: модель і робочі дані залишаються на одному GPU, а система не потребує розподілу навантаження між кількома прискорювачами.

Обмеження та нюанси. Стандартна версія створює 600 Вт теплового навантаження й має збільшену висоту плати, тому потребує просторого корпусу з прямим повітряним потоком. Повне навчання великих foundation-моделей уже вимагає багатокарткової системи або серверної H-серії. Для щільної конфігурації з кількома GPU практичнішою буде Max-Q.

Вимоги до збірки. Для стандартної версії закладайте професійну платформу Threadripper PRO або Xeon W, 256 ГБ оперативної пам’яті, NVMe на 2–4 ТБ і блок живлення на 1600 Вт із нативним 16-контактним кабелем. Корпус повинен підтримувати плату завдовжки 305 мм і збільшеної висоти, а повітря має проходити через обидві зони охолодження GPU. Для однієї Max-Q достатньо БЖ на 1000–1200 Вт; конфігурація з кількома картами потребує принципово іншої платформи.

Кому підходить. RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition підходить AI-командам, дослідницьким центрам, інженерним компаніям і студіям, яким потрібні 96 ГБ VRAM в одній робочій станції. Стандартна версія підійде для однокарткових збірок, Max-Q — для енергоефективної системи або переходу до двох-чотирьох карт.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell

• Пам’ять: 48 або 72 ГБ GDDR7 ECC, шина 512 біт, пропускна здатність 1344 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 65 TFLOPS FP32 і до 2064 AI TOPS FP4 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 5.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: для версії на 48 ГБ — щільні LLM до 16–20B у FP16/BF16, 32–40B у 8-бітному форматі та 65–75B після 4-бітного квантування; для 72 ГБ — до 24–30B, 50–60B і 100–120B відповідно.
• Енергоспоживання: 300 Вт; один 16-контактний роз’єм PCIe CEM5.

RTX PRO 5000 Blackwell займає позицію між флагманською RTX PRO 6000 і моделлю RTX PRO 4500. Карта розрахована на великі локальні LLM, fine-tuning, генеративні пайплайни, аналіз даних і професійну графіку. Версія на 72 ГБ дозволяє зібрати однокарткову AI-станцію з великим запасом VRAM при помірному енергоспоживанні у 300 Вт.

Модифікації. Обидві версії мають однакову обчислювальну продуктивність, пропускну здатність і конструкцію. Модель на 72 ГБ вміщує більші LLM, довший контекст і більше паралельних процесів; 48 ГБ закривають нішу простіших однокарткових конфігурацій.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс великих мовних і мультимодальних моделей;
• RAG-системи, корпоративні асистенти та AI-агенти;
• fine-tuning через LoRA та QLoRA;
• генерація зображень, відео й 3D-контенту;
• data science, RAPIDS і робота з великими датасетами;
• комп’ютерний зір та відеоаналітика;
• професійна візуалізація, симуляції, CAD і VFX.

RTX PRO 5000 підтримує MIG: версію на 48 ГБ можна розділити на два ізольовані інстанси по 24 ГБ, а модель на 72 ГБ — на два по 36 ГБ. Три блоки NVENC і три NVDEC також підсилюють карту у відеогенерації, транскодуванні та паралельній обробці медіа.

Чому варто вибрати саме цю модель. має до 72 ГБ ECC-пам’яті у звичайному двослотовому форматі з активним охолодженням і професійними драйверами. Це сильний вибір для однокарткової AI-станції, яка повинна мати більший запас VRAM, але якій поки не потрібні 96 ГБ і 600-ватний бюджет RTX PRO 6000.

Обмеження та нюанси. Версії на 48 і 72 ГБ мають однакові 65 TFLOPS FP32, тому, на жаль, старша модифікація не прискорює пайплайн, який повністю вміщується у 48 ГБ. Повне навчання великих foundation-моделей потребує багатокарткової або серверної системи.

Вимоги до збірки. Для однієї карти закладайте 128–256 ГБ оперативної пам’яті, NVMe на 2–4 ТБ і блок живлення на 1000–1200 Вт із нативним 16-контактним кабелем. Потрібен повнорозмірний корпус із двома вільними слотами та прямим повітряним потоком до GPU.

Кому підходить. RTX PRO 5000 Blackwell підходить AI-командам, студіям, розробникам і дослідницьким групам, яким потрібна продуктивна однокарткова робоча станція для локальних моделей і професійного софту. Версія на 48 ГБ розрахована на збалансовані робочі пайплайни, 72 ГБ — на більші моделі, довгий контекст і паралельні задачі.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Workstation Edition

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell

• Пам’ять: 32 ГБ GDDR7 ECC, шина 256 біт, пропускна здатність 896 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 51 TFLOPS FP32 і до 1617 AI TOPS FP4 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 5.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 10–13B у FP16/BF16, 24–27B у 8-бітному форматі та 45–55B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 200 Вт; один 16-контактний роз’єм PCIe CEM5.

RTX PRO 4500 Blackwell — професійна карта середнього класу з 32 ГБ пам’яті та повною пропускною здатністю PCIe 5.0 x16. Вона розрахована на локальну AI-розробку, fine-tuning, генеративний контент, data science і професійні графічні застосунки. Економне енергоспоживання у 200 Вт дозволяє використовувати її у продуктивній однокартковій системі без переходу до важкої HEDT-платформи.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс LLM і мультимодальних моделей;
• RAG, embeddings і корпоративні AI-асистенти;
• LoRA та QLoRA fine-tuning галузевих моделей;
• генерація зображень і короткого відео;
• аналіз даних і прискорення Python-пайплайнів через RAPIDS;
• комп’ютерний зір, медична візуалізація та відеоаналітика;
• AI-функції у 3D, CAD, архітектурі й медіавиробництві.

Два енкодери NVENC дев’ятого покоління та два декодери NVDEC шостого покоління підтримують паралельну обробку відео, 4:2:2, AV1 і H.265. Це робить карту придатною для систем, де AI працює разом із монтажем, трансляціями або аналізом відеопотоків.

Чому варто вибрати саме цю модель. поєднує 32 ГБ ECC-пам’яті, пропускну здатність 896 ГБ/с і 200-ватний енергобюджет. Її беруть для конфігурацій, у яких 24 ГБ уже обмежують модель, контекст або fine-tuning, а ресурс карт на 48–72 ГБ залишається незадіяним.

Обмеження та нюанси. Обсяг 32 ГБ задає межу для великих LLM у FP16/BF16 і складної відеогенерації. Повнорозмірна двослотова конструкція також не розрахована на компактні SFF-корпуси.

Вимоги до збірки. Для однокарткової системи достатньо продуктивної настільної або професійної платформи, 128 ГБ RAM, NVMe від 2 ТБ і блока живлення на 850–1000 Вт із 16-контактним кабелем. Корпус повинен підтримувати повнорозмірну двослотову карту завдовжки 267 мм.

Кому підходить. RTX PRO 4500 Blackwell підійде AI-розробникам, інженерним компаніям, аналітичним командам і студіям, яким потрібні 32 ГБ VRAM у повноцінній робочій станції. Це професійна карта для регулярного локального AI, fine-tuning і графічних задач без надлишкового запасу пам’яті.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell

• Пам’ять: 24 ГБ GDDR7 ECC, шина 192 біти; пропускна здатність 672 ГБ/с у стандартної версії та 432 ГБ/с у SFF.
• Обчислювальна продуктивність: стандартна версія — 37 TFLOPS FP32 і до 1178 AI TOPS FP4 зі sparsity; SFF — 24 TFLOPS FP32 і до 770 AI TOPS.
• Виконання: стандартна карта — PCIe 5.0 x16, повна висота, один слот, довжина 9,5 дюйма; SFF — PCIe 5.0 x8, половинна висота, два слоти, довжина 6,6 дюйма. Обидві мають активне охолодження та призначені для робочих станцій.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 7–8B у FP16/BF16, 15–20B у 8-бітному форматі та 30–35B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 145 Вт і один 16-контактний роз’єм PCIe CEM5 у стандартної версії; 70 Вт у SFF.

RTX PRO 4000 Blackwell випускається у двох виконаннях для різних типів робочих станцій. Стандартна модель дає вищу продуктивність у тонкому однослотовому корпусі, SFF переносить ті самі 24 ГБ VRAM у компактний low-profile формат. Обидві карти орієнтовані на локальний інференс, комп’ютерний зір, генеративну графіку та професійні застосунки.

Модифікації. Стандартна RTX PRO 4000 має вищі обчислювальні показники, PCIe x16 і на 56% більшу пропускну здатність пам’яті. Однослотове виконання дозволяє щільно компонувати повнорозмірні робочі станції. SFF працює в межах 70 Вт і встановлюється у низькопрофільні системи, промислові ПК та компактні edge-вузли.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM, RAG і внутрішні AI-помічники;
• генерація зображень і робота з diffusion-моделями;
• embeddings, класифікація та обробка документів;
• комп’ютерний зір і розпізнавання об’єктів;
• відеоаналітика та AI-обробка медіапотоків;
• AI-прискорення CAD, CAE, 3D і візуалізації;
• edge AI та промислова автоматизація у версії SFF.

Обидві модифікації мають по два NVENC і два NVDEC нового покоління. Стандартна версія краще працює у продуктивній універсальній workstation, а SFF закриває задачі реального часу в компактних системах із жорстким лімітом потужності.

Чому варто вибрати саме цю модель. Головна цінність — 24 ГБ ECC-пам’яті у компактному виконанні. Стандартна карта підходить для щільної конфігурації з професійними драйверами й повною продуктивністю Blackwell. SFF дає той самий обсяг VRAM у low-profile корпусі при енергоспоживанні 70 Вт.

Обмеження та нюанси. 24 ГБ розраховані на компактні й середні моделі, а не на великі LLM у високій точності. SFF має нижчу швидкість пам’яті й обчислювальну продуктивність, тому її варто вибирати саме при жорстких обмеженнях за розміром корпусу та енергобюджетом системи.

