Энциклопедия AI-видеокарт

Конкуренция в сфере искусственного интеллекта уже настолько высока, что неудачный старт легко превращается в несколько месяцев отставания в конкурентной борьбе. И эти несколько месяцев очень быстро съедают потенциал роста вашего бизнеса, который пока кажется безграничным, но на практике начинает сужаться из-за замедления выхода новых LLM и регуляторных ограничений.

Поэтому при построении AI-инфраструктуры важно попасть в цель с первого раза — неудачно выбранная видеокарта или платформа быстро упирается в объём VRAM, программную совместимость, питание или возможности масштабирования, а перестройка системы затем обходится дороже нормального расчёта на старте.

Чтобы помочь вам выбрать правильное железо, мы составили энциклопедию 30 AI-видеокарт разного класса для рабочих станций, локальных систем и серверов. Все они актуальны сегодня и, по нашей оценке, сохранят практическую ценность в ближайшие несколько лет.

Изначально это должен был быть лёгкий обзор, но в процессе работы материал раздувался примерно так же, как объём VRAM в каждом новом поколении GPU. Поэтому, чтобы вам не пришлось сразу погружаться во все 30 карточек, начнём с краткой таблицы, а затем разберём каждую модель подробнее: характеристики, задачи, ограничения, требования к системе и реальные сценарии применения.

AI-видеокарты: краткое сравнение

Что нужно знать об AI-видеокартах

AI-видеокарта — это дискретный GPU или специализированный серверный ускоритель для параллельных и матричных вычислений. Они выполняют задачи искусственного интеллекта, к которым относятся инференс, обучение нейросетей, поддержка генеративных моделей, компьютерное зрение и другие подобные нагрузки. В эту категорию входят профессиональные карты, серверные ускорители и отдельные потребительские модели с достаточным объёмом памяти и поддержкой необходимого программного стека.

AI GPU одновременно обрабатывает большое количество однотипных операций. Специализированные матричные блоки, такие как Tensor Cores у NVIDIA и XMX Engines у Intel, ускоряют работу с FP16, BF16, FP8, INT8 и другими форматами, которые используются при обучении и инференсе.

Чем AI-видеокарта отличается от обычной

Для AI требуется конкретное сочетание характеристик:

• достаточный объём VRAM;
• высокая пропускная способность памяти;
• быстрые матричные вычисления;
• поддержка необходимой программной среды.

Для профессиональных и серверных систем также важны ECC-память, стабильные драйверы, длительная работа под нагрузкой, виртуализация и установка нескольких GPU.

Если говорить о том, чем профессиональные, серверные и потребительские видеокарты отличаются в AI-задачах, стоит отметить, что модели PRO-класса поддерживают сертифицированные драйверы и распространённые программные стеки, имеют более надёжное железо, память с коррекцией ошибок и удобный формат для рабочих станций. Серверные ускорители рассчитаны на плотную установку, круглосуточную работу, нескольких пользователей и лёгкое масштабирование. Потребительские карты могут использоваться в локальных системах, где важны высокая производительность и приемлемая стоимость одной станции, но нет специфических требований к драйверам.

Какую роль играет программная экосистема

NVIDIA работает через — наиболее распространённую платформу для PyTorch, TensorFlow, TensorRT, локальных LLM, генеративных моделей и профессионального AI-софта. Большинство готовых пайплайнов в первую очередь оптимизируют именно под неё.

AMD использует . Её стек поддерживает обучение, fine-tuning, инференс и HPC, но эта платформа поддерживается не всеми рабочими средами. Совместимость стоит уточнить до запуска проекта.

Intel развивает и . Это сравнительно молодые инструменты, ориентированные на инференс, компьютерное зрение и генеративные модели. Одно из их ключевых преимуществ — равномерное распределение нагрузки между CPU, GPU и NPU Intel.

По каким критериям мы отбирали модели

В наш список вошли видеокарты с объёмом памяти от 16 ГБ — это практический минимум для современных локальных моделей, fine-tuning и генеративных AI-задач. При отборе мы учитывали:

• объём и тип VRAM;
• пропускную способность памяти;
• производительность FP32 и матричных форматов;
• поддержку CUDA, ROCm, oneAPI или OpenVINO;
• форм-фактор и тип охлаждения;
• установку в ПК, рабочую станцию или сервер;
• энергопотребление;
• пригодность для multi-GPU;
• профессиональные и серверные функции;
• реальные сценарии использования.

Отдельный момент — присутствие GeForce RTX 5090 в нашей энциклопедии. Да, это потребительская игровая видеокарта без поддержки профессиональных драйверов. Но она имеет 32 ГБ GDDR7, широкую шину памяти и поддерживает CUDA. Благодаря этому её часто используют для локального инференса, fine-tuning, генерации изображений и видео, а также исследовательских AI-проектов.

Как читать характеристики AI-видеокарт

В начале каждой карточки есть пять групп характеристик:

• Память и пропускная способность. Объём VRAM определяет, сколько весов модели, контекста, KV-кэша, батчей и служебных данных поместится на GPU. Пропускная способность отвечает за скорость обмена между памятью и вычислительными блоками.
• Вычислительная производительность. TFLOPS показывают количество операций в секунду в конкретном формате точности. FP32 используется как базовый показатель, а FP16, BF16, FP8 и INT8 — как форматы для AI-нагрузок. Чтобы стандартизировать список, мы указываем FP32 и релевантную матричную производительность по официальным данным производителя.
• Форм-фактор, интерфейс и платформа. Здесь учитываются высота и длина карты, количество слотов, PCIe, активное или пассивное охлаждение и тип системы. Активные модели устанавливают в ПК и рабочие станции, пассивные — в серверные шасси с рассчитанным воздушным потоком.
• Оптимальный размер моделей. В карточках мы указываем ориентировочный размер плотной LLM для инференса на одном GPU в форматах FP16/BF16, 8 бит и 4 бита. Расчёт предполагает batch size 1, контекст до 8 тысяч токенов и запас VRAM под KV-кэш, буферы и фреймворк. Значения приводим диапазоном, а возможности fine-tuning оцениваем отдельно.
• Энергопотребление GPU. Total Board Power самой карты. Учитывайте, что мощность блока питания рассчитывается для всей системы с учётом процессора, RAM, накопителей, охлаждения и запаса под пиковую нагрузку.

Что учитывать при выборе AI-видеокарты

Выбор начинается с пайплайна: модели, формата вычислений, количества пользователей и типа нагрузки. Ориентируйтесь на следующие параметры:

1. Задачи. Инференс, fine-tuning, обучение, генерация видео и компьютерное зрение требуют разных ресурсов.
2. VRAM. Рассчитывайте память под модель, контекст, KV-кэш, батчи и параллельные процессы.
3. Программный стек. Проверяйте CUDA, ROCm, oneAPI, OpenVINO, драйверы и необходимые библиотеки.
4. Платформа. Определите, нужен ли ПК, профессиональная рабочая станция или сервер.
5. Масштабирование. Заложите слоты, линии PCIe, питание и охлаждение под будущее расширение.
6. Другие компоненты. CPU, оперативная память, накопители и сеть должны соответствовать нагрузке.
7. Режим работы. Локальная станция, круглосуточный сервер и система для нескольких пользователей требуют разных конфигураций.
8. Полный бюджет. Считайте стоимость всей сборки, а не только GPU.

И помните: AI-видеокарту всегда подбирают под конкретную задачу, программную среду и конфигурацию. Общие рекомендации могут не учитывать отдельные особенности именно вашего пайплайна.

Подробный обзор AI-видеокарт: характеристики, сценарии, преимущества и требования

В нашу энциклопедию вошли профессиональные, серверные и потребительские GPU для разных масштабов AI-инфраструктуры. Обратите внимание: у каждой модели свои преимущества, требования и сценарии применения. Поэтому здесь уместно говорить о том, какая видеокарта соответствует вашему пайплайну, а не какая будет лучше в абсолютном зачёте.

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition

В каталоге CompX: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition

• Память: 96 ГБ GDDR7 ECC, шина 512 бит, пропускная способность 1792 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 126 TFLOPS FP32 и до 4000 AI TOPS FP4 со sparsity в стандартной версии; 110 TFLOPS FP32 и до 3511 AI TOPS в Max-Q.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16, два слота; стандартная версия длиной 12 дюймов с конструкцией double-flow-through, Max-Q — 10,5 дюйма с активным охлаждением. Обе предназначены для рабочих станций.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 32–40B в FP16/BF16, около 70B в 8-битном формате и 120–140B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 600 Вт в стандартной версии и 300 Вт в Max-Q; один 16-контактный разъём PCIe CEM5.

RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition — флагманская профессиональная видеокарта NVIDIA для настольных рабочих станций. Она рассчитана на большие локальные модели, fine-tuning, сложные генеративные пайплайны, научные вычисления и одновременную работу AI с профессиональной графикой. 96 ГБ VRAM позволяют собрать мощную однокартовую систему без перехода на серверную платформу.

Модификации. Стандартная RTX PRO 6000 использует полный 600-ваттный бюджет и обеспечивает максимальную производительность одного GPU. Max-Q сохраняет те же 96 ГБ памяти и пропускную способность 1792 ГБ/с, но работает в пределах 300 Вт, имеет более короткую плату и немного более низкие вычислительные показатели. Она лучше подходит для плотных многокартовых станций: NVIDIA рекомендует конфигурации до четырёх RTX PRO 6000 Max-Q в одной системе.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс больших LLM, RAG и корпоративных AI-агентов;
• fine-tuning через LoRA и QLoRA, работа с отраслевыми моделями;
• генерация изображений, видео и мультимодальные пайплайны;
• компьютерное зрение, видеоаналитика и обработка больших массивов данных;
• научные симуляции, digital twins и physical AI;
• совместная работа AI, 3D, CAD, VFX и инженерного софта;
• разделение одного GPU между несколькими задачами или пользователями через MIG.

Карта поддерживает до четырёх изолированных MIG-инстансов по 24 ГБ или двух по 48 ГБ. Четыре блока NVENC девятого поколения и четыре NVDEC шестого поколения дают ей особенно сильные позиции в видеогенерации, потоковой обработке и системах видеоаналитики.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она предлагает 96 ГБ ECC-памяти в одной полноценной workstation-карте с активным охлаждением, четырьмя DisplayPort 2.1b, профессиональными драйверами и поддержкой MIG. Это сильный выбор для системы, которая одновременно выполняет AI-вычисления, визуализацию и работу в профессиональных приложениях. Вычислительная мощность также позволяет собирать высокопроизводительные однокартовые конфигурации: модель и рабочие данные остаются на одном GPU, а системе не требуется распределять нагрузку между несколькими ускорителями.

Ограничения и нюансы. Стандартная версия создаёт тепловую нагрузку 600 Вт и имеет увеличенную высоту платы, поэтому требует просторного корпуса с прямым воздушным потоком. Полное обучение больших foundation-моделей уже требует многокартовой системы или серверной H-серии. Для плотной конфигурации с несколькими GPU практичнее будет Max-Q.

