Порівняння Nvidia H100, L40S та RTX 5090 для AI: яку відеокарту обрати у 2025?

Відеокарти широко застосовуються для підтримки штучного інтелекту. Якщо казати дуже узагальнено, принцип схожий на майнінг і блокчейн. Багато потокових процесорів — багато одночасних обчислень. У 2025 році дуже популярними стали три GPU для штучного інтелекту, створені компанією Nvidia. Це флагманська модель H100, гібридна L40S та ігрова RTX 5090. Кожна з них має свої переваги, недоліки та сценарії застосування. Які саме — читайте у нашому докладному огляді. 

Nvidia H100 — безкомпромісний флагман

Найпотужніші відеокарти для AI на сьогоднішній день. Використовують архітектуру Hopper з тензорними ядрами, створеними спеціально для навчання штучного інтелекту. 

Nvidia H100 — не ігрова і не звичайна комерційна модель. Її призначення — це тренування великих мовних моделей, обробка інформації у дата-центрах і підтримка хмарних сервісів. Цільова авдиторія — великий бізнес. 

Технічні характеристики

Практичні сценарії використання — глибинне навчання, аналіз баз даних з мільярдами рядків, комп’ютерний зір для медицини, промисловості та мілітарі, складання суперкомп’ютерів. 

Переваги:

• Найвища продуктивність у світі. Сервери з Nvidia H100 використовуються компаніями Microsoft, Google та OpenAI. 

• Легке масштабування. Підтримується монтаж чотирьох відеокарт в одному серверному корпусі. Можливе об’єднання сотень серверів у кластери з оптимальним розподіленням задач. Це оптимальний варіант для дата-центрів будь-якого розміру. 

• Оптимізація під AI. H100 забезпечує втричі вищу продуктивність на один потоковий процесор, ніж AI-сервери з L40S та RTX 5090. Це вузькоспеціалізоване рішення, ідеальне для свого сегменту. 

Недоліки:

• Висока ціна. Залежно від конкретної конфігурації та залишків чипів на складах вартість може коливатися від 25 до 35 тисяч доларів за одну плату. Ці відеокарти не підійдуть для маленьких приватних компаній і, тим паче, індивідуального використання. 

• Велике енергоспоживання. GPU H100 потребує дуже потужних блоків живлення та ставить високі вимоги до охолодження. В ідеалі це має бути промислове кондиціонування приміщення — як у топових дата-центрах. 

Nvidia L40S — універсальне рішення для AI та графіки

У порівнянні Nvidia L40S, H100 та RTX 5090 перша є «золотою серединою» або ж проміжним рішенням. Головна причина — традиційна архітектура Ada Lovelace, яка використовується в ігрових відеокартах і професійних чіпах для 3D-моделювання. Так, вона поступається флагману за продуктивністю, але її можна використовувати в будь-яких сценаріях, де є високі вимоги до GPU. 

Тому такі відеокарти для AI будуть ідеальні для комбінованих робочих місць, де навчання моделей та аналіз даних чергуються з рендерингом і візуалізаціями. 

Технічні характеристики

Практичні сценарії використання — виведення та інтерпретація результатів роботи нейромереж, рендеринг відео у роздільній здатності 4K/8K, генерація зображень на основі запитів користувача, бізнес-аналітика, задачі машинного навчання початкового та середнього рівня. 

Переваги:

• Збалансована ціна. Все ще дорожче, ніж будь-які ігрові відеокарти, але вже не лякає захмарними цифрами. Одна плата обійдеться у 7,5–12 тисяч доларів залежно від конфігурації та поточної ситуації на ринку. 

• Сумісність. Базові AI-сервери з L40S та RTX 5090 можуть складатися на основі комплектуючих звичних форм-факторів — корпусів типу Tower, материнських плат ATX тощо. Для них не обов’язково будувати дата-центр. 

• Сертифікація. L40S адаптована для професійних задач і має підвищену точність обчислень з рухомою комою. Це рішення не для перших спроб та експериментів, а для стабільної роботи у великих масштабах. 

Недоліки:

• Локальне застосування. Nvidia L40S підійде для підтримки малих і середніх моделей штучного інтелекту безпосередньо на підприємстві, але не для створення глобальних хмарних сервісів. 

• Нижчий рівень оптимізації. Такі GPU для штучного інтелекту мають нижчу продуктивність на один потоковий процесор чи на один ват потужності в порівнянні з флагманами. Це ціна використання гібридної архітектури. 