Вимоги до збірки. Для стандартної RTX PRO 4000 достатньо 64–128 ГБ RAM, NVMe від 2 ТБ і блока живлення на 750–850 Вт із 16-контактним кабелем. Вона потребує одного повнорозмірного слота, хоча система охолодження має забезпечувати вільний приплив повітря. Для SFF ключова вимога — low-profile корпус із двома вільними слотами.

Кому підходить. Стандартна RTX PRO 4000 розрахована на інженерів, дизайнерів, AI-розробників і невеликі команди, яким потрібна універсальна професійна станція з 24 ГБ VRAM. SFF підійде інтеграторам, виробничим компаніям і edge-проєктам, де визначальними є компактність і енергоспоживання.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell

• Пам’ять: 16 ГБ GDDR7 ECC, шина 128 біт, пропускна здатність 288 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 17 TFLOPS FP32 і до 545 AI TOPS FP4 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 5.0 x8, половинна висота, два слоти, довжина 6,6 дюйма, активне охолодження; компактні робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 3–6B у FP16/BF16, 7–10B у 8-бітному форматі та 18–22B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 70 Вт.

RTX PRO 2000 Blackwell — початкова професійна AI-карта покоління Blackwell із 16 ГБ ECC-пам’яті. Її основний формат — компактна робоча станція для локального інференсу, комп’ютерного зору, AI-функцій у професійному софті та роботи з кількома дисплеями. Низькопрофільна конструкція дозволяє додати AI-прискорення до системи без переходу на великий корпус.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні мовні моделі малого й середнього розміру;
• RAG-асистенти для документів і внутрішніх баз знань;
• embeddings, класифікація тексту та витягування даних;
• генерація й редагування зображень;
• комп’ютерний зір у компактних edge-системах;
• AI-інструменти для CAD, 3D, монтажу та дизайну;
• прототипування моделей перед перенесенням на потужнішу платформу.

Один NVENC дев’ятого покоління та один NVDEC шостого покоління підтримують апаратну роботу з AV1, H.265 і 4:2:2. Чотири Mini DisplayPort 2.1b дозволяють використовувати карту у професійних багатомоніторних конфігураціях.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 16 ГБ GDDR7 ECC, нативну підтримку CUDA і професійні драйвери у тонкому корпусі з енергоспоживанням 70 Вт. Вона закриває потреби локального AI у компактних робочих станціях, де повнорозмірна карта фізично не поміститься або створить зайве навантаження на живлення й охолодження.

Обмеження та нюанси. Обсяг 16 ГБ і пропускна здатність 288 ГБ/с визначають її як карту для невеликих моделей, інференсу та легкого fine-tuning. Великі LLM, складна генерація відео й високі паралельні навантаження потребують більшого обсягу VRAM.

Вимоги до збірки. Потрібні корпус із двома вільними слотами, 64 ГБ оперативної пам’яті та NVMe від 1 ТБ. Енергобюджет 70 Вт дозволяє встановлювати карту у компактні професійні системи без надто потужного блока живлення.

Кому підходить. RTX PRO 2000 Blackwell підійде інженерам, дизайнерам, офісним AI-командам, інтеграторам і розробникам edge-рішень, яким потрібні 16 ГБ VRAM у компактній системі. Це практичний вхід у професійну CUDA-платформу для локального інференсу та AI-функцій у робочому софті.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX 6000 Ada

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX 6000 Ada

• Пам’ять: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 біти, пропускна здатність 960 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 91,1 TFLOPS FP32 і 1457 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 16–20B у FP16/BF16, 32–40B у 8-бітному форматі та 65–75B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 300 Вт; один 16-контактний роз’єм PCIe CEM5.

RTX 6000 Ada — флагманська професійна карта покоління Ada Lovelace, призначена для робочих станцій. Вона поєднує локальний AI, складну 3D-візуалізацію, інженерні розрахунки та медіавиробництво в одній системі. 48 ГБ пам’яті дозволяють тримати на одному GPU великі моделі, сцени й робочі буфери.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс LLM і мультимодальних моделей;
• fine-tuning через LoRA та QLoRA;
• генерація зображень, відео й синтетичних даних;
• комп’ютерний зір і аналіз відеопотоків;
• симуляції, digital twins і NVIDIA Omniverse;
• data science та обробка великих наборів даних;
• віртуальні професійні робочі станції.

Три блоки NVENC і три NVDEC прискорюють кодування, декодування та паралельну обробку відео з підтримкою AV1. Карта також підтримує NVIDIA RTX Virtual Workstation, GPUDirect RDMA та професійні застосунки, сертифіковані виробниками ПЗ.

Чому варто вибрати саме цю модель. створена для робочої станції, яка одночасно обробляє AI, графіку й інженерні навантаження. 48 ГБ ECC-пам’яті, висока FP32-продуктивність і три медіарушії дають їй широкий робочий профіль: від локальної LLM до рендерингу, симуляції та потокового відео. Це класний вибір для системи, у якій GPU постійно перемикається між різними професійними задачами.

Обмеження та нюанси. Діапазон доступних карті великих локальних LLM визначається обсягом 48 ГБ: моделі класу 70B вже працюють у квантизованому форматі. Це флагман минулого покоління, але серед поточних моделей його варто порівнювати із середнім класом.

Вимоги до збірки. Для однієї RTX 6000 Ada закладайте Threadripper PRO, Xeon W або продуктивну настільну платформу, 128–256 ГБ RAM, NVMe на 2–4 ТБ і блок живлення на 1000–1200 Вт із нативним 16-контактним кабелем. Потрібен повнорозмірний корпус із прямим повітряним потоком до двослотової карти.

Кому підходить. RTX 6000 Ada підійде великим студіям, інженерним компаніям, дослідницьким командам і корпоративним AI-відділам. Її основний сценарій — змішані навантаження, де локальний AI працює разом із візуалізацією, симуляціями та професійним софтом.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX 5880 Ada

У каталозі CompX: NVIDIA RTX 5880 Ada

• Пам’ять: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 біти, пропускна здатність 960 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 69,3 TFLOPS FP32 і 1108,4 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 16–20B у FP16/BF16, 32–40B у 8-бітному форматі та 65–75B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 285 Вт.

RTX 5880 Ada зберігає головну перевагу флагманів свого покоління — 48 ГБ ECC-пам’яті з пропускною здатністю 960 ГБ/с. Її робочий профіль зміщений у бік містких моделей, великих наборів даних, симуляцій і професійної візуалізації.

Для яких AI-задач підходить:

• інференс великих локальних LLM;
• RAG із великим корпусом документів;
• fine-tuning галузевих моделей;
• інтерактивний аналіз великих датасетів;
• генерація синтетичних даних в Omniverse;
• фізичні симуляції та інженерна візуалізація;
• відеовиробництво, стримінг і broadcast;
• віртуалізовані професійні робочі місця.

Три NVENC і три NVDEC дозволяють паралельно обробляти кілька медіапотоків. Підтримка NVIDIA RTX Virtual Workstation дає змогу використовувати ресурс карти для віддалених дизайнерів, інженерів і спеціалістів із візуалізації.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 48 ГБ VRAM, повну 384-бітну шину та професійний стек Ada при енергоспоживанні 285 Вт. Її варто брати для задач, де місткість пам’яті, робота з великими сценами й наборами даних важать більше за максимальний темп обчислень одного GPU. Для локальних моделей вона забезпечує той самий діапазон місткості, що й інші професійні карти на 48 ГБ.

Обмеження та нюанси. Її профіль — місткі AI- й графічні навантаження. Для максимальної обчислювальної продуктивності одного GPU у лінійці Ada скоріше підійде RTX 6000 Ada.

Вимоги до збірки. Робочій станції потрібні 128–256 ГБ RAM, NVMe на 2–4 ТБ, повнорозмірний корпус і блок живлення на 1000–1200 Вт. Двослотова карта повинна отримувати прямий приплив повітря.

Кому підходить. RTX 5880 Ada Generation розрахована на аналітичні центри, студії візуалізації, інженерні бюро та компанії з віддаленими професійними робочими місцями. Це карта для сценаріїв, у яких 48 ГБ пам’яті працюють одночасно на AI, великі датасети, симуляції та медіа.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX 5000 Ada

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX 5000 Ada

• Пам’ять: 32 ГБ GDDR6 ECC, шина 256 біт, пропускна здатність 576 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 65,3 TFLOPS FP32 і 1044,4 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 10–13B у FP16/BF16, 24–27B у 8-бітному форматі та 45–55B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 250 Вт; один 16-контактний роз’єм PCIe CEM5.

RTX 5000 Ada — професійна карта на 32 ГБ для регулярної локальної AI-розробки та складних робочих пайплайнів. Вона добре вкладається у робочу станцію дата-сайєнтиста, ML-інженера або студії, де одна система обслуговує моделі, візуалізацію та рендеринг. Енергобюджет 250 Вт залишає достатньо простору для продуктивного CPU й великого обсягу RAM.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM середнього розміру;
• RAG, embeddings і корпоративні асистенти;
• LoRA та QLoRA fine-tuning;
• підготовка й аналіз датасетів;
• генерація зображень і короткого відео;
• комп’ютерний зір і медична візуалізація;
• CAD, CAE, 3D і професійний рендеринг;
• віртуальні робочі станції для технічних команд.

Два блоки кодування та два декодування підтримують AV1 і паралельну роботу з відео.

Чому варто вибрати саме цю модель. Обсяг 32 ГБ закриває проміжок між масовими професійними картами на 20–24 ГБ і старшими рішеннями на 48 ГБ. Тут уже комфортно працюють 13B-моделі у FP16/BF16, більші квантизовані LLM, складні diffusion-пайплайни та професійні сцени.

Обмеження та нюанси. Для щільних LLM класу 70B потрібен розподіл моделі між кількома GPU або карта з іншим обсягом VRAM.

Вимоги до збірки. Для RTX 5000 Ada закладайте 128 ГБ RAM, NVMe від 2 ТБ і блок живлення на 850–1000 Вт із нативним CEM5-кабелем. Корпус повинен підтримувати двослотову карту завдовжки 267 мм. Система з кількома картами вже потребуватиме професійної платформи.