Требования к сборке. Для стандартной версии закладывайте профессиональную платформу Threadripper PRO или Xeon W, 256 ГБ оперативной памяти, NVMe на 2–4 ТБ и блок питания на 1600 Вт с нативным 16-контактным кабелем. Корпус должен поддерживать плату длиной 305 мм и увеличенной высоты, а воздух должен проходить через обе зоны охлаждения GPU. Для одной Max-Q достаточно БП на 1000–1200 Вт; конфигурация с несколькими картами требует принципиально другой платформы.

Кому подходит. RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition подходит AI-командам, исследовательским центрам, инженерным компаниям и студиям, которым нужны 96 ГБ VRAM в одной рабочей станции. Стандартная версия подойдёт для однокартовых сборок, Max-Q — для энергоэффективной системы или перехода к двум-четырём картам.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell

• Память: 48 или 72 ГБ GDDR7 ECC, шина 512 бит, пропускная способность 1344 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 65 TFLOPS FP32 и до 2064 AI TOPS FP4 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: для версии на 48 ГБ — плотные LLM до 16–20B в FP16/BF16, 32–40B в 8-битном формате и 65–75B после 4-битного квантования; для 72 ГБ — до 24–30B, 50–60B и 100–120B соответственно.
• Энергопотребление: 300 Вт; один 16-контактный разъём PCIe CEM5.

RTX PRO 5000 Blackwell занимает позицию между флагманской RTX PRO 6000 и моделью RTX PRO 4500. Карта рассчитана на большие локальные LLM, fine-tuning, генеративные пайплайны, анализ данных и профессиональную графику. Версия на 72 ГБ позволяет собрать однокартовую AI-станцию с большим запасом VRAM при умеренном энергопотреблении 300 Вт.

Модификации. Обе версии имеют одинаковую вычислительную производительность, пропускную способность и конструкцию. Модель на 72 ГБ вмещает более крупные LLM, более длинный контекст и больше параллельных процессов; 48 ГБ закрывают нишу более простых однокартовых конфигураций.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс больших языковых и мультимодальных моделей;
• RAG-системы, корпоративные ассистенты и AI-агенты;
• fine-tuning через LoRA и QLoRA;
• генерация изображений, видео и 3D-контента;
• data science, RAPIDS и работа с большими датасетами;
• компьютерное зрение и видеоаналитика;
• профессиональная визуализация, симуляции, CAD и VFX.

RTX PRO 5000 поддерживает MIG: версию на 48 ГБ можно разделить на два изолированных инстанса по 24 ГБ, а модель на 72 ГБ — на два по 36 ГБ. Три блока NVENC и три NVDEC также усиливают карту в видеогенерации, транскодировании и параллельной обработке медиа.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она предлагает до 72 ГБ ECC-памяти в обычном двухслотовом формате с активным охлаждением и профессиональными драйверами. Это сильный выбор для однокартовой AI-станции, которой нужен больший запас VRAM, но пока не требуются 96 ГБ и 600-ваттный бюджет RTX PRO 6000.

Ограничения и нюансы. Версии на 48 и 72 ГБ имеют одинаковые 65 TFLOPS FP32, поэтому, к сожалению, старшая модификация не ускоряет пайплайн, который полностью помещается в 48 ГБ. Полное обучение больших foundation-моделей требует многокартовой или серверной системы.

Требования к сборке. Для одной карты закладывайте 128–256 ГБ оперативной памяти, NVMe на 2–4 ТБ и блок питания на 1000–1200 Вт с нативным 16-контактным кабелем. Нужен полноразмерный корпус с двумя свободными слотами и прямым воздушным потоком к GPU.

Кому подходит. RTX PRO 5000 Blackwell подходит AI-командам, студиям, разработчикам и исследовательским группам, которым нужна производительная однокартовая рабочая станция для локальных моделей и профессионального софта. Версия на 48 ГБ рассчитана на сбалансированные рабочие пайплайны, 72 ГБ — на более крупные модели, длинный контекст и параллельные задачи.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Workstation Edition

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell

• Память: 32 ГБ GDDR7 ECC, шина 256 бит, пропускная способность 896 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 51 TFLOPS FP32 и до 1617 AI TOPS FP4 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 10–13B в FP16/BF16, 24–27B в 8-битном формате и 45–55B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 200 Вт; один 16-контактный разъём PCIe CEM5.

RTX PRO 4500 Blackwell — профессиональная карта среднего класса с 32 ГБ памяти и полной пропускной способностью PCIe 5.0 x16. Она рассчитана на локальную AI-разработку, fine-tuning, генеративный контент, data science и профессиональные графические приложения. Экономное энергопотребление 200 Вт позволяет использовать её в производительной однокартовой системе без перехода на тяжёлую HEDT-платформу.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс LLM и мультимодальных моделей;
• RAG, embeddings и корпоративные AI-ассистенты;
• LoRA- и QLoRA-fine-tuning отраслевых моделей;
• генерация изображений и короткого видео;
• анализ данных и ускорение Python-пайплайнов через RAPIDS;
• компьютерное зрение, медицинская визуализация и видеоаналитика;
• AI-функции в 3D, CAD, архитектуре и медиапроизводстве.

Два энкодера NVENC девятого поколения и два декодера NVDEC шестого поколения поддерживают параллельную обработку видео, 4:2:2, AV1 и H.265. Это делает карту подходящей для систем, где AI работает вместе с монтажом, трансляциями или анализом видеопотоков.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она сочетает 32 ГБ ECC-памяти, пропускную способность 896 ГБ/с и 200-ваттный энергобюджет. Её выбирают для конфигураций, в которых 24 ГБ уже ограничивают модель, контекст или fine-tuning, а ресурс карт на 48–72 ГБ остаётся незадействованным.

Ограничения и нюансы. Объём 32 ГБ задаёт предел для больших LLM в FP16/BF16 и сложной видеогенерации. Полноразмерная двухслотовая конструкция также не рассчитана на компактные SFF-корпуса.

Требования к сборке. Для однокартовой системы достаточно производительной настольной или профессиональной платформы, 128 ГБ RAM, NVMe от 2 ТБ и блока питания на 850–1000 Вт с 16-контактным кабелем. Корпус должен поддерживать полноразмерную двухслотовую карту длиной 267 мм.

Кому подходит. RTX PRO 4500 Blackwell подойдёт AI-разработчикам, инженерным компаниям, аналитическим командам и студиям, которым нужны 32 ГБ VRAM в полноценной рабочей станции. Это профессиональная карта для регулярного локального AI, fine-tuning и графических задач без избыточного запаса памяти.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell

• Память: 24 ГБ GDDR7 ECC, шина 192 бита; пропускная способность 672 ГБ/с у стандартной версии и 432 ГБ/с у SFF.
• Вычислительная производительность: стандартная версия — 37 TFLOPS FP32 и до 1178 AI TOPS FP4 со sparsity; SFF — 24 TFLOPS FP32 и до 770 AI TOPS.
• Исполнение: стандартная карта — PCIe 5.0 x16, полная высота, один слот, длина 9,5 дюйма; SFF — PCIe 5.0 x8, половинная высота, два слота, длина 6,6 дюйма. Обе имеют активное охлаждение и предназначены для рабочих станций.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 7–8B в FP16/BF16, 15–20B в 8-битном формате и 30–35B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 145 Вт и один 16-контактный разъём PCIe CEM5 у стандартной версии; 70 Вт у SFF.

RTX PRO 4000 Blackwell выпускается в двух исполнениях для разных типов рабочих станций. Стандартная модель обеспечивает более высокую производительность в тонком однослотовом корпусе, SFF переносит те же 24 ГБ VRAM в компактный low-profile формат. Обе карты ориентированы на локальный инференс, компьютерное зрение, генеративную графику и профессиональные приложения.

Модификации. Стандартная RTX PRO 4000 имеет более высокие вычислительные показатели, PCIe x16 и на 56% большую пропускную способность памяти. Однослотовое исполнение позволяет плотно компоновать полноразмерные рабочие станции. SFF работает в пределах 70 Вт и устанавливается в низкопрофильные системы, промышленные ПК и компактные edge-узлы.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM, RAG и внутренние AI-помощники;
• генерация изображений и работа с diffusion-моделями;
• embeddings, классификация и обработка документов;
• компьютерное зрение и распознавание объектов;
• видеоаналитика и AI-обработка медиапотоков;
• AI-ускорение CAD, CAE, 3D и визуализации;
• edge AI и промышленная автоматизация в версии SFF.

Обе модификации имеют по два NVENC и два NVDEC нового поколения. Стандартная версия лучше работает в производительной универсальной workstation, а SFF закрывает задачи реального времени в компактных системах с жёстким лимитом мощности.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Главная ценность — 24 ГБ ECC-памяти в компактном исполнении. Стандартная карта подходит для плотной конфигурации с профессиональными драйверами и полной производительностью Blackwell. SFF даёт тот же объём VRAM в low-profile корпусе при энергопотреблении 70 Вт.

Ограничения и нюансы. 24 ГБ рассчитаны на компактные и средние модели, а не на большие LLM в высокой точности. SFF имеет более низкую скорость памяти и вычислительную производительность, поэтому её стоит выбирать именно при жёстких ограничениях по размеру корпуса и энергобюджету системы.

Требования к сборке. Для стандартной RTX PRO 4000 достаточно 64–128 ГБ RAM, NVMe от 2 ТБ и блока питания на 750–850 Вт с 16-контактным кабелем. Ей нужен один полноразмерный слот, хотя система охлаждения должна обеспечивать свободный приток воздуха. Для SFF ключевое требование — low-profile корпус с двумя свободными слотами.

Кому подходит. Стандартная RTX PRO 4000 рассчитана на инженеров, дизайнеров, AI-разработчиков и небольшие команды, которым нужна универсальная профессиональная станция с 24 ГБ VRAM. SFF подойдёт интеграторам, производственным компаниям и edge-проектам, где определяющими являются компактность и энергопотребление.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell

• Память: 16 ГБ GDDR7 ECC, шина 128 бит, пропускная способность 288 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 17 TFLOPS FP32 и до 545 AI TOPS FP4 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 5.0 x8, половинная высота, два слота, длина 6,6 дюйма, активное охлаждение; компактные рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 3–6B в FP16/BF16, 7–10B в 8-битном формате и 18–22B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 70 Вт.

RTX PRO 2000 Blackwell — профессиональная AI-карта начального уровня поколения Blackwell с 16 ГБ ECC-памяти. Её основной формат — компактная рабочая станция для локального инференса, компьютерного зрения, AI-функций в профессиональном софте и работы с несколькими дисплеями. Низкопрофильная конструкция позволяет добавить AI-ускорение в систему без перехода на большой корпус.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные языковые модели малого и среднего размера;
• RAG-ассистенты для документов и внутренних баз знаний;
• embeddings, классификация текста и извлечение данных;
• генерация и редактирование изображений;
• компьютерное зрение в компактных edge-системах;
• AI-инструменты для CAD, 3D, монтажа и дизайна;
• прототипирование моделей перед переносом на более мощную платформу.