Nvidia RTX 5090 — ігрова модель на службі в AI

Топова ігрова відеокарта з архітектурою Blackwell та інноваційною пам’яттю GDDR7. Теоретично, виробник не схвалює її професійне застосування, адже вона не має підтримки спеціальних драйверів і не забезпечує достатньої точності обчислень з рухомою комою. Але така GPU все ще має достатньо високу продуктивність для підтримки штучного інтелекту — хоча й в обмежених масштабах. 

Nvidia RTX 5090 найчастіше вибирають ентузіасти та інженери-початківці, яким потрібне бюджетне рішення для старту в AI. 

Технічні характеристики

Практичні сценарії використання — розробка та тестування міні-ШІ-моделей, генерація зображень, навчання штучного інтелекту на маленьких вибірках, академічні дослідження, створення демонстраційних продуктів для стартапів тощо.  

Переваги:

• Доступна ціна. Рекомендована вартість — близько 2–2,5 тисяч доларів. Враховуючи підтримку комплектуючих споживацького рівня, така збірка буде коштувати в кілька разів дешевше. 

• Універсальність. У порівнянні Nvidia H100, L40S та RTX 5090 остання найкраще підходить для повсякденного використання. Вона дозволяє миттєво перемикатися між AI-задачами, інжинірингом, моделюванням та іграми. 

• Висока продуктивність. Точніше — найвища у своєму сегменті на сьогоднішній день. Якщо й брати доступну відеокарту для старту в ШІ, то саме цю. 

Недоліки:

• Низька точність. Немає підтримки ECC-пам’яті та протоколів подвійної точності обчислень. Штучний інтелект може припускатися помилок. Чим більше масив інформації, тим вище ймовірність збоїв. 

• Відсутність оптимізації. Хоча відеокарта має надзвичайну потужність, вона не адаптована під ШІ-специфічні задачі. Сервери з Nvidia H100 завжди будуть набагато продуктивнішими при тому самому енергоспоживанні — хоча й дорожчими, звичайно. 

Що краще вибрати та коли? 

Щоб підсумувати порівняння Nvidia H100, L40S та RTX 5090, ми підготували коротку таблицю. Вона наочно показує, для яких саме сегментів призначені ці відеокарти.

Як правильно обрати відеокарту?

Правильний вибір GPU для штучного інтелекту насамперед залежить від ваших задач і масштабів вашого бізнесу. Ось які рекомендації ми можемо дати:

• Вибирайте RTX 5090, якщо ви робите перші кроки у сфері штучного інтелекту й поки не впевнені, що ідея «вистрілить». Так, ця модель дорога за мірками ігрових відеокарт, і все ж вона коштує в 3–10 разів дешевше професійних рішень. RTX 5090 підійде для дослідників, фрилансерів, AI-ентузіастів і маленьких команд.

• Вибирайте L40S, якщо ви маєте конкретний план інтеграції штучного інтелекту у робочі процеси своєї компанії. AI-сервери з L40S та RTX 5090 зустрічаються у сферах виробництві, візуалізації, бізнес-аналітики, обробки відео. Звичайно, перший варіант краще завдяки сертифікації, підтримці відповідних драйверів і високій точності обчислення. 

• Вибирайте сервери з Nvidia H100, якщо ви плануєте запустити власний продукт на базі штучного інтелекту, підняти хмарний сервіс чи провести масштабне тренування AI-моделі. Ці відеокарти будуть безальтернативним рішенням для дата-центрів, лабораторій і дослідницьких відділів великих корпорацій. 

Висновок

Якщо дивитися лише на технічні характеристики, ви можете помітити, що дорожчі графічні адаптери мають менше потокових процесорів і не завжди випереджають ігрові моделі за швидкістю пам’яті. Але вони мають інші відмінності — функціональні. Професійні відеокарти створюються з прицілом на конкретні задачі, наприклад, навчання штучного інтелекту, рендеринг відео чи 3D-моделювання. 

Купуючи неправильні відеокарти для AI, ви ризикуєте помилками, сповільненням робочих процесів чи навіть неможливістю запуску певних моделей ШІ. Ваша інфраструктура має відповідати вашим цілям та системним вимогам програмного забезпечення. Тільки в такому випадку ви зможете зробити штучний інтелект своїм помічником. 

Вибирайте готові сервери для штучного інтелекту, відеокарти та інші компоненти у каталозі Alfa Server. Наші спеціалісти готові допомогти вам — пояснити відмінності між відеокартами та порекомендувати оптимальні моделі за співвідношенням ціни й продуктивності. Ми також можемо зібрати індивідуальну конфігурацію за вашим замовленням і надати 38 місяців гарантії на сертифіковане комп’ютерне залізо.