Кому підходить. підійде ML-інженерам, дата-сайєнтистам, медичним і дослідницьким командам. Це збалансована карта для постійної локальної AI-роботи.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX 4500 Ada

У каталозі CompX: NVIDIA RTX 4500 Ada

• Пам’ять: 24 ГБ GDDR6 ECC, шина 192 біти, пропускна здатність 432 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 39,6 TFLOPS FP32 і 634 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 7–8B у FP16/BF16, 15–20B у 8-бітному форматі та 30–35B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 210 Вт; один 16-контактний роз’єм PCIe CEM5.

RTX 4500 Ada орієнтована на професійну графіку, інженерні моделі та медіапайплайни, у які AI вже вбудований як постійний робочий інструмент. 24 ГБ пам’яті достатньо для локальних моделей, diffusion, комп’ютерного зору та роботи з великими CAD- і 3D-проєктами. Карта працює в межах 210 Вт і не вимагає важкої серверної конфігурації.

Для яких AI-задач підходить:

• інференс LLM класу 7B–8B у високій точності;
• RAG і локальні асистенти;
• генерація та редагування зображень;
• AI-обробка відео;
• комп’ютерний зір і медична діагностична візуалізація;
• CAD, CAE та автоматизація інженерних розрахунків;
• архітектурна візуалізація й Omniverse;
• fine-tuning компактних галузевих моделей.

Два NVENC і два NVDEC підтримують AV1, тому карта добре працює в монтажних, трансляційних і відеоаналітичних системах. Повна пропускна здатність PCIe 4.0 x16 також відповідає пайплайнам із регулярним обміном даними між CPU та GPU.

Чому варто вибрати саме цю модель. поєднує 24 ГБ ECC-пам’яті з двома медіарушіями, професійними драйверами та повнорозмірною двослотовою конструкцією. Її сильна зона — робоча станція, де AI прискорює проєктування, візуалізацію, монтаж або аналіз зображень. Карта дає достатній запас VRAM для професійного софту й багатьох локальних моделей.

Обмеження та нюанси. Для LLM її основний робочий діапазон — 7B–8B у FP16/BF16 і моделі приблизно до 30B після 4-бітного квантування. Складна генерація довгого відео потребує жорсткішого контролю роздільної здатності та робочих буферів.

Вимоги до збірки. Підійде продуктивна настільна або стійкова платформа зі 64–128 ГБ RAM, NVMe від 2 ТБ і блоком живлення на 850 Вт. Корпус повинен вміщувати двослотову карту завдовжки 267 мм і подавати до неї прямий потік повітря.

Кому підходить. RTX 4500 Ada підійде архітекторам, інженерам, відеостудіям, медичним центрам і командам комп’ютерного зору. Це карта для професійного пайплайну, де AI працює поруч із CAD, 3D, відео або візуалізацією.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX 4000 Ada Generation

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX 4000 Ada

• Пам’ять: 20 ГБ GDDR6 ECC, шина 160 біт, пропускна здатність 360 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 26,7 TFLOPS FP32 і 327,6 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, один слот, довжина 9,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 6–7B у FP16/BF16, 13–16B у 8-бітному форматі та 25–30B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 130 Вт; один 16-контактний роз’єм PCIe CEM5.

RTX 4000 Ada Generation — компактна однослотова професійна відеокарта із 130-ватним енергобюджетом. Вона додає 20 ГБ VRAM, CUDA та професійні драйвери у системи, де кожен слот і кожен ват уже мають значення. Її основні навантаження — локальний інференс, комп’ютерний зір, генеративна графіка та інженерний софт.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM малого й середнього розміру;
• RAG та обробка корпоративних документів;
• embeddings, OCR і класифікація;
• inference комп’ютерного зору;
• генерація зображень;
• відеоаналітика й обробка кількох потоків;
• AI-функції у CAD, GIS і 3D;
• щільні багатофункціональні робочі станції.

Карта має два блоки NVENC і два NVDEC із підтримкою AV1.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 20 ГБ ECC-пам’яті в одному слоті при споживанні 130 Вт. Вона підходить для робочої станції, яку потрібно розширювати іншими PCIe-пристроями, а також для систем із жорстким лімітом за простором і живленням. Але важливо розуміти, що це не урізаний компактний формат: карта зберігає PCIe 4.0 x16, чотири DisplayPort і два повноцінні медіарушії.

Обмеження та нюанси. Обсяг 20 ГБ задає робочий діапазон до 6–7B у FP16/BF16 і приблизно до 30B у 4-бітному форматі. Компактне однослотове охолодження потребує вільного припливу повітря вздовж усієї карти.

Вимоги до збірки. Для RTX 4000 Ada достатньо 64–128 ГБ RAM, NVMe на 1–2 ТБ і блока живлення на 650–750 Вт. Корпус повинен підтримувати повнорозмірну карту завдовжки 242 мм.

Кому підходить. RTX 4000 Ada Generation розрахована на інженерів, системних інтеграторів, фахівців із GIS, відеоаналітики та комп’ютерного зору. Її варто ставити у професійну систему, де доводиться вижимати максимальну користь з кожного PCIe-слота.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX 2000 Ada

У каталозі CompX: NVIDIA RTX 2000 Ada

• Пам’ять: 16 ГБ GDDR6 ECC, шина 128 біт, пропускна здатність 224 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: близько 12 TFLOPS FP32 і до 191,9 TFLOPS Tensor зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x8, половинна висота, два слоти, довжина 6,6 дюйма, активне охолодження; компактні робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 3–6B у FP16/BF16, 7–10B у 8-бітному форматі та 18–22B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 70 Вт, окремий кабель живлення не потрібен.

RTX 2000 Ada переносить 16 ГБ ECC-пам’яті та екосистему CUDA у компактний низькопрофільний формат. Карта підходить для локального інференсу, обробки документів, комп’ютерного зору, генеративної графіки й AI-функцій у професійному софті. Живлення безпосередньо через PCIe спрощує модернізацію готових робочих станцій.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM малого й середнього розміру;
• RAG для документів і внутрішніх баз знань;
• embeddings, OCR, класифікація та витягування даних;
• генерація й редагування зображень;
• комп’ютерний зір у компактних системах;
• транскрибування та аналіз відео;
• AI-інструменти у CAD, 3D, монтажі й дизайні;
• прототипування перед перенесенням моделі на потужнішу платформу.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 16 ГБ ECC-пам’яті, професійні драйвери й повну екосистему CUDA за енергоспоживання 70 Вт.

Обмеження та нюанси. Обсяг пам’яті й пропускна здатність орієнтують карту на інференс, компактні моделі та AI-функції у професійних застосунках.

Вимоги до збірки. Для типової системи достатньо 64 ГБ оперативної пам’яті, NVMe на 1–2 ТБ і блока живлення на 400–500 Вт. Корпус повинен мати два низькопрофільні слоти та забезпечувати стабільний приплив повітря до карти.

Кому підходить. RTX 2000 Ada розрахована на інженерів, дизайнерів, офісні AI-команди, медичні центри й системних інтеграторів. Її основний сценарій — компактна професійна станція для щоденних локальних AI-задач.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX A6000

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX A6000

• Пам’ять: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 біти, пропускна здатність 768 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 38,7 TFLOPS FP32 і до 309,7 TFLOPS Tensor FP16 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 16–20B у FP16/BF16, 32–40B у 8-бітному форматі та 65–75B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 300 Вт; один 8-контактний роз’єм живлення.

RTX A6000 — професійна карта покоління Ampere для великих локальних моделей, інженерних симуляцій, VFX, візуалізації та аналізу даних. 48 ГБ ECC-пам’яті дозволяють одночасно тримати на GPU містку модель, робочий контекст і додаткові модулі. Дві карти можна з’єднати через NVLink для пайплайнів, які підтримують розподілення моделі або даних.

Для яких AI-задач підходить:

• інференс великих локальних LLM;
• RAG, корпоративні асистенти й галузеві AI-системи;
• донавчання через LoRA та QLoRA;
• генерація зображень і синтетичних даних;
• комп’ютерний зір та аналіз відео;
• медична й наукова візуалізація;
• інженерні симуляції та цифрові двійники;
• VFX, 3D, CAD і професійний рендеринг;
• двокарткові обчислення через NVLink.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 48 ГБ ECC-пам’яті, активне охолодження й NVLink у форматі звичайної робочої станції. Вона добре підходить для систем, де локальний AI поєднується із симуляціями, великими сценами, інженерним ПЗ та VFX.

Обмеження та нюанси. Архітектура Ampere не підтримує сучасні FP8 і FP4, тому нові покоління швидше виконують оптимізовані низькоточні операції. Водночас обсяг пам’яті й підтримка NVLink залишають A6000 актуальною для містких моделей і двокарткових конфігурацій.

Вимоги до збірки. Для однієї карти доречні Threadripper, Threadripper PRO, Xeon W або продуктивна настільна платформа, 128–256 ГБ RAM, NVMe на 2–4 ТБ і блок живлення на 1000–1200 Вт. Для двох A6000 потрібні професійна материнська плата, два повноцінні слоти PCIe x16, просторий корпус і живлення від 1600 Вт.

Кому підходить. RTX A6000 підійде AI-командам, дослідницьким центрам, інженерним компаніям, медичним установам і VFX-студіям. Це робоча відеокарта для великих локальних моделей, донавчання, симуляцій і професійної візуалізації.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX A5000

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX A5000

• Пам’ять: 24 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 біти, пропускна здатність 768 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 27,8 TFLOPS FP32 і до 222,2 TFLOPS Tensor FP16 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 7–8B у FP16/BF16, 15–20B у 8-бітному форматі та 30–35B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 230 Вт; один 8-контактний роз’єм живлення.