Один NVENC девятого поколения и один NVDEC шестого поколения поддерживают аппаратную работу с AV1, H.265 и 4:2:2. Четыре Mini DisplayPort 2.1b позволяют использовать карту в профессиональных многомониторных конфигурациях.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 16 ГБ GDDR7 ECC, нативную поддержку CUDA и профессиональные драйверы в тонком корпусе с энергопотреблением 70 Вт. Она закрывает потребности локального AI в компактных рабочих станциях, где полноразмерная карта физически не поместится или создаст лишнюю нагрузку на питание и охлаждение.

Ограничения и нюансы. Объём 16 ГБ и пропускная способность 288 ГБ/с определяют её как карту для небольших моделей, инференса и лёгкого fine-tuning. Большие LLM, сложная генерация видео и высокие параллельные нагрузки требуют большего объёма VRAM.

Требования к сборке. Нужны корпус с двумя свободными слотами, 64 ГБ оперативной памяти и NVMe от 1 ТБ. Энергобюджет 70 Вт позволяет устанавливать карту в компактные профессиональные системы без слишком мощного блока питания.

Кому подходит. RTX PRO 2000 Blackwell подойдёт инженерам, дизайнерам, офисным AI-командам, интеграторам и разработчикам edge-решений, которым нужны 16 ГБ VRAM в компактной системе. Это практичный вход в профессиональную CUDA-платформу для локального инференса и AI-функций в рабочем софте.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX 6000 Ada

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX 6000 Ada

• Память: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 бита, пропускная способность 960 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 91,1 TFLOPS FP32 и 1457 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 16–20B в FP16/BF16, 32–40B в 8-битном формате и 65–75B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 300 Вт; один 16-контактный разъём PCIe CEM5.

RTX 6000 Ada — флагманская профессиональная карта поколения Ada Lovelace, предназначенная для рабочих станций. Она объединяет локальный AI, сложную 3D-визуализацию, инженерные расчёты и медиапроизводство в одной системе. 48 ГБ памяти позволяют держать на одном GPU большие модели, сцены и рабочие буферы.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс LLM и мультимодальных моделей;
• fine-tuning через LoRA и QLoRA;
• генерация изображений, видео и синтетических данных;
• компьютерное зрение и анализ видеопотоков;
• симуляции, digital twins и NVIDIA Omniverse;
• data science и обработка больших наборов данных;
• виртуальные профессиональные рабочие станции.

Три блока NVENC и три NVDEC ускоряют кодирование, декодирование и параллельную обработку видео с поддержкой AV1. Карта также поддерживает NVIDIA RTX Virtual Workstation, GPUDirect RDMA и профессиональные приложения, сертифицированные производителями ПО.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она создана для рабочей станции, которая одновременно обрабатывает AI, графику и инженерные нагрузки. 48 ГБ ECC-памяти, высокая FP32-производительность и три медиадвижка дают ей широкий рабочий профиль: от локальной LLM до рендеринга, симуляций и потокового видео. Это отличный выбор для системы, в которой GPU постоянно переключается между разными профессиональными задачами.

Ограничения и нюансы. Диапазон доступных карте больших локальных LLM определяется объёмом 48 ГБ: модели класса 70B уже работают в квантованном формате. Это флагман прошлого поколения, но среди текущих моделей его стоит сравнивать со средним классом.

Требования к сборке. Для одной RTX 6000 Ada закладывайте Threadripper PRO, Xeon W или производительную настольную платформу, 128–256 ГБ RAM, NVMe на 2–4 ТБ и блок питания на 1000–1200 Вт с нативным 16-контактным кабелем. Нужен полноразмерный корпус с прямым воздушным потоком к двухслотовой карте.

Кому подходит. RTX 6000 Ada подойдёт крупным студиям, инженерным компаниям, исследовательским командам и корпоративным AI-отделам. Её основной сценарий — смешанные нагрузки, где локальный AI работает вместе с визуализацией, симуляциями и профессиональным софтом.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX 5880 Ada

В каталоге CompX: NVIDIA RTX 5880 Ada

• Память: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 бита, пропускная способность 960 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 69,3 TFLOPS FP32 и 1108,4 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 16–20B в FP16/BF16, 32–40B в 8-битном формате и 65–75B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 285 Вт.

RTX 5880 Ada сохраняет главное преимущество флагманов своего поколения — 48 ГБ ECC-памяти с пропускной способностью 960 ГБ/с. Её рабочий профиль смещён в сторону ёмких моделей, больших наборов данных, симуляций и профессиональной визуализации.

Для каких AI-задач подходит:

• инференс больших локальных LLM;
• RAG с большим корпусом документов;
• fine-tuning отраслевых моделей;
• интерактивный анализ больших датасетов;
• генерация синтетических данных в Omniverse;
• физические симуляции и инженерная визуализация;
• видеопроизводство, стриминг и broadcast;
• виртуализированные профессиональные рабочие места.

Три NVENC и три NVDEC позволяют параллельно обрабатывать несколько медиапотоков. Поддержка NVIDIA RTX Virtual Workstation даёт возможность использовать ресурс карты для удалённых дизайнеров, инженеров и специалистов по визуализации.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 48 ГБ VRAM, полную 384-битную шину и профессиональный стек Ada при энергопотреблении 285 Вт. Её стоит выбирать для задач, где ёмкость памяти, работа с большими сценами и наборами данных важнее максимального темпа вычислений одного GPU. Для локальных моделей она обеспечивает тот же диапазон вместимости, что и другие профессиональные карты на 48 ГБ.

Ограничения и нюансы. Её профиль — ёмкие AI- и графические нагрузки. Для максимальной вычислительной производительности одного GPU в линейке Ada скорее подойдёт RTX 6000 Ada.

Требования к сборке. Рабочей станции нужны 128–256 ГБ RAM, NVMe на 2–4 ТБ, полноразмерный корпус и блок питания на 1000–1200 Вт. Двухслотовая карта должна получать прямой приток воздуха.

Кому подходит. RTX 5880 Ada Generation рассчитана на аналитические центры, студии визуализации, инженерные бюро и компании с удалёнными профессиональными рабочими местами. Это карта для сценариев, в которых 48 ГБ памяти одновременно работают на AI, большие датасеты, симуляции и медиа.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX 5000 Ada

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX 5000 Ada

• Память: 32 ГБ GDDR6 ECC, шина 256 бит, пропускная способность 576 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 65,3 TFLOPS FP32 и 1044,4 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 10–13B в FP16/BF16, 24–27B в 8-битном формате и 45–55B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 250 Вт; один 16-контактный разъём PCIe CEM5.

RTX 5000 Ada — профессиональная карта на 32 ГБ для регулярной локальной AI-разработки и сложных рабочих пайплайнов. Она хорошо вписывается в рабочую станцию дата-сайентиста, ML-инженера или студии, где одна система обслуживает модели, визуализацию и рендеринг. Энергобюджет 250 Вт оставляет достаточно пространства для производительного CPU и большого объёма RAM.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM среднего размера;
• RAG, embeddings и корпоративные ассистенты;
• LoRA- и QLoRA-fine-tuning;
• подготовка и анализ датасетов;
• генерация изображений и короткого видео;
• компьютерное зрение и медицинская визуализация;
• CAD, CAE, 3D и профессиональный рендеринг;
• виртуальные рабочие станции для технических команд.

Два блока кодирования и два блока декодирования поддерживают AV1 и параллельную работу с видео.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Объём 32 ГБ закрывает промежуток между массовыми профессиональными картами на 20–24 ГБ и старшими решениями на 48 ГБ. Здесь уже комфортно работают 13B-модели в FP16/BF16, более крупные квантованные LLM, сложные diffusion-пайплайны и профессиональные сцены.

Ограничения и нюансы. Для плотных LLM класса 70B требуется распределение модели между несколькими GPU или карта с другим объёмом VRAM.

Требования к сборке. Для RTX 5000 Ada закладывайте 128 ГБ RAM, NVMe от 2 ТБ и блок питания на 850–1000 Вт с нативным CEM5-кабелем. Корпус должен поддерживать двухслотовую карту длиной 267 мм. Система с несколькими картами уже потребует профессиональной платформы.

Кому подходит. Подойдёт ML-инженерам, дата-сайентистам, медицинским и исследовательским командам. Это сбалансированная карта для постоянной локальной AI-работы.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX 4500 Ada

В каталоге CompX: NVIDIA RTX 4500 Ada

• Память: 24 ГБ GDDR6 ECC, шина 192 бита, пропускная способность 432 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 39,6 TFLOPS FP32 и 634 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 7–8B в FP16/BF16, 15–20B в 8-битном формате и 30–35B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 210 Вт; один 16-контактный разъём PCIe CEM5.

RTX 4500 Ada ориентирована на профессиональную графику, инженерные модели и медиапайплайны, в которые AI уже встроен как постоянный рабочий инструмент. 24 ГБ памяти достаточно для локальных моделей, diffusion, компьютерного зрения и работы с большими CAD- и 3D-проектами. Карта работает в пределах 210 Вт и не требует тяжёлой серверной конфигурации.

Для каких AI-задач подходит:

• инференс LLM класса 7B–8B в высокой точности;
• RAG и локальные ассистенты;
• генерация и редактирование изображений;
• AI-обработка видео;
• компьютерное зрение и медицинская диагностическая визуализация;
• CAD, CAE и автоматизация инженерных расчётов;
• архитектурная визуализация и Omniverse;
• fine-tuning компактных отраслевых моделей.

Два NVENC и два NVDEC поддерживают AV1, поэтому карта хорошо работает в монтажных, трансляционных и видеоаналитических системах. Полная пропускная способность PCIe 4.0 x16 также соответствует пайплайнам с регулярным обменом данными между CPU и GPU.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она сочетает 24 ГБ ECC-памяти с двумя медиадвижками, профессиональными драйверами и полноразмерной двухслотовой конструкцией. Её сильная сторона — рабочая станция, где AI ускоряет проектирование, визуализацию, монтаж или анализ изображений. Карта даёт достаточный запас VRAM для профессионального софта и многих локальных моделей.

Ограничения и нюансы. Для LLM её основной рабочий диапазон — 7B–8B в FP16/BF16 и модели примерно до 30B после 4-битного квантования. Сложная генерация длинного видео требует более жёсткого контроля разрешения и рабочих буферов.

Требования к сборке. Подойдёт производительная настольная или стоечная платформа с 64–128 ГБ RAM, NVMe от 2 ТБ и блоком питания на 850 Вт. Корпус должен вмещать двухслотовую карту длиной 267 мм и подавать к ней прямой поток воздуха.

Кому подходит. RTX 4500 Ada подойдёт архитекторам, инженерам, видеостудиям, медицинским центрам и командам компьютерного зрения. Это карта для профессионального пайплайна, где AI работает рядом с CAD, 3D, видео или визуализацией.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX 4000 Ada Generation

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX 4000 Ada

• Память: 20 ГБ GDDR6 ECC, шина 160 бит, пропускная способность 360 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 26,7 TFLOPS FP32 и 327,6 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, один слот, длина 9,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 6–7B в FP16/BF16, 13–16B в 8-битном формате и 25–30B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 130 Вт; один 16-контактный разъём PCIe CEM5.

