Не кожне GPU-навантаження потребує окремого сервера, але є межа, після якої shared-рішення починає гальмувати команду.
Коли shared ще ок
- Короткі експерименти та тестові середовища
- Невеликі inference-задачі
- Низька чутливість до часу виконання
Коли потрібен dedicated GPU
- Довгі тренування моделей
- Рендер та відеообробка з передбачуваними дедлайнами
- Висока вимога до локального NVMe і стабільного CPU
На що дивитися при виборі
- Обсяг VRAM
- Тип і кількість GPU
- CPU, RAM і NVMe поруч із GPU
- Канал та політика доступу до сервера
GPU сервер виправдовує себе тоді, коли команда купує не просто залізо, а передбачуваний час виконання задач.