RTX A5000 поєднує 24 ГБ ECC-пам’яті з високою для цього обсягу пропускною здатністю 768 ГБ/с. Карта розрахована на локальний інференс, донавчання, комп’ютерний зір, аналіз даних та професійну графіку.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM і мультимодальні моделі;
• RAG, embeddings і корпоративні асистенти;
• LoRA та QLoRA fine-tuning;
• генерація зображень;
• комп’ютерний зір і відеоаналітика;
• аналіз великих наборів даних;
• медична й наукова візуалізація;
• CAD, CAE, 3D і рендеринг;
• двокарткові конфігурації з NVLink.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 24 ГБ ECC-пам’яті, повний PCIe 4.0 x16 і підтримку NVLink при енергоспоживанні 230 Вт. Вона підходить для робочої станції, яка регулярно виконує AI-задачі, але паралельно використовується для проєктування, візуалізації або обробки медіа.

Обмеження та нюанси. Карта вміщує лише моделі класу 7–8B у високій точності та більші LLM після квантування.

Вимоги до збірки. Одній RTX A5000 відповідають 64–128 ГБ оперативної пам’яті, NVMe від 2 ТБ і блок живлення на 850–1000 Вт.

Кому підходить. RTX A5000 розрахована на ML-інженерів, аналітиків, архітекторів, медичні й наукові команди.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX A4500

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX A4500

• Пам’ять: 20 ГБ GDDR6 ECC, шина 320 біт, пропускна здатність 640 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 23,7 TFLOPS FP32 і до 189,2 TFLOPS Tensor FP16 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 6–7B у FP16/BF16, 13–16B у 8-бітному форматі та 25–30B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 200 Вт; один 8-контактний роз’єм живлення.

RTX A4500 створена для професійних процесів, у яких AI працює разом з інженерними розрахунками, медичною візуалізацією, CAD, 3D і відео. 20 ГБ ECC-пам’яті дають більше простору для моделей та робочих даних, ніж карти масового класу, а підтримка NVLink залишає можливість перейти до двох GPU.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс компактних і середніх LLM;
• RAG і корпоративні асистенти;
• fine-tuning через LoRA та QLoRA;
• сегментація й класифікація зображень;
• медична діагностична візуалізація;
• промисловий комп’ютерний зір;
• інженерні симуляції та аналіз результатів;
• генерація зображень;
• CAD, BIM, 3D і професійний рендеринг.

Чому варто вибрати саме цю модель. поєднує 20 ГБ ECC-пам’яті, 200-ватний енергобюджет і підтримку NVLink. Вона добре вписується у професійну станцію, де AI прискорює проєктування, медичну роботу, візуалізацію або аналіз зображень.

Обмеження та нюанси. Обсяг 20 ГБ визначає робочий діапазон компактних моделей у FP16/BF16 і більших квантизованих LLM.

Вимоги до збірки. Для однієї RTX A4500 достатньо 64–128 ГБ RAM, NVMe на 1–2 ТБ і блока живлення на 750–850 Вт.

Кому підходить. RTX A4500 підійде інженерним бюро, медичним центрам, лабораторіям, архітекторам і командам комп’ютерного зору.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA RTX A4000

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA RTX A4000

• Пам’ять: 16 ГБ GDDR6 ECC, шина 256 біт, пропускна здатність 448 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 19,2 TFLOPS FP32 і до 153,4 TFLOPS Tensor FP16 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, один слот, довжина 9,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 3–6B у FP16/BF16, 7–10B у 8-бітному форматі та 18–22B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 140 Вт; один 6-контактний роз’єм живлення.

RTX A4000 — однослотова професійна карта для локального інференсу, відеоаналітики, GIS, CAD і комп’ютерного зору. Компактний формат дозволяє розмістити кілька GPU або залишити місце для мережевих адаптерів, плат захоплення й накопичувачів. 16 ГБ ECC-пам’яті відповідають компактним LLM і професійним візуальним задачам.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM малого й середнього розміру;
• RAG та обробка корпоративних документів;
• OCR, embeddings і класифікація;
• комп’ютерний зір;
• відеоаналітика й розпізнавання об’єктів;
• аналіз геопросторових даних;
• генерація зображень;
• AI-функції у CAD, GIS і 3D;
• щільні станції з кількома незалежними GPU.

Чому варто вибрати саме цю модель. дає 16 ГБ ECC-пам’яті, CUDA й професійні драйвери в однослотовому корпусі зі споживанням 140 Вт. Вона підходить для систем, у яких важлива щільність розміщення карт та інших PCIe-пристроїв.

Обмеження та нюанси. RTX A4000 не підтримує NVLink, тому взаємодія кількох карт відбувається через PCIe та засоби програмного забезпечення. Обсяг 16 ГБ орієнтує її на інференс, відеоаналітику та компактні моделі.

Вимоги до збірки. Для однієї карти достатньо 64 ГБ оперативної пам’яті, NVMe на 1–2 ТБ і блока живлення на 650–750 Вт.

Кому підходить. RTX A4000 розрахована на системних інтеграторів, GIS-команди, відеоаналітику, інженерні компанії та розробників комп’ютерного зору.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA L40S

У каталозі CompX: NVIDIA L40S

• Пам’ять: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 біти, пропускна здатність 864 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 91,6 TFLOPS FP32 і до 1466 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, пасивне охолодження; сервери.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 16–20B у FP16/BF16, 32–40B у 8-бітному форматі та 65–75B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 350 Вт; один 16-контактний роз’єм живлення.

L40S — універсальний серверний GPU для середовищ, де поруч працюють генеративний AI, графіка та обробка відео. Карта однаково впевнено виконує інференс і донавчання LLM, генерацію мультимедійного контенту, тривимірну візуалізацію та промислові симуляції. 48 ГБ пам’яті дають змогу тримати великі моделі й робочі буфери на одному прискорювачі.

Для яких AI-задач підходить:

• інференс великих мовних і мультимодальних моделей;
• донавчання через LoRA та QLoRA;
• генерація зображень, відео, аудіо й тривимірного контенту;
• корпоративні RAG-системи та AI-агенти;
• комп’ютерний зір і аналіз відеопотоків;
• створення синтетичних даних;
• цифрові двійники й симуляції в NVIDIA Omniverse;
• серверний рендеринг і віртуальні робочі станції.

Три блоки NVENC і три NVDEC підтримують AV1 та одночасну обробку кількох відеопотоків. L40S добре працює у мультимодальних системах, де нейромережа аналізує, генерує й перекодовує медіа в межах одного сервера.

Чому варто вибрати саме цю модель. закриває кілька класів серверних навантажень одним типом GPU. Команда може розгортати LLM, генеративну графіку, відеоаналітику та тривимірні застосунки на спільній інфраструктурі, не створюючи окремі вузли під кожний пайплайн. Висока FP32-продуктивність також підходить для симуляцій і підготовки даних.

Обмеження та нюанси. L40S не підтримує MIG і NVLink. Розподіл ресурсів між користувачами виконується через NVIDIA vGPU та серверне програмне забезпечення, а багатокарткові моделі масштабуються через контролери PCIe й засоби AI-фреймворку.

Вимоги до збірки. Штатне середовище L40S — серверне шасі на 2U або 4U з потужними вентиляторами, які продувають пасивний радіатор уздовж плати. Для вузла з одним GPU доречно закласти 128–256 ГБ оперативної пам’яті та NVMe на 3,84–7,68 ТБ. Системи з чотирма або вісьмома L40S збирають як повноцінні сервери класу NVIDIA OVX.

Кому підходить. L40S розрахована на центри обробки даних, хмарні платформи, AI-студії та корпоративні команди зі змішаними навантаженнями. Це універсальний прискорювач для сервера, який протягом дня виконує інференс, генерацію контенту, відеообробку та візуалізацію.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA L40

У каталозі CompX: NVIDIA L40

• Пам’ять: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 біти, пропускна здатність 864 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 90,5 TFLOPS FP32 і до 724 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, пасивне охолодження; сервери.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 16–20B у FP16/BF16, 32–40B у 8-бітному форматі та 65–75B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 300 Вт; один 16-контактний роз’єм живлення.

L40 створена для серверної графіки, віртуалізації та візуальних обчислень із вбудованими AI-функціями. Її основні сценарії — цифрові двійники, віддалені робочі місця, рендеринг, потокове відео та генеративні моделі для зображень і тривимірних сцен. Чотири DisplayPort також дозволяють використовувати карту в системах візуалізації з фізичними дисплеями.

Для яких AI-задач підходить:

• генерація зображень і тривимірного контенту;
• створення синтетичних навчальних даних;
• цифрові двійники та промислові симуляції;
• віртуальні професійні робочі станції;
• локальний і серверний інференс LLM;
• комп’ютерний зір у візуальних пайплайнах;
• хмарний рендеринг і віртуальне виробництво;
• відеотрансляції та перекодування медіа.

L40 має три блоки NVENC і три NVDEC із підтримкою AV1. Режими Display On і Display Off дозволяють використовувати її як графічну карту з фізичними виходами або як серверний ресурс для віртуалізації та обчислень.

Чому варто вибрати саме цю модель. варто брати для сервера, у якому AI працює всередині графічного або інженерного процесу. Карта може генерувати контент, будувати складні сцени, кодувати відео й надавати віддаленим користувачам повноцінні професійні середовища. 48 ГБ VRAM підтримують великі сцени, текстури, моделі та кілька віртуальних робочих місць.

Обмеження та нюанси. Обчислювальний профіль L40 орієнтований на візуальні та змішані навантаження. MIG і NVLink не підтримуються, а ресурси між віртуальними користувачами розподіляються через NVIDIA vGPU.

Вимоги до збірки. Для Omniverse, рендерингу або віртуальних робочих станцій до однієї L40 варто додати 128–256 ГБ RAM і швидке NVMe-сховище від 3–4 ТБ. Пасивний радіатор розрахований на безперервний потік повітря всередині серверного шасі.

Кому підходить. L40 підійде студіям віртуального виробництва, архітектурним та інженерним компаніям, хмарним операторам і центрам візуалізації. Її природне середовище — сервер, який перетворює AI, графіку та відео на єдиний робочий сервіс.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA L4

• Пам’ять: 24 ГБ GDDR6 ECC, шина 192 біти, пропускна здатність 300 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 30,3 TFLOPS FP32 і до 485 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, низькопрофільна конструкція, один слот, пасивне охолодження; сервери та периферійні системи.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 7–8B у FP16/BF16, 15–20B у 8-бітному форматі та 30–35B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 72 Вт, окремий кабель живлення не потрібен.