RTX 4000 Ada Generation — компактная однослотовая профессиональная видеокарта со 130-ваттным энергобюджетом. Она добавляет 20 ГБ VRAM, CUDA и профессиональные драйверы в системы, где уже важен каждый слот и каждый ватт. Её основные нагрузки — локальный инференс, компьютерное зрение, генеративная графика и инженерный софт.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM малого и среднего размера;
• RAG и обработка корпоративных документов;
• embeddings, OCR и классификация;
• инференс компьютерного зрения;
• генерация изображений;
• видеоаналитика и обработка нескольких потоков;
• AI-функции в CAD, GIS и 3D;
• плотные многофункциональные рабочие станции.

Карта имеет два блока NVENC и два NVDEC с поддержкой AV1.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 20 ГБ ECC-памяти в одном слоте при потреблении 130 Вт. Она подходит для рабочей станции, которую нужно расширять другими PCIe-устройствами, а также для систем с жёстким лимитом по пространству и питанию. Но важно понимать, что это не урезанный компактный формат: карта сохраняет PCIe 4.0 x16, четыре DisplayPort и два полноценных медиадвижка.

Ограничения и нюансы. Объём 20 ГБ задаёт рабочий диапазон до 6–7B в FP16/BF16 и примерно до 30B в 4-битном формате. Компактное однослотовое охлаждение требует свободного притока воздуха вдоль всей карты.

Требования к сборке. Для RTX 4000 Ada достаточно 64–128 ГБ RAM, NVMe на 1–2 ТБ и блока питания на 650–750 Вт. Корпус должен поддерживать полноразмерную карту длиной 242 мм.

Кому подходит. RTX 4000 Ada Generation рассчитана на инженеров, системных интеграторов, специалистов по GIS, видеоаналитике и компьютерному зрению. Её стоит устанавливать в профессиональную систему, где приходится выжимать максимум пользы из каждого PCIe-слота.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX 2000 Ada

В каталоге CompX: NVIDIA RTX 2000 Ada

• Память: 16 ГБ GDDR6 ECC, шина 128 бит, пропускная способность 224 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: около 12 TFLOPS FP32 и до 191,9 TFLOPS Tensor со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x8, половинная высота, два слота, длина 6,6 дюйма, активное охлаждение; компактные рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 3–6B в FP16/BF16, 7–10B в 8-битном формате и 18–22B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 70 Вт, отдельный кабель питания не требуется.

RTX 2000 Ada переносит 16 ГБ ECC-памяти и экосистему CUDA в компактный низкопрофильный формат. Карта подходит для локального инференса, обработки документов, компьютерного зрения, генеративной графики и AI-функций в профессиональном софте. Питание непосредственно через PCIe упрощает модернизацию готовых рабочих станций.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM малого и среднего размера;
• RAG для документов и внутренних баз знаний;
• embeddings, OCR, классификация и извлечение данных;
• генерация и редактирование изображений;
• компьютерное зрение в компактных системах;
• транскрибирование и анализ видео;
• AI-инструменты в CAD, 3D, монтаже и дизайне;
• прототипирование перед переносом модели на более мощную платформу.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 16 ГБ ECC-памяти, профессиональные драйверы и полную экосистему CUDA при энергопотреблении 70 Вт.

Ограничения и нюансы. Объём памяти и пропускная способность ориентируют карту на инференс, компактные модели и AI-функции в профессиональных приложениях.

Требования к сборке. Для типовой системы достаточно 64 ГБ оперативной памяти, NVMe на 1–2 ТБ и блока питания на 400–500 Вт. Корпус должен иметь два низкопрофильных слота и обеспечивать стабильный приток воздуха к карте.

Кому подходит. RTX 2000 Ada рассчитана на инженеров, дизайнеров, офисные AI-команды, медицинские центры и системных интеграторов. Её основной сценарий — компактная профессиональная станция для ежедневных локальных AI-задач.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX A6000

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX A6000

• Память: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 бита, пропускная способность 768 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 38,7 TFLOPS FP32 и до 309,7 TFLOPS Tensor FP16 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 16–20B в FP16/BF16, 32–40B в 8-битном формате и 65–75B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 300 Вт; один 8-контактный разъём питания.

RTX A6000 — профессиональная карта поколения Ampere для больших локальных моделей, инженерных симуляций, VFX, визуализации и анализа данных. 48 ГБ ECC-памяти позволяют одновременно держать на GPU ёмкую модель, рабочий контекст и дополнительные модули. Две карты можно соединить через NVLink для пайплайнов, поддерживающих распределение модели или данных.

Для каких AI-задач подходит:

• инференс больших локальных LLM;
• RAG, корпоративные ассистенты и отраслевые AI-системы;
• дообучение через LoRA и QLoRA;
• генерация изображений и синтетических данных;
• компьютерное зрение и анализ видео;
• медицинская и научная визуализация;
• инженерные симуляции и цифровые двойники;
• VFX, 3D, CAD и профессиональный рендеринг;
• двухкартовые вычисления через NVLink.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 48 ГБ ECC-памяти, активное охлаждение и NVLink в формате обычной рабочей станции. Она хорошо подходит для систем, где локальный AI сочетается с симуляциями, большими сценами, инженерным ПО и VFX.

Ограничения и нюансы. Архитектура Ampere не поддерживает современные FP8 и FP4, поэтому новые поколения быстрее выполняют оптимизированные низкоточные операции. При этом объём памяти и поддержка NVLink сохраняют актуальность A6000 для ёмких моделей и двухкартовых конфигураций.

Требования к сборке. Для одной карты уместны Threadripper, Threadripper PRO, Xeon W или производительная настольная платформа, 128–256 ГБ RAM, NVMe на 2–4 ТБ и блок питания на 1000–1200 Вт. Для двух A6000 нужны профессиональная материнская плата, два полноценных слота PCIe x16, просторный корпус и питание от 1600 Вт.

Кому подходит. RTX A6000 подойдёт AI-командам, исследовательским центрам, инженерным компаниям, медицинским учреждениям и VFX-студиям. Это рабочая видеокарта для больших локальных моделей, дообучения, симуляций и профессиональной визуализации.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX A5000

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX A5000

• Память: 24 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 бита, пропускная способность 768 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 27,8 TFLOPS FP32 и до 222,2 TFLOPS Tensor FP16 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 7–8B в FP16/BF16, 15–20B в 8-битном формате и 30–35B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 230 Вт; один 8-контактный разъём питания.

RTX A5000 сочетает 24 ГБ ECC-памяти с высокой для этого объёма пропускной способностью 768 ГБ/с. Карта рассчитана на локальный инференс, дообучение, компьютерное зрение, анализ данных и профессиональную графику.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM и мультимодальные модели;
• RAG, embeddings и корпоративные ассистенты;
• LoRA- и QLoRA-fine-tuning;
• генерация изображений;
• компьютерное зрение и видеоаналитика;
• анализ больших наборов данных;
• медицинская и научная визуализация;
• CAD, CAE, 3D и рендеринг;
• двухкартовые конфигурации с NVLink.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 24 ГБ ECC-памяти, полный PCIe 4.0 x16 и поддержку NVLink при энергопотреблении 230 Вт. Она подходит для рабочей станции, которая регулярно выполняет AI-задачи, но параллельно используется для проектирования, визуализации или обработки медиа.

Ограничения и нюансы. Карта вмещает только модели класса 7–8B в высокой точности и более крупные LLM после квантования.

Требования к сборке. Одной RTX A5000 соответствуют 64–128 ГБ оперативной памяти, NVMe от 2 ТБ и блок питания на 850–1000 Вт.

Кому подходит. RTX A5000 рассчитана на ML-инженеров, аналитиков, архитекторов, медицинские и научные команды.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX A4500

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX A4500

• Память: 20 ГБ GDDR6 ECC, шина 320 бит, пропускная способность 640 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 23,7 TFLOPS FP32 и до 189,2 TFLOPS Tensor FP16 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 6–7B в FP16/BF16, 13–16B в 8-битном формате и 25–30B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 200 Вт; один 8-контактный разъём питания.

RTX A4500 создана для профессиональных процессов, в которых AI работает вместе с инженерными расчётами, медицинской визуализацией, CAD, 3D и видео. 20 ГБ ECC-памяти дают больше пространства для моделей и рабочих данных, чем карты массового класса, а поддержка NVLink оставляет возможность перейти к двум GPU.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс компактных и средних LLM;
• RAG и корпоративные ассистенты;
• fine-tuning через LoRA и QLoRA;
• сегментация и классификация изображений;
• медицинская диагностическая визуализация;
• промышленное компьютерное зрение;
• инженерные симуляции и анализ результатов;
• генерация изображений;
• CAD, BIM, 3D и профессиональный рендеринг.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она сочетает 20 ГБ ECC-памяти, 200-ваттный энергобюджет и поддержку NVLink. Она хорошо вписывается в профессиональную станцию, где AI ускоряет проектирование, медицинскую работу, визуализацию или анализ изображений.

Ограничения и нюансы. Объём 20 ГБ определяет рабочий диапазон компактных моделей в FP16/BF16 и более крупных квантованных LLM.

Требования к сборке. Для одной RTX A4500 достаточно 64–128 ГБ RAM, NVMe на 1–2 ТБ и блока питания на 750–850 Вт.

Кому подходит. RTX A4500 подойдёт инженерным бюро, медицинским центрам, лабораториям, архитекторам и командам компьютерного зрения.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA RTX A4000

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA RTX A4000

• Память: 16 ГБ GDDR6 ECC, шина 256 бит, пропускная способность 448 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 19,2 TFLOPS FP32 и до 153,4 TFLOPS Tensor FP16 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, один слот, длина 9,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 3–6B в FP16/BF16, 7–10B в 8-битном формате и 18–22B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 140 Вт; один 6-контактный разъём питания.

RTX A4000 — однослотовая профессиональная карта для локального инференса, видеоаналитики, GIS, CAD и компьютерного зрения. Компактный формат позволяет разместить несколько GPU или оставить место для сетевых адаптеров, плат захвата и накопителей. 16 ГБ ECC-памяти соответствуют компактным LLM и профессиональным визуальным задачам.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM малого и среднего размера;
• RAG и обработка корпоративных документов;
• OCR, embeddings и классификация;
• компьютерное зрение;
• видеоаналитика и распознавание объектов;
• анализ геопространственных данных;
• генерация изображений;
• AI-функции в CAD, GIS и 3D;
• плотные станции с несколькими независимыми GPU.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она даёт 16 ГБ ECC-памяти, CUDA и профессиональные драйверы в однослотовом корпусе с потреблением 140 Вт. Она подходит для систем, где важна плотность размещения карт и других PCIe-устройств.

Ограничения и нюансы. RTX A4000 не поддерживает NVLink, поэтому взаимодействие нескольких карт происходит через PCIe и программные средства. Объём 16 ГБ ориентирует её на инференс, видеоаналитику и компактные модели.

Требования к сборке. Для одной карты достаточно 64 ГБ оперативной памяти, NVMe на 1–2 ТБ и блока питания на 650–750 Вт.