L4 — компактний серверний прискорювач для масового інференсу, AI-відео та потокових сервісів. Один слот і споживання 72 Вт дозволяють установлювати кілька таких карт у щільні сервери та розподіляти між ними багато невеликих запитів. 24 ГБ пам’яті також вистачає для локальних LLM, генерації зображень і моделей комп’ютерного зору.

Для яких AI-задач підходить:

• багатопотоковий інференс компактних LLM;
• розпізнавання й аналіз відео в реальному часі;
• транскодування та персоналізація відеоконтенту;
• розпізнавання й синтез мовлення;
• рекомендаційні та пошукові системи;
• OCR, класифікація й обробка документів;
• генерація зображень;
• периферійний AI у торгових, виробничих і міських системах;
• віртуальні робочі столи.

Два NVENC, чотири NVDEC і чотири декодери JPEG дають L4 високий паралелізм у медіапайплайнах. NVIDIA пропонує сертифіковані сервери з 1–8 такими картами, що дозволяє нарощувати продуктивність за кількістю потоків і користувачів.

Чому варто вибрати саме цю модель. бере щільністю, енергоефективністю та спеціалізацією на інференсі. В одному сервері можна розмістити кілька GPU, кожен із яких обслуговує окрему групу відеопотоків, моделей або клієнтів. Це практична основа для сервісу, де важливий стабільний сумарний потік запитів протягом доби.

Обмеження та нюанси. Пропускна здатність пам’яті 300 ГБ/с і 24 ГБ VRAM визначають L4 як карту для інференсу, відео та компактних моделей. Великі навчальні задачі й місткі LLM потребують зовсім іншого класу серверних прискорювачів.

Вимоги до збірки. Для однієї-двох L4 достатньо серверного вузла зі 128 ГБ RAM і NVMe від 2–4 ТБ. У відеоаналітиці архів записів краще винести на окреме сховище, залишивши локальний NVMe під кеш, моделі та тимчасові дані. Пасивна однослотова карта розрахована на 1U- або 2U-шасі з продуванням уздовж плати.

Кому підходить. L4 розрахована на операторів потокових платформ, системи відеоспостереження, контакт-центри, пошукові сервіси та периферійні AI-рішення. Це карта для великої кількості регулярних інференс-запитів із мінімальним споживанням енергії та серверного простору.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA H200 NVL

У каталозі CompX: NVIDIA H200 NVL

• Пам’ять: 141 ГБ HBM3e, пропускна здатність 4,8 ТБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 60 TFLOPS FP32 і до 3341 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 5.0 x16, два слоти, повітряне охолодження; сервери NVIDIA MGX та сертифіковані системи.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 50–60B у FP16/BF16, 100–115B у 8-бітному форматі та 200–230B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: до 600 Вт із можливістю налаштування; живлення реалізується на рівні серверної платформи.

H200 NVL призначена для великих моделей і масивів даних, які активно звертаються до пам’яті. 141 ГБ HBM3e дозволяють запускати на одному GPU місткі LLM, тримати великий KV-кеш і збільшувати пакетну обробку запитів. Пропускна здатність 4,8 ТБ/с підтримує високий темп інференсу та математичних розрахунків.

Для яких AI-задач підходить:

• виробничий інференс великих LLM;
• корпоративні генеративні сервіси з багатьма користувачами;
• донавчання й навчання трансформерних моделей;
• великі рекомендаційні системи;
• аналіз графів і масивів даних;
• молекулярне моделювання та біоінформатика;
• кліматичні, фізичні й інженерні симуляції;
• конфіденційні AI-обчислення;
• розподіл GPU між командами через MIG.

H200 NVL можна об’єднувати по дві або чотири карти через NVLink із пропускною здатністю до 900 ГБ/с на GPU. Одна карта також розділяється на сім ізольованих MIG-інстансів приблизно по 16,5 ГБ, тому сервер може як виконувати одну велику задачу, так і обробляти кілька незалежних навантажень.

Чому варто вибрати саме цю модель. Головна перевага — поєднання 141 ГБ пам’яті й серверного масштабування через NVLink. Вона дозволяє запускати більші моделі на меншій кількості GPU, збільшувати пакет і обслуговувати більше паралельних сесій. Карта також постачається з п’ятирічною підпискою NVIDIA AI Enterprise для виробничого розгортання AI-сервісів.

Обмеження та нюанси. Один H200 NVL вміщує значно більше ваг і контексту ніж професійні карти RTX PRO, але повнорозмірне навчання великих базових моделей усе одно виконується на зв’язаній системі з кількома прискорювачами.

Вимоги до збірки. H200 NVL встановлюють у сервери MGX або сертифіковані вузли з розрахованими живленням і охолодженням. Для системи з двома картами практично закласти від 512 ГБ оперативної пам’яті та NVMe-сховище від 6–8 ТБ під моделі, контрольні точки й набори даних. Чотирикарткова конфігурація вже проєктується як цілісний AI-сервер із готовою топологією NVLink.

Кому підходить. H200 NVL потрібна компаніям, які запускають великі LLM у виробництві, навчають галузеві моделі або виконують масштабні наукові розрахунки. Це прискорювач для сервера, де обсяг і швидкість пам’яті прямо визначають кількість користувачів, розмір моделей і час виконання задач. Ми маємо кейси інтеграції H200 у системи для конфіденційних обчислень і мілтек-інфраструктуру.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA H100

У каталозі CompX: NVIDIA H100 PCIe / H100 NVL

• Пам’ять: H100 PCIe — 80 ГБ HBM2e з пропускною здатністю 2 ТБ/с; H100 NVL — 94 ГБ HBM3 з пропускною здатністю 3,9 ТБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: H100 PCIe — близько 51 TFLOPS FP32 і до 3026 TFLOPS FP8 зі sparsity; H100 NVL — 60 TFLOPS FP32 і до 3341 TFLOPS FP8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 5.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, пасивне охолодження; сервери.
• Оптимальний розмір моделей: для H100 PCIe — щільні LLM до 24–30B у FP16/BF16, 55–65B у 8-бітному форматі та 110–130B після 4-бітного квантування; для H100 NVL — до 32–40B, 65–75B і 130–150B відповідно.
• Енергоспоживання: H100 PCIe — до 350 Вт, H100 NVL — до 400 Вт; один 16-контактний роз’єм живлення.

H100 — базова серверна платформа покоління Hopper для навчання й виробничого інференсу трансформерних моделей. Transformer Engine динамічно використовує FP8 і 16-бітні формати, а висока пропускна здатність HBM прискорює роботу з великими вагами, пакетами й наборами даних. Карта також підтримує конфіденційні обчислення, MIG і NVLink.

Модифікації. H100 PCIe на 80 ГБ призначена для стандартних серверних вузлів, інференсу, навчання та високопродуктивних обчислень. H100 NVL отримала 94 ГБ швидшої HBM3 і створена насамперед для LLM-інференсу: дві сусідні карти з’єднуються трьома мостами NVLink і утворюють систему зі 188 ГБ пам’яті та каналом 600 ГБ/с між GPU.

Для яких AI-задач підходить:

• навчання великих мовних і мультимодальних моделей;
• виробничий інференс LLM;
• донавчання корпоративних і галузевих моделей;
• рекомендаційні системи;
• обробка великих масивів даних через RAPIDS;
• розпізнавання мовлення й комп’ютерний зір;
• геноміка та алгоритми динамічного програмування;
• наукові й інженерні розрахунки;
• безпечна робота з конфіденційними даними;
• ізольовані AI-середовища через MIG.

Кожна H100 підтримує до семи MIG-інстансів. Для великих задач дві PCIe-карти або дві H100 NVL можна зв’язати через NVLink, а серверні платформи HGX масштабують Hopper до чотирьох або восьми GPU.

Чому варто вибрати саме цю модель. має зрілу серверну екосистему та широкий вибір сертифікованих готових збірок. H100 PCIe підходить для універсального вузла навчання та інференсу. Пара H100 NVL дає 188 ГБ HBM і створює готову конфігурацію для моделей класу 70B у високій точності та з великим пакетним навантаженням.

Обмеження та нюанси. На одній H100 PCIe великі LLM запускаються у квантизованому форматі. Для FP16/BF16-моделей класу 70B використовується пара H100 NVL або багатокарткова система.

Вимоги до збірки. Одна H100 PCIe працює у серверному вузлі з пасивним продуванням і живленням до 350 Вт. Для пари H100 NVL потрібні сусідні двослотові позиції під три мости NVLink; обидві карти бажано розміщувати в одному домені процесора або комутатора PCIe. Для такого вузла доречно закласти від 512 ГБ оперативної пам’яті та NVMe від 7,68 ТБ.

Кому підходить. H100 PCIe розрахована на корпоративні AI-платформи, дослідницькі центри й обчислювальні кластери зі змішаними задачами навчання та інференсу. H100 NVL підійде сервісам, які запускають великі LLM для багатьох користувачів і потребують швидкого зв’язку між двома GPU.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA A800 40GB Active

У каталозі CompX: Переглянути доступні NVIDIA A800 40GB Active

• Пам’ять: 40 ГБ HBM2, шина 5120 біт, пропускна здатність 1555,2 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 19,5 TFLOPS FP32, 9,7 TFLOPS FP64 і до 1247 AI TOPS INT8 зі sparsity.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції. Відеовиходів немає.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 13–16B у FP16/BF16, 27–32B у 8-бітному форматі та 55–65B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 240 Вт.

A800 40GB Active — спеціалізований обчислювальний прискорювач Ampere для локального AI, аналізу даних, високопродуктивних обчислень та інженерних симуляцій. Його головна особливість — 40 ГБ швидкісної пам’яті HBM2 із пропускною здатністю понад 1,5 ТБ/с. Активне охолодження дозволяє використовувати карту як у серверному шасі, так і в потужній настільній робочій станції.

Для яких AI-задач підходить:

• навчання та донавчання нейромереж;
• локальний інференс великих мовних моделей;
• аналіз великих наборів даних;
• обчислювальна гідродинаміка та інженерні симуляції;
• молекулярне моделювання;
• наукові розрахунки з FP64;
• рекомендаційні системи;
• ізольовані середовища через MIG;
• розподілені обчислення на двох або чотирьох GPU.

A800 можна розділити на сім MIG-інстансів по 5 ГБ для незалежних задач або користувачів. Дві карти з’єднуються через NVLink і отримують прямий канал до 400 ГБ/с, а підтримувані застосунки можуть працювати із сукупними 80 ГБ пам’яті. NVIDIA також демонструвала готові робочі станції з чотирма A800 та 160 ГБ HBM2.

Чому варто вибрати саме цю модель. — спеціалізоване рішення саме для серверних обчислювальних функцій і важких AI-задач. Вона добре працює з великими матрицями, науковими даними та моделями, які постійно звертаються до VRAM.

Обмеження та нюанси. A800 не має відеовиходів, тому для моніторів потрібна окрема графічна карта. Пам’ять двох прискорювачів через NVLink використовує лише програмне забезпечення, яке підтримує відповідний розподіл моделі або даних.

Вимоги до збірки. Однокарткову станцію рекомендовано будувати на Threadripper PRO або Xeon W із 256 ГБ оперативної пам’яті та NVMe на 2–4 ТБ. Блок живлення на 1000–1200 Вт одночасно забезпечить енергією A800, продуктивний процесор і окрему карту для виведення зображення.

Кому підходить. A800 40GB розрахована на лабораторії, інженерні відділи, університети та команди аналізу даних.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

NVIDIA GeForce RTX 5090

• Пам’ять: 32 ГБ GDDR7, шина 512 біт, пропускна здатність 1792 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: близько 104,8 TFLOPS FP32 і до 3352 AI TOPS.
• Виконання: PCIe 5.0 x16; Founders Edition — довжина 304 мм, два слоти й наскрізна система охолодження. Розміри партнерських моделей відрізняються.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 10–13B у FP16/BF16, 24–27B у 8-бітному форматі та 45–55B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 575 Вт; один кабель PCIe п’ятого покоління на 600 Вт або комплектний перехідник із кабелів PCIe 8-pin.

GeForce RTX 5090 — ігровий флагман Blackwell для максимально продуктивної однокористувацької AI-системи. 32 ГБ GDDR7 і пропускна здатність 1792 ГБ/с забезпечують високий темп локального інференсу, генерації зображень і відео та донавчання моделей. Підтримка CUDA дозволяє запускати більшість популярних AI-інструментів без відмови від популярних програмних середовищ.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM і мультимодальні моделі;
• RAG, AI-агенти та персональні помічники;
• донавчання через LoRA та QLoRA;
• генерація зображень у високій роздільній здатності;
• генерація й обробка відео;
• синтез мовлення та музики;
• комп’ютерний зір;
• дослідницькі експерименти з FP4 та FP8;
• поєднання AI-розробки, тривимірної графіки й монтажу.

Чому варто вибрати саме цю модель. дає найвищу обчислювальну продуктивність серед споживчих моделей. Вона підходить розробнику або студії, яким потрібна максимальна швидкість локального AI без функцій корпоративної віртуалізації та серверного керування. Особливо добре карта розкривається у генеративних задачах, де одночасно працюють модель, декодер, модулі керування й засоби збільшення роздільної здатності.

Обмеження та нюанси. RTX 5090 не має ECC, MIG і NVLink, але потребує чималої потужності живлення у 575 Вт. Це більш вимогливе рішення в порівнянні з продуктивними професійними відеокартами для AI.

Вимоги до збірки. Для AI-системи з RTX 5090 доречні Ryzen 9 або Core Ultra 9, 128 ГБ оперативної пам’яті, NVMe на 2–4 ТБ і блок живлення на 1200 Вт із нативним кабелем 12V-2x6. Founders Edition потребує 304 мм за довжиною та ще приблизно 36 мм для безпечного вигину кабелю.

Кому підходить. GeForce RTX 5090 підійде незалежним AI-розробникам, дослідникам, творчим студіям і невеликим командам із одним основним користувачем системи. Це карта для високої локальної швидкості, а не для поділу ресурсів між відділами чи розгортання корпоративного сервісу.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

AMD Radeon AI PRO R9700

• Пам’ять: 32 ГБ GDDR6, шина 256 біт, пропускна здатність 640 ГБ/с; ECC підтримується в Linux.
• Обчислювальна продуктивність: 47,8 TFLOPS FP32 і до 766 TFLOPS FP8 зі структурованою розрідженістю.
• Виконання: PCIe 5.0 x16, два слоти, активне охолодження; довжина й відеовиходи залежать від виробника конкретної карти.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 10–13B у FP16/BF16, 24–27B у 8-бітному форматі та 45–55B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 300 Вт; один роз’єм 12V-2x6.

Radeon AI PRO R9700 — спеціалізована карта AMD для локального AI та робочих процесів із великим споживанням пам’яті. 32 ГБ VRAM дозволяють запускати місткі LLM, генеративні моделі та завдання комп’ютерного зору на одній робочій станції. Основним середовищем для розробки й навчання виступає ROCm.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс LLM;
• корпоративні RAG-системи;
• донавчання через LoRA та QLoRA;
• генерація зображень і відео;
• розпізнавання та синтез мовлення;
• комп’ютерний зір;
• розробка моделей у PyTorch через ROCm;
• паралельна робота кількох незалежних AI-задач;
• багатокарткове навчання та інференс.

R9700 підтримує FP8, INT8 та INT4 на матричних прискорювачах RDNA 4. AMD позиціює її для масштабованих багатокарткових конфігурацій і локальної роботи з великими мовними моделями.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 32 ГБ пам’яті, повний PCIe 5.0 x16 і сучасні матричні формати в екосистемі AMD. Це сильна основа для команди, яка будує локальний AI на ROCm, використовує відкриті моделі та планує масштабувати обчислення кількома картами.

Обмеження та нюанси. ECC для R9700 працює лише в Linux. Проєкти, жорстко прив’язані до CUDA-бібліотек або розширень, потребуватимуть перенесення на ROCm чи вибору альтернативних компонентів. Актуальна офіційна підтримка ROCm для R9700 зосереджена на визначених версіях Ubuntu та RHEL.

Вимоги до збірки. Одній карті достатньо Ryzen 9 або Threadripper, 128 ГБ оперативної пам’яті, NVMe від 2 ТБ і блока живлення на 850–1000 Вт. Габарити залежать від виробника, тому корпус і розміщення кабелю 12V-2x6 звіряють із конкретною моделлю. Для двох R9700 доречна платформа Threadripper PRO із двома повноцінними слотами та блоком живлення на 1600 Вт.

Кому підходить. Radeon AI PRO R9700 розрахована на розробників, лабораторії та компанії, які будують AI-інфраструктуру навколо ROCm. Вона особливо цікава для локальних LLM, донавчання та багатокарткових систем із відкритим програмним стеком.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

AMD Radeon PRO W7900

• Пам’ять: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 біти, пропускна здатність 864 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 61,3 TFLOPS FP32, 123 TFLOPS FP16 Matrix і до 245 TOPS INT4.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, довжина 11 дюймів, активне охолодження; стандартна версія займає три слоти, Dual Slot — два.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 16–20B у FP16/BF16, 32–40B у 8-бітному форматі та 65–75B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 295 Вт; два 8-контактні роз’єми живлення.

Radeon PRO W7900 — флагманська професійна карта покоління RDNA 3 для проєктування, великих тривимірних сцен, наукової візуалізації та локального AI. 48 ГБ ECC-пам’яті одночасно вміщують місткі моделі, геометрію, текстури та набори даних.

Модифікації. Стандартна W7900 має трислотове виконання. W7900 Dual Slot зберігає 48 ГБ пам’яті, ті самі обчислювальні характеристики та енергоспоживання, але займає два слоти. Компактніша версія зручніша для систем із платами захоплення, швидкісними мережевими адаптерами або другою відеокартою.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс великих мовних моделей;
• донавчання галузевих моделей;
• генерація зображень і тривимірного контенту;
• комп’ютерний зір;
• обробка великих медичних і геопросторових зображень;
• підготовка синтетичних даних;
• архітектурне та інженерне проєктування;
• наукова візуалізація;
• віддалені професійні робочі місця;
• монтаж і робота з відео високої роздільної здатності.

Карта підтримує DisplayPort 2.1, виведення 12-бітного HDR та роздільну здатність до 12K із DSC. Апаратний медіарушій кодує й декодує AV1, H.265 та H.264, тому W7900 добре поєднує AI з монтажем, візуальними ефектами та віртуальним виробництвом.

Чому варто вибрати саме цю модель. дає 48 ГБ ECC-пам’яті в карті для професійної графіки та локальних обчислень. Її сильна зона — робочий процес, де AI обробляє результати проєктування, медичні зображення, тривимірні сцени або відеоматеріали.

Обмеження та нюанси. RDNA 3 підтримує матричні FP16, INT8 та INT4, але не FP8. Для AI-розробки основним середовищем виступає Linux із ROCm. Серія Radeon PRO W7000 призначена для робочих станцій, а не для експлуатації у великому центрі обробки даних.

Вимоги до збірки. Одній W7900 відповідає робоча станція зі 128–256 ГБ оперативної пам’яті, NVMe на 2–4 ТБ і блоком живлення на 1000 Вт. Трислотову версію варто брати для однокарткової системи, де поруч не плануються інші великі плати. Dual Slot краще вписується у Threadripper PRO із другою відеокартою або додатковими пристроями PCIe.

Кому підходить. Radeon PRO W7900 підійде архітектурним бюро, інженерним компаніям, студіям графіки, медичним центрам і науковим групам. Це професійна відеокарта для поєднання 48 ГБ VRAM, великих візуальних проєктів та локального AI.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

AMD Radeon PRO W7800

• Пам’ять: 32 або 48 ГБ GDDR6 ECC. Версія на 32 ГБ має шину 256 біт і пропускну здатність 576 ГБ/с; на 48 ГБ — 384 біти та 864 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 45,2 TFLOPS FP32, 90,4 TFLOPS FP16 Matrix і до 181 TOPS INT4.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 11 дюймів, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: для версії на 32 ГБ — щільні LLM до 10–13B у FP16/BF16, 24–27B у 8-бітному форматі та 45–55B після 4-бітного квантування; для 48 ГБ — до 16–20B, 32–40B і 65–75B відповідно.
• Енергоспоживання: 260 Вт; два 8-контактні роз’єми живлення.