Кому подходит. RTX A4000 рассчитана на системных интеграторов, GIS-команды, видеоаналитику, инженерные компании и разработчиков компьютерного зрения.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA L40S

В каталоге CompX: NVIDIA L40S

• Память: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 бита, пропускная способность 864 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 91,6 TFLOPS FP32 и до 1466 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, пассивное охлаждение; серверы.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 16–20B в FP16/BF16, 32–40B в 8-битном формате и 65–75B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 350 Вт; один 16-контактный разъём питания.

L40S — универсальный серверный GPU для сред, где рядом работают генеративный AI, графика и обработка видео. Карта одинаково уверенно выполняет инференс и дообучение LLM, генерацию мультимедийного контента, трёхмерную визуализацию и промышленные симуляции. 48 ГБ памяти позволяют держать большие модели и рабочие буферы на одном ускорителе.

Для каких AI-задач подходит:

• инференс больших языковых и мультимодальных моделей;
• дообучение через LoRA и QLoRA;
• генерация изображений, видео, аудио и трёхмерного контента;
• корпоративные RAG-системы и AI-агенты;
• компьютерное зрение и анализ видеопотоков;
• создание синтетических данных;
• цифровые двойники и симуляции в NVIDIA Omniverse;
• серверный рендеринг и виртуальные рабочие станции.

Три блока NVENC и три NVDEC поддерживают AV1 и одновременную обработку нескольких видеопотоков. L40S хорошо работает в мультимодальных системах, где нейросеть анализирует, генерирует и перекодирует медиа в пределах одного сервера.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она закрывает несколько классов серверных нагрузок одним типом GPU. Команда может разворачивать LLM, генеративную графику, видеоаналитику и трёхмерные приложения на общей инфраструктуре, не создавая отдельные узлы под каждый пайплайн. Высокая FP32-производительность также подходит для симуляций и подготовки данных.

Ограничения и нюансы. L40S не поддерживает MIG и NVLink. Распределение ресурсов между пользователями выполняется через NVIDIA vGPU и серверное программное обеспечение, а многокартовые модели масштабируются через контроллеры PCIe и средства AI-фреймворка.

Требования к сборке. Штатная среда L40S — серверное шасси 2U или 4U с мощными вентиляторами, которые продувают пассивный радиатор вдоль платы. Для узла с одним GPU уместно заложить 128–256 ГБ оперативной памяти и NVMe на 3,84–7,68 ТБ. Системы с четырьмя или восемью L40S собирают как полноценные серверы класса NVIDIA OVX.

Кому подходит. L40S рассчитана на центры обработки данных, облачные платформы, AI-студии и корпоративные команды со смешанными нагрузками. Это универсальный ускоритель для сервера, который в течение дня выполняет инференс, генерацию контента, обработку видео и визуализацию.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA L40

В каталоге CompX: NVIDIA L40

• Память: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 бита, пропускная способность 864 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 90,5 TFLOPS FP32 и до 724 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, пассивное охлаждение; серверы.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 16–20B в FP16/BF16, 32–40B в 8-битном формате и 65–75B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 300 Вт; один 16-контактный разъём питания.

L40 создана для серверной графики, виртуализации и визуальных вычислений со встроенными AI-функциями. Её основные сценарии — цифровые двойники, удалённые рабочие места, рендеринг, потоковое видео и генеративные модели для изображений и трёхмерных сцен. Четыре DisplayPort также позволяют использовать карту в системах визуализации с физическими дисплеями.

Для каких AI-задач подходит:

• генерация изображений и трёхмерного контента;
• создание синтетических обучающих данных;
• цифровые двойники и промышленные симуляции;
• виртуальные профессиональные рабочие станции;
• локальный и серверный инференс LLM;
• компьютерное зрение в визуальных пайплайнах;
• облачный рендеринг и виртуальное производство;
• видеотрансляции и перекодирование медиа.

L40 имеет три блока NVENC и три NVDEC с поддержкой AV1. Режимы Display On и Display Off позволяют использовать её как графическую карту с физическими выходами или как серверный ресурс для виртуализации и вычислений.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Её стоит брать для сервера, в котором AI работает внутри графического или инженерного процесса. Карта может генерировать контент, строить сложные сцены, кодировать видео и предоставлять удалённым пользователям полноценные профессиональные среды. 48 ГБ VRAM поддерживают большие сцены, текстуры, модели и несколько виртуальных рабочих мест.

Ограничения и нюансы. Вычислительный профиль L40 ориентирован на визуальные и смешанные нагрузки. MIG и NVLink не поддерживаются, а ресурсы между виртуальными пользователями распределяются через NVIDIA vGPU.

Требования к сборке. Для Omniverse, рендеринга или виртуальных рабочих станций к одной L40 стоит добавить 128–256 ГБ RAM и быстрое NVMe-хранилище от 3–4 ТБ. Пассивный радиатор рассчитан на непрерывный поток воздуха внутри серверного шасси.

Кому подходит. L40 подойдёт студиям виртуального производства, архитектурным и инженерным компаниям, облачным операторам и центрам визуализации. Её естественная среда — сервер, который превращает AI, графику и видео в единый рабочий сервис.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA L4

• Память: 24 ГБ GDDR6 ECC, шина 192 бита, пропускная способность 300 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 30,3 TFLOPS FP32 и до 485 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, низкопрофильная конструкция, один слот, пассивное охлаждение; серверы и периферийные системы.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 7–8B в FP16/BF16, 15–20B в 8-битном формате и 30–35B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 72 Вт, отдельный кабель питания не требуется.

L4 — компактный серверный ускоритель для массового инференса, AI-видео и потоковых сервисов. Один слот и потребление 72 Вт позволяют устанавливать несколько таких карт в плотные серверы и распределять между ними множество небольших запросов. 24 ГБ памяти также хватает для локальных LLM, генерации изображений и моделей компьютерного зрения.

Для каких AI-задач подходит:

• многопоточный инференс компактных LLM;
• распознавание и анализ видео в реальном времени;
• транскодирование и персонализация видеоконтента;
• распознавание и синтез речи;
• рекомендательные и поисковые системы;
• OCR, классификация и обработка документов;
• генерация изображений;
• периферийный AI в торговых, производственных и городских системах;
• виртуальные рабочие столы.

Два NVENC, четыре NVDEC и четыре декодера JPEG дают L4 высокий параллелизм в медиапайплайнах. NVIDIA предлагает сертифицированные серверы с 1–8 такими картами, что позволяет наращивать производительность по количеству потоков и пользователей.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она выигрывает за счёт плотности, энергоэффективности и специализации на инференсе. В одном сервере можно разместить несколько GPU, каждый из которых обслуживает отдельную группу видеопотоков, моделей или клиентов. Это практичная основа для сервиса, где важен стабильный суммарный поток запросов в течение суток.

Ограничения и нюансы. Пропускная способность памяти 300 ГБ/с и 24 ГБ VRAM определяют L4 как карту для инференса, видео и компактных моделей. Большие обучающие задачи и ёмкие LLM требуют совершенно другого класса серверных ускорителей.

Требования к сборке. Для одной-двух L4 достаточно серверного узла со 128 ГБ RAM и NVMe от 2–4 ТБ. В видеоаналитике архив записей лучше вынести на отдельное хранилище, оставив локальный NVMe под кэш, модели и временные данные. Пассивная однослотовая карта рассчитана на 1U- или 2U-шасси с продувом вдоль платы.

Кому подходит. L4 рассчитана на операторов потоковых платформ, системы видеонаблюдения, контакт-центры, поисковые сервисы и периферийные AI-решения. Это карта для большого количества регулярных инференс-запросов с минимальным потреблением энергии и серверного пространства.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA H200 NVL

В каталоге CompX: NVIDIA H200 NVL

• Память: 141 ГБ HBM3e, пропускная способность 4,8 ТБ/с.
• Вычислительная производительность: 60 TFLOPS FP32 и до 3341 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16, два слота, воздушное охлаждение; серверы NVIDIA MGX и сертифицированные системы.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 50–60B в FP16/BF16, 100–115B в 8-битном формате и 200–230B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: до 600 Вт с возможностью настройки; питание реализуется на уровне серверной платформы.

H200 NVL предназначена для больших моделей и массивов данных, которые активно обращаются к памяти. 141 ГБ HBM3e позволяют запускать на одном GPU ёмкие LLM, держать большой KV-кэш и увеличивать пакетную обработку запросов. Пропускная способность 4,8 ТБ/с поддерживает высокий темп инференса и математических расчётов.

Для каких AI-задач подходит:

• производственный инференс больших LLM;
• корпоративные генеративные сервисы с большим количеством пользователей;
• дообучение и обучение трансформерных моделей;
• крупные рекомендательные системы;
• анализ графов и массивов данных;
• молекулярное моделирование и биоинформатика;
• климатические, физические и инженерные симуляции;
• конфиденциальные AI-вычисления;
• распределение GPU между командами через MIG.

H200 NVL можно объединять по две или четыре карты через NVLink с пропускной способностью до 900 ГБ/с на GPU. Одна карта также разделяется на семь изолированных MIG-инстансов примерно по 16,5 ГБ, поэтому сервер может как выполнять одну большую задачу, так и обрабатывать несколько независимых нагрузок.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Главное преимущество — сочетание 141 ГБ памяти и серверного масштабирования через NVLink. Она позволяет запускать более крупные модели на меньшем количестве GPU, увеличивать пакет и обслуживать больше параллельных сессий. Карта также поставляется с пятилетней подпиской NVIDIA AI Enterprise для производственного развёртывания AI-сервисов.

Ограничения и нюансы. Один H200 NVL вмещает значительно больше весов и контекста, чем профессиональные карты RTX PRO, но полномасштабное обучение больших базовых моделей всё равно выполняется на связанной системе с несколькими ускорителями.

Требования к сборке. H200 NVL устанавливают в серверы MGX или сертифицированные узлы с рассчитанными питанием и охлаждением. Для системы с двумя картами практично заложить от 512 ГБ оперативной памяти и NVMe-хранилище от 6–8 ТБ под модели, контрольные точки и наборы данных. Четырёхкартовая конфигурация уже проектируется как целостный AI-сервер с готовой топологией NVLink.

Кому подходит. H200 NVL нужна компаниям, которые запускают большие LLM в производстве, обучают отраслевые модели или выполняют масштабные научные расчёты. Это ускоритель для сервера, где объём и скорость памяти напрямую определяют количество пользователей, размер моделей и время выполнения задач. У нас есть кейсы интеграции H200 в системы для конфиденциальных вычислений и милтех-инфраструктуру.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA H100

В каталоге CompX: NVIDIA H100 PCIe / H100 NVL

• Память: H100 PCIe — 80 ГБ HBM2e с пропускной способностью 2 ТБ/с; H100 NVL — 94 ГБ HBM3 с пропускной способностью 3,9 ТБ/с.
• Вычислительная производительность: H100 PCIe — около 51 TFLOPS FP32 и до 3026 TFLOPS FP8 со sparsity; H100 NVL — 60 TFLOPS FP32 и до 3341 TFLOPS FP8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, пассивное охлаждение; серверы.
• Оптимальный размер моделей: для H100 PCIe — плотные LLM до 24–30B в FP16/BF16, 55–65B в 8-битном формате и 110–130B после 4-битного квантования; для H100 NVL — до 32–40B, 65–75B и 130–150B соответственно.
• Энергопотребление: H100 PCIe — до 350 Вт, H100 NVL — до 400 Вт; один 16-контактный разъём питания.