Radeon PRO W7800 — професійна карта для інженерних, візуальних та AI-навантажень середнього й високого рівня. Старша модифікація має ширшу шину та на 50% більшу пропускну здатність пам’яті, тому її перевага проявляється як у розмірі моделей, так і у швидкості обчислень під час навчання чи інференсу.

Модифікації. W7800 на 32 ГБ розрахована на регулярну роботу з локальними моделями, CAD, тривимірною графікою та відео. Версія на 48 ГБ вміщує більші LLM, сцени й набори даних.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM і корпоративні RAG-системи;
• донавчання через LoRA та QLoRA;
• генерація зображень;
• обробка медичних і супутникових знімків;
• комп’ютерний зір;
• архітектурна візуалізація;
• CAD, CAE та цифрові двійники;
• аналіз великих наборів даних;
• монтаж і візуальні ефекти;
• віддалені професійні робочі місця.

Чому варто вибрати саме цю модель. Версія на 32 ГБ підходить для збалансованої робочої станції, де AI доповнює інженерний або творчий процес. Модифікація на 48 ГБ орієнтована на великі дані, місткі моделі та складні сцени, але зберігає енергоспоживання 260 Вт і двослотовий формат.

Обмеження та нюанси. Обидві версії мають однакову матричну й FP32-продуктивність. Старша карта прискорюється там, де навантаження використовує її ширшу шину та вищу пропускну здатність. Для AI основним програмним середовищем залишається ROCm у Linux.

Вимоги до збірки. Для на 32 ГБ достатньо 128 ГБ оперативної пам’яті, NVMe від 2 ТБ і блока живлення на 850–1000 Вт. Версію на 48 ГБ логічно доповнити 256 ГБ RAM і накопичувачем на 4 ТБ, щоб робота з більшими моделями та наборами даних не впиралася в решту системи.

Кому підходить. W7800 на 32 ГБ підійде інженерам, архітекторам, аналітикам і студіям із регулярними локальними AI-задачами. Версія на 48 ГБ розрахована на команди, яким потрібна більша модель або набір даних у пам’яті.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

AMD Radeon PRO W6800

У каталозі CompX: AMD Radeon PRO W6800

• Пам’ять: 32 ГБ GDDR6 ECC, шина 256 біт, пропускна здатність 512 ГБ/с, 128 МБ Infinity Cache.
• Обчислювальна продуктивність: 17,8 TFLOPS FP32 і 35,7 TFLOPS FP16.
• Виконання: PCIe 4.0 x16, повна висота, два слоти, довжина 10,5 дюйма, активне охолодження; робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 10–13B у FP16/BF16, 24–27B у 8-бітному форматі та 45–55B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 250 Вт; один 6-контактний і один 8-контактний роз’єми живлення.

Radeon PRO W6800 — професійна карта RDNA 2 з великим для свого покоління обсягом пам’яті. Її природне середовище — робота з медичними та геопросторовими зображеннями, великими тривимірними сценами, відео, CAD і моделями комп’ютерного зору. Актуальна підтримка ROCm також дозволяє використовувати 32 ГБ VRAM для локального інференсу й донавчання.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс LLM;
• RAG і робота з корпоративними документами;
• донавчання через LoRA та QLoRA;
• сегментація й класифікація великих зображень;
• медична візуалізація;
• аналіз супутникових і геопросторових даних;
• промисловий комп’ютерний зір;
• генерація зображень;
• CAD, 3D і наукова візуалізація.

Шість Mini DisplayPort 1.4 дозволяють побудувати багатомоніторне робоче місце для диспетчерської, медичного центру або інженерної лабораторії. Карта апаратно кодує H.264 і H.265 та декодує AV1, тому її можна залучати до аналізу й перегляду відеоматеріалів високої роздільної здатності.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 32 ГБ ECC-пам’яті з широкою підтримкою графічного й інженерного ПЗ. Її варто розглядати для робочого процесу, де основний масив даних становлять зображення, геометрія, текстури або локальна модель, а AI доповнює візуальну аналітику та проєктування.

Обмеження та нюанси. RDNA 2 не має спеціалізованих матричних блоків нового покоління, тому місткість пам’яті тут помітно важливіша за чисту AI-продуктивність. W6800 найкраще розкривається у змішаних графічних та обчислювальних навантаженнях.

Вимоги до збірки. Для обробки великих зображень і тривимірних проєктів доречно закласти 128–256 ГБ оперативної пам’яті та NVMe на 2–4 ТБ. Блока живлення на 750–850 Вт достатньо для однієї карти й продуктивного процесора. Плата займає два слоти та має довжину 267 мм.

Кому підходить. Radeon PRO W6800 підійде медичним центрам, геоаналітичним командам, архітектурним бюро, лабораторіям і компаніям із великими візуальними наборами даних.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

Intel Arc Pro B70

У каталозі CompX: Переглянути доступні Intel Arc Pro B70

• Пам’ять: 32 ГБ GDDR6 ECC, шина 256 біт, пропускна здатність 608 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 22,94 TFLOPS FP32 і 367 TOPS INT8 на блоках XMX.
• Виконання: PCIe 5.0 x16; референсна карта Intel займає два слоти й має довжину 10,5 дюйма, партнерські версії можуть відрізнятися.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 10–13B у FP16/BF16, 24–27B у 8-бітному форматі та 45–55B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 230 Вт у референсної карти Intel; один 8-контактний роз’єм.

Arc Pro B70 — старша професійна карта Intel Xe2 для локального AI, програмної розробки та створення контенту. 32 ГБ пам’яті поєднані з 256 блоками XMX, тому карта одночасно вміщує великі контексти й підтримує високий темп квантизованого інференсу. Intel також рекомендує використовувати її у багатокарткових конфігураціях під Linux.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM і мультимодальні моделі;
• RAG із довгим контекстом;
• корпоративні AI-агенти;
• паралельне обслуговування кількох користувачів;
• донавчання компактних і середніх моделей;
• генерація зображень;
• комп’ютерний зір;
• обробка та перекодування відео;
• AI-функції у проєктуванні й тривимірній графіці;
• розробка через oneAPI, OpenVINO та PyTorch XPU.

Два багатоформатні медіаблоки підтримують кодування й декодування AV1, HEVC, H.264 та VP9. Карта також працює з професійними драйверами й сертифікованим програмним забезпеченням для проєктування, архітектури та створення медіа.

Чому варто вибрати саме цю модель. поєднує 32 ГБ пам’яті з найвищою AI-продуктивністю в серії Arc Pro B. Вона підходить для локального сервісу, який обробляє кілька запитів одночасно, працює з великим контекстом або тримає поруч LLM, модель ембеддингів і додаткові модулі. Екосистема Intel особливо доречна для команд, які вже використовують oneAPI або OpenVINO.

Обмеження та нюанси. Програмний стек B70 будується навколо Intel XPU, тому готовий CUDA-залежний проєкт може бути з нею несумісним. Основні інструменти для AI — oneAPI, OpenVINO та Intel Extension for PyTorch.

Вимоги до збірки. Для локального інференсу з довгим контекстом доцільні 128 ГБ оперативної пам’яті, NVMe від 2 ТБ і блок живлення на 750–850 Вт. У BIOS потрібно активувати Resizable BAR, щоб процесор повноцінно працював з усім обсягом VRAM.

Кому підходить. Arc Pro B70 розрахована на AI-розробників, програмні компанії, творчі студії та внутрішні корпоративні команди, які запускають локальні моделі на стеку Intel. Це карта для високого паралельного навантаження й великих робочих контекстів.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

Intel Arc Pro B65

• Пам’ять: 32 ГБ GDDR6, шина 256 біт, пропускна здатність 608 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 12,28 TFLOPS FP32 і 197 TOPS INT8 на блоках XMX.
• Виконання: PCIe 5.0 x16; доступна у партнерських виконаннях для робочих станцій.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 10–13B у FP16/BF16, 24–27B у 8-бітному форматі та 45–55B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 200 Вт; тип роз’єму визначає вендор.

Arc Pro B65 зберігає 32 ГБ пам’яті й пропускну здатність старшої B70, але має менший обчислювальний ресурс: 20 ядер Xe2 і 160 блоків XMX. Це карта для сценаріїв, у яких модель, контекст або професійний проєкт повинні повністю вміщуватися у VRAM, а максимальний темп обробки не є головною вимогою.

Для яких AI-задач підходить:

• локальний інференс LLM;
• RAG із великими документами;
• AI-асистенти для одного або кількох фахівців;
• донавчання через LoRA та QLoRA;
• генерація зображень;
• архітектурна й інженерна візуалізація;
• комп’ютерний зір;
• обробка відео;
• розробка та тестування моделей у oneAPI;
• багатокарткові конфігурації під Linux.

B65 підтримує апаратну роботу з AV1, HEVC, H.264 та VP9, чотири дисплеї й професійні драйвери. Intel також позиціює її для Linux-систем із кількома GPU, де загальна місткість пам’яті нарощується окремими картами.

Чому варто вибрати саме цю модель. Головний ресурс — повні 32 ГБ VRAM за помірної обчислювальної конфігурації. Вона підходить розробнику, якому важливо завантажити вищу точність, довший контекст або більшу модель, але не потрібна висока швидкість. Такий профіль добре відповідає розробці, тестуванню та регулярному локальному інференсу.

Обмеження та нюанси. B65 і B60 мають однакові 197 TOPS INT8, тому додаткові 8 ГБ у B65 розширюють насамперед місткість і робочий контекст. Карта не прискорює короткий запит лише завдяки більшому обсягу пам’яті.

Вимоги до збірки. Однокористувацькій AI-станції з B65 відповідають 128 ГБ оперативної пам’яті, NVMe на 2 ТБ і блок живлення близько 750 Вт.