H100 — базовая серверная платформа поколения Hopper для обучения и производственного инференса трансформерных моделей. Transformer Engine динамически использует FP8 и 16-битные форматы, а высокая пропускная способность HBM ускоряет работу с большими весами, пакетами и наборами данных. Карта также поддерживает конфиденциальные вычисления, MIG и NVLink.

Модификации. H100 PCIe на 80 ГБ предназначена для стандартных серверных узлов, инференса, обучения и высокопроизводительных вычислений. H100 NVL получила 94 ГБ более быстрой HBM3 и создана прежде всего для LLM-инференса: две соседние карты соединяются тремя мостами NVLink и образуют систему со 188 ГБ памяти и каналом 600 ГБ/с между GPU.

Для каких AI-задач подходит:

• обучение больших языковых и мультимодальных моделей;
• производственный инференс LLM;
• дообучение корпоративных и отраслевых моделей;
• рекомендательные системы;
• обработка больших массивов данных через RAPIDS;
• распознавание речи и компьютерное зрение;
• геномика и алгоритмы динамического программирования;
• научные и инженерные расчёты;
• безопасная работа с конфиденциальными данными;
• изолированные AI-среды через MIG.

Каждая H100 поддерживает до семи MIG-инстансов. Для больших задач две PCIe-карты или две H100 NVL можно связать через NVLink, а серверные платформы HGX масштабируют Hopper до четырёх или восьми GPU.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет зрелую серверную экосистему и широкий выбор сертифицированных готовых сборок. H100 PCIe подходит для универсального узла обучения и инференса. Пара H100 NVL даёт 188 ГБ HBM и создаёт готовую конфигурацию для моделей класса 70B в высокой точности и с большой пакетной нагрузкой.

Ограничения и нюансы. На одной H100 PCIe большие LLM запускаются в квантованном формате. Для FP16/BF16-моделей класса 70B используется пара H100 NVL или многокартовая система.

Требования к сборке. Одна H100 PCIe работает в серверном узле с пассивным продувом и питанием до 350 Вт. Для пары H100 NVL нужны соседние двухслотовые позиции под три моста NVLink; обе карты желательно размещать в одном домене процессора или коммутатора PCIe. Для такого узла уместно заложить от 512 ГБ оперативной памяти и NVMe от 7,68 ТБ.

Кому подходит. H100 PCIe рассчитана на корпоративные AI-платформы, исследовательские центры и вычислительные кластеры со смешанными задачами обучения и инференса. H100 NVL подойдёт сервисам, которые запускают большие LLM для многих пользователей и нуждаются в быстрой связи между двумя GPU.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA A800 40GB Active

В каталоге CompX: Посмотреть доступные NVIDIA A800 40GB Active

• Память: 40 ГБ HBM2, шина 5120 бит, пропускная способность 1555,2 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 19,5 TFLOPS FP32, 9,7 TFLOPS FP64 и до 1247 AI TOPS INT8 со sparsity.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции. Видеовыходов нет.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 13–16B в FP16/BF16, 27–32B в 8-битном формате и 55–65B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 240 Вт.

A800 40GB Active — специализированный вычислительный ускоритель Ampere для локального AI, анализа данных, высокопроизводительных вычислений и инженерных симуляций. Его главная особенность — 40 ГБ высокоскоростной памяти HBM2 с пропускной способностью более 1,5 ТБ/с. Активное охлаждение позволяет использовать карту как в серверном шасси, так и в мощной настольной рабочей станции.

Для каких AI-задач подходит:

• обучение и дообучение нейросетей;
• локальный инференс больших языковых моделей;
• анализ больших наборов данных;
• вычислительная гидродинамика и инженерные симуляции;
• молекулярное моделирование;
• научные расчёты с FP64;
• рекомендательные системы;
• изолированные среды через MIG;
• распределённые вычисления на двух или четырёх GPU.

A800 можно разделить на семь MIG-инстансов по 5 ГБ для независимых задач или пользователей. Две карты соединяются через NVLink и получают прямой канал до 400 ГБ/с, а поддерживаемые приложения могут работать с совокупными 80 ГБ памяти. NVIDIA также демонстрировала готовые рабочие станции с четырьмя A800 и 160 ГБ HBM2.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Это специализированное решение именно для серверных вычислительных функций и тяжёлых AI-задач. Она хорошо работает с большими матрицами, научными данными и моделями, которые постоянно обращаются к VRAM.

Ограничения и нюансы. A800 не имеет видеовыходов, поэтому для мониторов нужна отдельная графическая карта. Память двух ускорителей через NVLink использует только программное обеспечение, поддерживающее соответствующее распределение модели или данных.

Требования к сборке. Однокартовую станцию рекомендуется строить на Threadripper PRO или Xeon W с 256 ГБ оперативной памяти и NVMe на 2–4 ТБ. Блок питания на 1000–1200 Вт одновременно обеспечит энергией A800, производительный процессор и отдельную карту для вывода изображения.

Кому подходит. A800 40GB рассчитана на лаборатории, инженерные отделы, университеты и команды анализа данных.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

NVIDIA GeForce RTX 5090

• Память: 32 ГБ GDDR7, шина 512 бит, пропускная способность 1792 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: около 104,8 TFLOPS FP32 и до 3352 AI TOPS.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16; Founders Edition — длина 304 мм, два слота и сквозная система охлаждения. Размеры партнёрских моделей отличаются.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 10–13B в FP16/BF16, 24–27B в 8-битном формате и 45–55B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 575 Вт; один кабель PCIe пятого поколения на 600 Вт или комплектный переходник с кабелей PCIe 8-pin.

GeForce RTX 5090 — игровой флагман Blackwell для максимально производительной однопользовательской AI-системы. 32 ГБ GDDR7 и пропускная способность 1792 ГБ/с обеспечивают высокий темп локального инференса, генерации изображений и видео, а также дообучения моделей. Поддержка CUDA позволяет запускать большинство популярных AI-инструментов без отказа от привычных программных сред.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM и мультимодальные модели;
• RAG, AI-агенты и персональные помощники;
• дообучение через LoRA и QLoRA;
• генерация изображений в высоком разрешении;
• генерация и обработка видео;
• синтез речи и музыки;
• компьютерное зрение;
• исследовательские эксперименты с FP4 и FP8;
• сочетание AI-разработки, трёхмерной графики и монтажа.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она даёт самую высокую вычислительную производительность среди потребительских моделей. Она подходит разработчику или студии, которым нужна максимальная скорость локального AI без функций корпоративной виртуализации и серверного управления. Особенно хорошо карта раскрывается в генеративных задачах, где одновременно работают модель, декодер, модули управления и средства увеличения разрешения.

Ограничения и нюансы. RTX 5090 не имеет ECC, MIG и NVLink, но требует значительной мощности питания — 575 Вт. Это более требовательное решение по сравнению с производительными профессиональными видеокартами для AI.

Требования к сборке. Для AI-системы с RTX 5090 уместны Ryzen 9 или Core Ultra 9, 128 ГБ оперативной памяти, NVMe на 2–4 ТБ и блок питания на 1200 Вт с нативным кабелем 12V-2x6. Founders Edition требует 304 мм по длине и ещё примерно 36 мм для безопасного изгиба кабеля.

Кому подходит. GeForce RTX 5090 подойдёт независимым AI-разработчикам, исследователям, творческим студиям и небольшим командам с одним основным пользователем системы. Это карта для высокой локальной скорости, а не для разделения ресурсов между отделами или развёртывания корпоративного сервиса.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

AMD Radeon AI PRO R9700

• Память: 32 ГБ GDDR6, шина 256 бит, пропускная способность 640 ГБ/с; ECC поддерживается в Linux.
• Вычислительная производительность: 47,8 TFLOPS FP32 и до 766 TFLOPS FP8 со структурированной разреженностью.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16, два слота, активное охлаждение; длина и видеовыходы зависят от производителя конкретной карты.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 10–13B в FP16/BF16, 24–27B в 8-битном формате и 45–55B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 300 Вт; один разъём 12V-2x6.

Radeon AI PRO R9700 — специализированная карта AMD для локального AI и рабочих процессов с большим потреблением памяти. 32 ГБ VRAM позволяют запускать ёмкие LLM, генеративные модели и задачи компьютерного зрения на одной рабочей станции. Основной средой для разработки и обучения выступает ROCm.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс LLM;
• корпоративные RAG-системы;
• дообучение через LoRA и QLoRA;
• генерация изображений и видео;
• распознавание и синтез речи;
• компьютерное зрение;
• разработка моделей в PyTorch через ROCm;
• параллельная работа нескольких независимых AI-задач;
• многокартовое обучение и инференс.

R9700 поддерживает FP8, INT8 и INT4 на матричных ускорителях RDNA 4. AMD позиционирует её для масштабируемых многокартовых конфигураций и локальной работы с большими языковыми моделями.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 32 ГБ памяти, полный PCIe 5.0 x16 и современные матричные форматы в экосистеме AMD. Это сильная основа для команды, которая строит локальный AI на ROCm, использует открытые модели и планирует масштабировать вычисления несколькими картами.

Ограничения и нюансы. ECC для R9700 работает только в Linux. Проекты, жёстко привязанные к CUDA-библиотекам или расширениям, потребуют переноса на ROCm или выбора альтернативных компонентов. Актуальная официальная поддержка ROCm для R9700 сосредоточена на определённых версиях Ubuntu и RHEL.

Требования к сборке. Для одной карты достаточно Ryzen 9 или Threadripper, 128 ГБ оперативной памяти, NVMe от 2 ТБ и блока питания на 850–1000 Вт. Габариты зависят от производителя, поэтому корпус и размещение кабеля 12V-2x6 сверяют с конкретной моделью. Для двух R9700 уместна платформа Threadripper PRO с двумя полноценными слотами и блоком питания на 1600 Вт.

Кому подходит. Radeon AI PRO R9700 рассчитана на разработчиков, лаборатории и компании, которые строят AI-инфраструктуру вокруг ROCm. Она особенно интересна для локальных LLM, дообучения и многокартовых систем с открытым программным стеком.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

AMD Radeon PRO W7900

• Память: 48 ГБ GDDR6 ECC, шина 384 бита, пропускная способность 864 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 61,3 TFLOPS FP32, 123 TFLOPS FP16 Matrix и до 245 TOPS INT4.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, длина 11 дюймов, активное охлаждение; стандартная версия занимает три слота, Dual Slot — два.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 16–20B в FP16/BF16, 32–40B в 8-битном формате и 65–75B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 295 Вт; два 8-контактных разъёма питания.

Radeon PRO W7900 — флагманская профессиональная карта поколения RDNA 3 для проектирования, больших трёхмерных сцен, научной визуализации и локального AI. 48 ГБ ECC-памяти одновременно вмещают ёмкие модели, геометрию, текстуры и наборы данных.

Модификации. Стандартная W7900 имеет трёхслотовое исполнение. W7900 Dual Slot сохраняет 48 ГБ памяти, те же вычислительные характеристики и энергопотребление, но занимает два слота. Более компактная версия удобнее для систем с платами захвата, скоростными сетевыми адаптерами или второй видеокартой.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс больших языковых моделей;
• дообучение отраслевых моделей;
• генерация изображений и трёхмерного контента;
• компьютерное зрение;
• обработка больших медицинских и геопространственных изображений;
• подготовка синтетических данных;
• архитектурное и инженерное проектирование;
• научная визуализация;
• удалённые профессиональные рабочие места;
• монтаж и работа с видео высокого разрешения.

Карта поддерживает DisplayPort 2.1, вывод 12-битного HDR и разрешение до 12K с DSC. Аппаратный медиадвижок кодирует и декодирует AV1, H.265 и H.264, поэтому W7900 хорошо сочетает AI с монтажом, визуальными эффектами и виртуальным производством.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она даёт 48 ГБ ECC-памяти в карте для профессиональной графики и локальных вычислений. Её сильная сторона — рабочий процесс, где AI обрабатывает результаты проектирования, медицинские изображения, трёхмерные сцены или видеоматериалы.

Ограничения и нюансы. RDNA 3 поддерживает матричные FP16, INT8 и INT4, но не FP8. Для AI-разработки основной средой выступает Linux с ROCm. Серия Radeon PRO W7000 предназначена для рабочих станций, а не для эксплуатации в крупном центре обработки данных.

Требования к сборке. Одной W7900 соответствует рабочая станция со 128–256 ГБ оперативной памяти, NVMe на 2–4 ТБ и блоком питания на 1000 Вт. Трёхслотовую версию стоит брать для однокартовой системы, где рядом не планируются другие крупные платы. Dual Slot лучше вписывается в Threadripper PRO со второй видеокартой или дополнительными устройствами PCIe.

Кому подходит. Radeon PRO W7900 подойдёт архитектурным бюро, инженерным компаниям, студиям графики, медицинским центрам и научным группам. Это профессиональная видеокарта для сочетания 48 ГБ VRAM, больших визуальных проектов и локального AI.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

AMD Radeon PRO W7800

• Память: 32 или 48 ГБ GDDR6 ECC. Версия на 32 ГБ имеет шину 256 бит и пропускную способность 576 ГБ/с; на 48 ГБ — 384 бита и 864 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 45,2 TFLOPS FP32, 90,4 TFLOPS FP16 Matrix и до 181 TOPS INT4.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 11 дюймов, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: для версии на 32 ГБ — плотные LLM до 10–13B в FP16/BF16, 24–27B в 8-битном формате и 45–55B после 4-битного квантования; для 48 ГБ — до 16–20B, 32–40B и 65–75B соответственно.
• Энергопотребление: 260 Вт; два 8-контактных разъёма питания.

Radeon PRO W7800 — профессиональная карта для инженерных, визуальных и AI-нагрузок среднего и высокого уровня. Старшая модификация имеет более широкую шину и на 50% большую пропускную способность памяти, поэтому её преимущество проявляется как в размере моделей, так и в скорости вычислений во время обучения или инференса.

Модификации. W7800 на 32 ГБ рассчитана на регулярную работу с локальными моделями, CAD, трёхмерной графикой и видео. Версия на 48 ГБ вмещает более крупные LLM, сцены и наборы данных.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM и корпоративные RAG-системы;
• дообучение через LoRA и QLoRA;
• генерация изображений;
• обработка медицинских и спутниковых снимков;
• компьютерное зрение;
• архитектурная визуализация;
• CAD, CAE и цифровые двойники;
• анализ больших наборов данных;
• монтаж и визуальные эффекты;
• удалённые профессиональные рабочие места.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Версия на 32 ГБ подходит для сбалансированной рабочей станции, где AI дополняет инженерный или творческий процесс. Модификация на 48 ГБ ориентирована на большие данные, ёмкие модели и сложные сцены, но сохраняет энергопотребление 260 Вт и двухслотовый формат.

Ограничения и нюансы. Обе версии имеют одинаковую матричную и FP32-производительность. Старшая карта ускоряется там, где нагрузка использует её более широкую шину и более высокую пропускную способность. Для AI основной программной средой остаётся ROCm в Linux.

Требования к сборке. Для версии на 32 ГБ достаточно 128 ГБ оперативной памяти, NVMe от 2 ТБ и блока питания на 850–1000 Вт. Версию на 48 ГБ логично дополнить 256 ГБ RAM и накопителем на 4 ТБ, чтобы работа с более крупными моделями и наборами данных не упиралась в остальные компоненты системы.

Кому подходит. W7800 на 32 ГБ подойдёт инженерам, архитекторам, аналитикам и студиям с регулярными локальными AI-задачами. Версия на 48 ГБ рассчитана на команды, которым нужна более крупная модель или набор данных в памяти.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

AMD Radeon PRO W6800

В каталоге CompX: AMD Radeon PRO W6800

• Память: 32 ГБ GDDR6 ECC, шина 256 бит, пропускная способность 512 ГБ/с, 128 МБ Infinity Cache.
• Вычислительная производительность: 17,8 TFLOPS FP32 и 35,7 TFLOPS FP16.
• Исполнение: PCIe 4.0 x16, полная высота, два слота, длина 10,5 дюйма, активное охлаждение; рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 10–13B в FP16/BF16, 24–27B в 8-битном формате и 45–55B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 250 Вт; один 6-контактный и один 8-контактный разъёмы питания.

Radeon PRO W6800 — профессиональная карта RDNA 2 с большим для своего поколения объёмом памяти. Её естественная среда — работа с медицинскими и геопространственными изображениями, большими трёхмерными сценами, видео, CAD и моделями компьютерного зрения. Актуальная поддержка ROCm также позволяет использовать 32 ГБ VRAM для локального инференса и дообучения.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс LLM;
• RAG и работа с корпоративными документами;
• дообучение через LoRA и QLoRA;
• сегментация и классификация больших изображений;
• медицинская визуализация;
• анализ спутниковых и геопространственных данных;
• промышленное компьютерное зрение;
• генерация изображений;
• CAD, 3D и научная визуализация.

Шесть Mini DisplayPort 1.4 позволяют построить многомониторное рабочее место для диспетчерской, медицинского центра или инженерной лаборатории. Карта аппаратно кодирует H.264 и H.265 и декодирует AV1, поэтому её можно использовать для анализа и просмотра видеоматериалов высокого разрешения.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 32 ГБ ECC-памяти с широкой поддержкой графического и инженерного ПО. Её стоит рассматривать для рабочего процесса, где основной массив данных составляют изображения, геометрия, текстуры или локальная модель, а AI дополняет визуальную аналитику и проектирование.

Ограничения и нюансы. RDNA 2 не имеет специализированных матричных блоков нового поколения, поэтому ёмкость памяти здесь заметно важнее чистой AI-производительности. W6800 лучше всего раскрывается в смешанных графических и вычислительных нагрузках.

Требования к сборке. Для обработки больших изображений и трёхмерных проектов уместно заложить 128–256 ГБ оперативной памяти и NVMe на 2–4 ТБ. Блока питания на 750–850 Вт достаточно для одной карты и производительного процессора. Плата занимает два слота и имеет длину 267 мм.

Кому подходит. Radeon PRO W6800 подойдёт медицинским центрам, геоаналитическим командам, архитектурным бюро, лабораториям и компаниям с большими визуальными наборами данных.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

Intel Arc Pro B70

В каталоге CompX: Посмотреть доступные Intel Arc Pro B70

• Память: 32 ГБ GDDR6 ECC, шина 256 бит, пропускная способность 608 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 22,94 TFLOPS FP32 и 367 TOPS INT8 на блоках XMX.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16; референсная карта Intel занимает два слота и имеет длину 10,5 дюйма, партнёрские версии могут отличаться.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 10–13B в FP16/BF16, 24–27B в 8-битном формате и 45–55B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 230 Вт у референсной карты Intel; один 8-контактный разъём.

Arc Pro B70 — старшая профессиональная карта Intel Xe2 для локального AI, программной разработки и создания контента. 32 ГБ памяти сочетаются с 256 блоками XMX, поэтому карта одновременно вмещает большие контексты и поддерживает высокий темп квантованного инференса. Intel также рекомендует использовать её в многокартовых конфигурациях под Linux.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM и мультимодальные модели;
• RAG с длинным контекстом;
• корпоративные AI-агенты;
• параллельное обслуживание нескольких пользователей;
• дообучение компактных и средних моделей;
• генерация изображений;
• компьютерное зрение;
• обработка и перекодирование видео;
• AI-функции в проектировании и трёхмерной графике;
• разработка через oneAPI, OpenVINO и PyTorch XPU.

Два многоформатных медиаблока поддерживают кодирование и декодирование AV1, HEVC, H.264 и VP9. Карта также работает с профессиональными драйверами и сертифицированным программным обеспечением для проектирования, архитектуры и создания медиа.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она сочетает 32 ГБ памяти с самой высокой AI-производительностью в серии Arc Pro B. Она подходит для локального сервиса, который обрабатывает несколько запросов одновременно, работает с большим контекстом или держит рядом LLM, модель embeddings и дополнительные модули. Экосистема Intel особенно уместна для команд, которые уже используют oneAPI или OpenVINO.

Ограничения и нюансы. Программный стек B70 строится вокруг Intel XPU, поэтому готовый CUDA-зависимый проект может быть с ней несовместим. Основные инструменты для AI — oneAPI, OpenVINO и Intel Extension for PyTorch.

Требования к сборке. Для локального инференса с длинным контекстом целесообразны 128 ГБ оперативной памяти, NVMe от 2 ТБ и блок питания на 750–850 Вт. В BIOS нужно активировать Resizable BAR, чтобы процессор полноценно работал со всем объёмом VRAM.

Кому подходит. Arc Pro B70 рассчитана на AI-разработчиков, программные компании, творческие студии и внутренние корпоративные команды, которые запускают локальные модели на стеке Intel. Это карта для высокой параллельной нагрузки и больших рабочих контекстов.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

Intel Arc Pro B65

• Память: 32 ГБ GDDR6, шина 256 бит, пропускная способность 608 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 12,28 TFLOPS FP32 и 197 TOPS INT8 на блоках XMX.
• Исполнение: PCIe 5.0 x16; доступна в партнёрских исполнениях для рабочих станций.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 10–13B в FP16/BF16, 24–27B в 8-битном формате и 45–55B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 200 Вт; тип разъёма определяет вендор.

Arc Pro B65 сохраняет 32 ГБ памяти и пропускную способность старшей B70, но имеет меньший вычислительный ресурс: 20 ядер Xe2 и 160 блоков XMX. Это карта для сценариев, в которых модель, контекст или профессиональный проект должны полностью помещаться в VRAM, а максимальный темп обработки не является главным требованием.