Кому підходить. Arc Pro B65 підійде незалежним розробникам, інженерам, архітекторам і невеликим AI-командам, яким потрібні 32 ГБ пам’яті в екосистемі Intel.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

Intel Arc Pro B60

У каталозі CompX: Переглянути доступні Intel Arc Pro B60

• Пам’ять: 24 ГБ GDDR6, шина 192 біти, пропускна здатність 456 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 12,28 TFLOPS FP32 і 197 TOPS INT8 на блоках XMX.
• Виконання: PCIe 5.0 x8; форм-фактор визначається виробником конкретної карти.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 7–8B у FP16/BF16, 15–20B у 8-бітному форматі та 30–35B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: від 120 до 200 Вт залежно від виконання.

Arc Pro B60 — базовий будівельний блок для масштабованих AI-систем. Одна карта з 24 ГБ пам’яті закриває локальні LLM, RAG і професійні творчі задачі, а кілька B60 у системі під Linux розподіляють моделі та інференс між окремими GPU. Приклад — проєкт Intel Battlematrix з 8 такими картами і 192 ГБ сукупної VRAM.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM і RAG;
• корпоративні системи запитань і відповідей;
• інференс кількох моделей;
• генерація зображень;
• комп’ютерний зір;
• обробка відео;
• розробка ПЗ з oneAPI;
• багатокартковий інференс під Linux;
• розподілена робота з моделями до 150B;
• тривимірне моделювання й інженерна графіка.

Чому варто вибрати саме цю модель. цікава як основа системи, яку можна нарощувати однаковими модулями. Це цікавий варіант для компанії, яка починає з одного локального GPU, а потім переходить до кількох моделей, більшого потоку запитів або розподіленого інференсу.

Обмеження та нюанси. PCIe 5.0 працює в режимі x8, що відповідає її багатокартковому позиціюванню та дозволяє платформі обслуговувати більше прискорювачів. Об’єднана місткість кількох B60 використовується через програмний розподіл моделі й даних, але не є єдиним фізичним пулом пам’яті.

Вимоги до збірки. Для однієї B60 достатньо 128 ГБ оперативної пам’яті та NVMe від 2 ТБ. Її головний масштабований сценарій потребує платформи Intel Xeon, де можна розмістити до восьми карт і керувати ними через інструменти Intel XPU.

Кому підходить. Arc Pro B60 розрахована на AI-стартапи, програмні компанії, інтеграторів і лабораторії, які планують нарощувати локальні обчислення поступово. Її основна цінність — легке масштабування кількох доступних GPU в одній Linux-системі.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

Intel Arc Pro B50

• Пам’ять: 16 ГБ GDDR6 ECC, шина 128 біт, пропускна здатність 224 ГБ/с.
• Обчислювальна продуктивність: 10,65 TFLOPS FP32 і 170 TOPS INT8 на блоках XMX.
• Виконання: PCIe 5.0 x8, низькопрофільна конструкція, два слоти, довжина 6,6 дюйма, активне охолодження; компактні робочі станції.
• Оптимальний розмір моделей: щільні LLM до 3–6B у FP16/BF16, 7–10B у 8-бітному форматі та 18–22B після 4-бітного квантування.
• Енергоспоживання: 70 Вт, окремий кабель живлення не потрібен.

Arc Pro B50 — низькопрофільна відеокарта, що має 16 ГБ ECC-пам’яті та 128 блоків XMX. Вона створена для робочих місць, де AI прискорює проєктування, обробку зображень, відео й документообіг, але система повинна залишатися невеликою, тихою та енергоефективною.

Для яких AI-задач підходить:

• локальні LLM малого розміру;
• RAG для внутрішніх документів;
• OCR і витягування даних;
• класифікація зображень;
• контроль якості на виробництві;
• генерація та редагування зображень;
• транскрибування й аналіз відео;
• AI-функції у CAD і 3D;
• інференс у компактних периферійних системах;
• розробка через OpenVINO та oneAPI.

Два медіаблоки підтримують AV1, HEVC, H.264 та VP9, а чотири Mini DisplayPort 2.1 дозволяють підключати багатомоніторне професійне робоче місце. Карта живиться безпосередньо від PCIe й не потребує окремого силового кабелю.

Чому варто вибрати саме цю модель. має 16 ГБ ECC-пам’яті у форматі, який встановлюється в компактний корпоративний ПК або низькопрофільну робочу станцію. Вона дозволяє виконувати локальну обробку документів, зображень і відео без винесення даних у хмару та без перебудови всієї системи живлення.

Обмеження та нюанси. Пропускна здатність 224 ГБ/с орієнтує B50 на інференс, професійне ПЗ й невеликі моделі. Високі пакетні навантаження та великі LLM потребують B60, B65 або B70.

Вимоги до збірки. Для такого класу задач достатньо 64 ГБ оперативної пам’яті, NVMe на 1 ТБ і блока живлення на 400–500 Вт. Карта має довжину 168 мм, займає два низькопрофільні слоти й не потребує заміни проводки живлення у готовій системі.

Кому підходить. Arc Pro B50 підійде інженерам, дизайнерам, офісним AI-командам, виробничим підприємствам і розробникам периферійних систем. Це карта для тихого компактного комп’ютера, який щодня виконує конкретні локальні AI-функції.

↑ Повернутися до порівняльної таблиці

AI-відеокарти за цільовим призначенням

Технічні характеристики кожної моделі розкриваються у конкретних робочих сценаріях. У таблиці зібрано задачі й типи систем, для яких найкраще підходить кожна AI-відеокарта.

Яку AI-відеокарту вибрати

Яку відеокарту вибрати для локального AI, LLM і генеративних моделей, визначає конкретний пайплайн:

• Для компактного інференсу, RAG, комп’ютерного зору та AI-функцій у професійному софті достатньо моделей на 16–24 ГБ.
• Карти з 32–48 ГБ розраховані на більші LLM, донавчання, генерацію відео та складні набори даних у повноцінних робочих станціях.
• Обсяг від 72 ГБ — це вже про великі однокарткові моделі, багатокористувацький інференс і серверні системи з високим навантаженням.

Наступний рівень вибору — програмна екосистема та формат інфраструктури:

• NVIDIA дає найширшу підтримку CUDA й готових AI-інструментів.
• AMD пропонує великі обсяги пам’яті та відкритий стек ROCm.
• Intel має oneAPI, OpenVINO і доступні багатокарткові системи для локального інференсу.

Професійна робоча станція, компактний периферійний вузол і сервер для десятків користувачів потребують різних GPU навіть тоді, коли запускають схожі моделі.

У CompX ми можемо підібрати як окрему відеокарту, так і готову AI-систему під вашу задачу: GPU, процесор, оперативну пам’ять, накопичувачі, живлення та охолодження. Ми розраховуємо оптимальні конфігурації для локальних LLM, RAG, генеративного AI, відеоаналітики, навчання моделей або корпоративного сервісу, залишаючи простір для майбутнього масштабування.

Наша команда проходить із проєктом повний шлях — від вимог і підбору компонентів до складання, тестування, налаштування та подальшої підтримки. Якщо вас цікавить побудова власної AI-інфраструктури, наші експерти можуть долучитися до проєкту на будь-якому етапі — від концепції до налаштування перед запуском і поточного обслуговування.

FAQ про вибір AI-відеокарти

Скільки VRAM потрібно для локального AI?

Для LLM на 7–8B вистачає 16–24 ГБ, для 13B оптимальні 32 ГБ, а модель 70B потребує близько 140 ГБ у FP16/BF16, 70–80 ГБ у 8-бітному або 40–48 ГБ у 4-бітному форматі. Враховуйте кількість параметрів, точність і контекст.

Що важливіше для AI: більше VRAM чи швидший GPU?

Спочатку модель має повністю поміститися у VRAM. Після цього швидкість визначають обчислювальна продуктивність і пропускна здатність пам’яті.

Чи можна об’єднати пам’ять кількох відеокарт?

Кожна карта має власну VRAM, але модель можна розподілити між кількома GPU засобами програмного забезпечення. Така система використовує сумарну місткість карт із додатковими витратами на обмін даними. Враховуйте, що це буде працювати лише у середовищі, яке підтримує розподілення задач між кількома модулями відеопам’яті.

Що краще: одна карта з великою VRAM чи кілька менших?

Одна містка карта зручніша для інференсу, генерації та донавчання однієї моделі. Кілька GPU потрібні для паралельних запитів, розподіленого навчання або моделей, які не вміщуються на одному прискорювачі.

Чи обов’язково потрібен NVLink для кількох GPU?

Кілька карт в одній конфігурації можуть працювати через PCIe. NVLink прискорює прямий обмін між GPU під час розподіленого навчання, інференсу великих моделей і наукових розрахунків.

Наскільки важливі кількість і швидкість ліній PCIe?

Для локального інференсу повністю завантаженої у VRAM моделі їхній вплив невеликий. PCIe стає важливим у багатокарткових системах і пайплайнах із постійним обміном між GPU, процесором та оперативною пам’яттю.

Чи підходять AMD та Intel для AI без CUDA?

Так. AMD працює через ROCm, Intel — через oneAPI, OpenVINO та PyTorch XPU. Головна умова — підтримка конкретної карти, операційної системи й потрібних бібліотек.

Чому професійна AI-відеокарта дорожча за GeForce?

Професійні моделі пропонують більше VRAM, ECC, сертифіковані драйвери, тривалу підтримку, віртуалізацію та серверні функції. Їхня ціна враховує стабільну роботу в корпоративній інфраструктурі.

Чи можна встановити серверну AI-карту у звичайний ПК?

Активну карту на кшталт A800 Active можна встановити у сумісну робочу станцію. Пасивні L40S, H100 і H200 NVL потребують серверного шасі з потужним поздовжнім продуванням.

Що вигідніше: локальна AI-станція чи оренда GPU у хмарі?

Локальна система підходить для постійного навантаження, конфіденційних даних і стабільної затримки. Хмара вигідна для коротких експериментів, пікових задач і тимчасового доступу до дорогих серверних GPU.