Для каких AI-задач подходит:

• локальный инференс LLM;
• RAG с большими документами;
• AI-ассистенты для одного или нескольких специалистов;
• дообучение через LoRA и QLoRA;
• генерация изображений;
• архитектурная и инженерная визуализация;
• компьютерное зрение;
• обработка видео;
• разработка и тестирование моделей в oneAPI;
• многокартовые конфигурации под Linux.

B65 поддерживает аппаратную работу с AV1, HEVC, H.264 и VP9, четыре дисплея и профессиональные драйверы. Intel также позиционирует её для Linux-систем с несколькими GPU, где общая ёмкость памяти наращивается отдельными картами.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Главный ресурс — полные 32 ГБ VRAM при умеренной вычислительной конфигурации. Она подходит разработчику, которому важно загрузить более высокую точность, длинный контекст или более крупную модель, но не нужна высокая скорость. Такой профиль хорошо соответствует разработке, тестированию и регулярному локальному инференсу.

Ограничения и нюансы. B65 и B60 имеют одинаковые 197 TOPS INT8, поэтому дополнительные 8 ГБ у B65 расширяют прежде всего вместимость и рабочий контекст. Карта не ускоряет короткий запрос только благодаря большему объёму памяти.

Требования к сборке. Однопользовательской AI-станции с B65 соответствуют 128 ГБ оперативной памяти, NVMe на 2 ТБ и блок питания около 750 Вт.

Кому подходит. Arc Pro B65 подойдёт независимым разработчикам, инженерам, архитекторам и небольшим AI-командам, которым нужны 32 ГБ памяти в экосистеме Intel.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

Intel Arc Pro B60

В каталоге CompX: Посмотреть доступные Intel Arc Pro B60

• Память: 24 ГБ GDDR6, шина 192 бита, пропускная способность 456 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 12,28 TFLOPS FP32 и 197 TOPS INT8 на блоках XMX.
• Исполнение: PCIe 5.0 x8; форм-фактор определяется производителем конкретной карты.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 7–8B в FP16/BF16, 15–20B в 8-битном формате и 30–35B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: от 120 до 200 Вт в зависимости от исполнения.

Arc Pro B60 — базовый строительный блок для масштабируемых AI-систем. Одна карта с 24 ГБ памяти закрывает локальные LLM, RAG и профессиональные творческие задачи, а несколько B60 в системе под Linux распределяют модели и инференс между отдельными GPU. Пример — проект Intel Battlematrix с 8 такими картами и 192 ГБ совокупной VRAM.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM и RAG;
• корпоративные системы вопросов и ответов;
• инференс нескольких моделей;
• генерация изображений;
• компьютерное зрение;
• обработка видео;
• разработка ПО с oneAPI;
• многокартовый инференс под Linux;
• распределённая работа с моделями до 150B;
• трёхмерное моделирование и инженерная графика.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она интересна как основа системы, которую можно наращивать одинаковыми модулями. Это интересный вариант для компании, которая начинает с одного локального GPU, а затем переходит к нескольким моделям, большему потоку запросов или распределённому инференсу.

Ограничения и нюансы. PCIe 5.0 работает в режиме x8, что соответствует её многокартовому позиционированию и позволяет платформе обслуживать больше ускорителей. Объединённая ёмкость нескольких B60 используется через программное распределение модели и данных, но не является единым физическим пулом памяти.

Требования к сборке. Для одной B60 достаточно 128 ГБ оперативной памяти и NVMe от 2 ТБ. Её главный масштабируемый сценарий требует платформы Intel Xeon, где можно разместить до восьми карт и управлять ими через инструменты Intel XPU.

Кому подходит. Arc Pro B60 рассчитана на AI-стартапы, программные компании, интеграторов и лаборатории, которые планируют наращивать локальные вычисления постепенно. Её основная ценность — лёгкое масштабирование нескольких доступных GPU в одной Linux-системе.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

Intel Arc Pro B50

• Память: 16 ГБ GDDR6 ECC, шина 128 бит, пропускная способность 224 ГБ/с.
• Вычислительная производительность: 10,65 TFLOPS FP32 и 170 TOPS INT8 на блоках XMX.
• Исполнение: PCIe 5.0 x8, низкопрофильная конструкция, два слота, длина 6,6 дюйма, активное охлаждение; компактные рабочие станции.
• Оптимальный размер моделей: плотные LLM до 3–6B в FP16/BF16, 7–10B в 8-битном формате и 18–22B после 4-битного квантования.
• Энергопотребление: 70 Вт, отдельный кабель питания не требуется.

Arc Pro B50 — низкопрофильная видеокарта с 16 ГБ ECC-памяти и 128 блоками XMX. Она создана для рабочих мест, где AI ускоряет проектирование, обработку изображений, видео и документооборот, но система должна оставаться небольшой, тихой и энергоэффективной.

Для каких AI-задач подходит:

• локальные LLM малого размера;
• RAG для внутренних документов;
• OCR и извлечение данных;
• классификация изображений;
• контроль качества на производстве;
• генерация и редактирование изображений;
• транскрибирование и анализ видео;
• AI-функции в CAD и 3D;
• инференс в компактных периферийных системах;
• разработка через OpenVINO и oneAPI.

Два медиаблока поддерживают AV1, HEVC, H.264 и VP9, а четыре Mini DisplayPort 2.1 позволяют подключать многомониторное профессиональное рабочее место. Карта питается непосредственно от PCIe и не требует отдельного силового кабеля.

Почему стоит выбрать именно эту модель. Она имеет 16 ГБ ECC-памяти в формате, который устанавливается в компактный корпоративный ПК или низкопрофильную рабочую станцию. Она позволяет выполнять локальную обработку документов, изображений и видео без передачи данных в облако и без перестройки всей системы питания.

Ограничения и нюансы. Пропускная способность 224 ГБ/с ориентирует B50 на инференс, профессиональное ПО и небольшие модели. Высокие пакетные нагрузки и большие LLM требуют B60, B65 или B70.

Требования к сборке. Для такого класса задач достаточно 64 ГБ оперативной памяти, NVMe на 1 ТБ и блока питания на 400–500 Вт. Карта имеет длину 168 мм, занимает два низкопрофильных слота и не требует замены проводки питания в готовой системе.

Кому подходит. Arc Pro B50 подойдёт инженерам, дизайнерам, офисным AI-командам, производственным предприятиям и разработчикам периферийных систем. Это карта для тихого компактного компьютера, который ежедневно выполняет конкретные локальные AI-функции.

↑ Вернуться к сравнительной таблице

AI-видеокарты по целевому назначению

Технические характеристики каждой модели раскрываются в конкретных рабочих сценариях. В таблице собраны задачи и типы систем, для которых лучше всего подходит каждая AI-видеокарта.

Какую AI-видеокарту выбрать

Какую видеокарту выбрать для локального AI, LLM и генеративных моделей, определяет конкретный пайплайн:

• Для компактного инференса, RAG, компьютерного зрения и AI-функций в профессиональном софте достаточно моделей на 16–24 ГБ.
• Карты с 32–48 ГБ рассчитаны на более крупные LLM, дообучение, генерацию видео и сложные наборы данных в полноценных рабочих станциях.
• Объём от 72 ГБ — это уже большие однокартовые модели, многопользовательский инференс и серверные системы с высокой нагрузкой.

Следующий уровень выбора — программная экосистема и формат инфраструктуры:

• NVIDIA обеспечивает самую широкую поддержку CUDA и готовых AI-инструментов.
• AMD предлагает большие объёмы памяти и открытый стек ROCm.
• Intel предлагает oneAPI, OpenVINO и доступные многокартовые системы для локального инференса.

Профессиональная рабочая станция, компактный периферийный узел и сервер для десятков пользователей требуют разных GPU, даже когда запускают похожие модели.

В CompX мы можем подобрать как отдельную видеокарту, так и готовую AI-систему под вашу задачу: GPU, процессор, оперативную память, накопители, питание и охлаждение. Мы рассчитываем оптимальные конфигурации для локальных LLM, RAG, генеративного AI, видеоаналитики, обучения моделей или корпоративного сервиса, оставляя пространство для будущего масштабирования.

Наша команда проходит с проектом весь путь — от требований и подбора компонентов до сборки, тестирования, настройки и дальнейшей поддержки. Если вас интересует создание собственной AI-инфраструктуры, наши эксперты могут подключиться к проекту на любом этапе — от концепции до настройки перед запуском и текущего обслуживания.

FAQ по выбору AI-видеокарты

Сколько VRAM нужно для локального AI?

Для LLM на 7–8B достаточно 16–24 ГБ, для 13B оптимальны 32 ГБ, а модели 70B требуется около 140 ГБ в FP16/BF16, 70–80 ГБ в 8-битном или 40–48 ГБ в 4-битном формате. Учитывайте количество параметров, точность и контекст.

Что важнее для AI: больше VRAM или более быстрый GPU?

Сначала модель должна полностью поместиться в VRAM. После этого скорость определяют вычислительная производительность и пропускная способность памяти.

Можно ли объединить память нескольких видеокарт?

У каждой карты есть собственная VRAM, но модель можно распределить между несколькими GPU средствами программного обеспечения. Такая система использует суммарную ёмкость карт с дополнительными затратами на обмен данными. Учитывайте, что это будет работать только в среде, которая поддерживает распределение задач между несколькими модулями видеопамяти.

Что лучше: одна карта с большой VRAM или несколько меньших?

Одна ёмкая карта удобнее для инференса, генерации и дообучения одной модели. Несколько GPU нужны для параллельных запросов, распределённого обучения или моделей, которые не помещаются на одном ускорителе.

Обязательно ли нужен NVLink для нескольких GPU?

Несколько карт в одной конфигурации могут работать через PCIe. NVLink ускоряет прямой обмен между GPU при распределённом обучении, инференсе больших моделей и научных расчётах.

Насколько важны количество и скорость линий PCIe?

Для локального инференса полностью загруженной в VRAM модели их влияние невелико. PCIe становится важным в многокартовых системах и пайплайнах с постоянным обменом между GPU, процессором и оперативной памятью.

Подходят ли AMD и Intel для AI без CUDA?

Да. AMD работает через ROCm, Intel — через oneAPI, OpenVINO и PyTorch XPU. Главное условие — поддержка конкретной карты, операционной системы и необходимых библиотек.

Почему профессиональная AI-видеокарта дороже GeForce?

Профессиональные модели предлагают больше VRAM, ECC, сертифицированные драйверы, длительную поддержку, виртуализацию и серверные функции. Их цена учитывает стабильную работу в корпоративной инфраструктуре.

Можно ли установить серверную AI-карту в обычный ПК?

Активную карту вроде A800 Active можно установить в совместимую рабочую станцию. Пассивные L40S, H100 и H200 NVL требуют серверного шасси с мощным продольным продувом.

Что выгоднее: локальная AI-станция или аренда GPU в облаке?

Локальная система подходит для постоянной нагрузки, конфиденциальных данных и стабильной задержки. Облако выгодно для коротких экспериментов, пиковых задач и временного доступа к дорогим серверным GPU.