Топ-10 найкращих відеокарт для інференсу та навчання LLM

Найкращі відеокарти для LLM (великих мовних моделей) мають великий обсяг пам’яті VRAM. Щоб модель працювала ефективно, у пам’яті мають поміститися ваги моделі, робочі дані та KV-кеш, який зберігає контекст поточного запиту. Якщо VRAM недостатньо, модель доводиться стискати, розподіляти між кількома графічними адаптерами чи частково переносити у системну оперативну пам’ять, що може негативно впливати на її точність, швидкість і здатність працювати з великим контекстом. 

Купити AI робочу станцію

Щоб полегшити вибір заліза для штучного інтелекту, ми склали топ відеокарт для LLM, до якого потрапили топові рішення для AI-робочих станцій, збалансовані професійні моделі, доступні карти для локального запуску моделей та спеціалізовані прискорювачі для датацентрів. 

Далі у нашій статті — про 10 найкращих відеокарт, які використовуються в інференсі та навчанні великих мовних моделей сьогодні. 

Топ відеокарт для LLM: коротке порівняння

Топові GPU для AI-робочих станцій

Це GPU для великих мовних моделей, які можуть використовуватися на окремих робочих місцях — в тому числі без централізованої інфраструктури. Вони розраховані на великі локальні моделі, довгий контекст і регулярне донавчання. Великий об’єм їх пам’яті дозволяє виконувати складні задачі без постійного обміну даними між кількома графічними адаптерами.

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition 96GB

NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell — флагманська професійна відеокарта для штучного інтелекту, призначена для монтажу у Tower-корпус робочої станції. Її 96 ГБ ECC-пам’яті дозволяють запускати 70B-моделі у 8-бітному форматі, збільшувати контекст і залишати резерв під KV-кеш. Карта також підходить для QLoRA великих LLM та повного донавчання менших моделей із використанням методів економії пам’яті.

Основна перевага RTX PRO 6000 — 96 ГБ пам’яті на одній платі. Велику модель не потрібно ділити між двома GPU, тому система витрачає менше часу на синхронізацію та передавання даних через PCIe. ECC підвищує стабільність тривалих обчислень.

Важливо: Workstation Edition споживає до 600 Вт. Для неї потрібні великий корпус, потужний блок живлення та правильно організоване охолодження. Система з двома такими картами вже потребує відповідної платформи з достатньою кількістю PCIe-ліній і резервуванням живлення.

NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 48GB / 72GB

RTX PRO 5000 — передтопова модель, яка закриває розрив між флагманом на 96 ГБ і доступнішими професійними картами на 24–32 ГБ. Її версія на 48 ГБ запускає 70B-моделі у Q4 та підходить для параметрично ефективного донавчання. Модифікація на 72 ГБ залишає більше місця для точніших ваг, довшого контексту й паралельних запитів.

Обидві версії споживають до 300 Вт і займають два слоти. Їх легше встановлювати у робочі станції з двома або чотирма GPU, ніж 600-ватну RTX PRO 6000.

Важливо: модифікація на 72 ГБ не обов’язково генеруватиме токени швидше, адже пропускна здатність у версій однакова. Її варто брати саме тоді, коли 48 ГБ змушують сильніше стискати модель, скорочувати контекст або зменшувати кількість одночасних запитів.

NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB

GeForce RTX 5090 — найпродуктивніша споживча відеокарта для локального запуску LLM у поточній лінійці NVIDIA. Вона підходить для Ollama, llama.cpp, Hugging Face, vLLM і тестування моделей. 32 ГБ пам’яті комфортно вміщують 7B–8B у BF16, а 13B запускаються з обмеженим контекстом. Для моделей класу 32B потрібне квантування.

Пропускна здатність 1792 ГБ/с прискорює читання ваг під час інференсу. CUDA забезпечує широку сумісність із готовими моделями, бібліотеками та інструментами розробки.

Важливо: GeForce не має ECC та не розрахована на щільне розміщення у сервері. Карта споживає до 575 Вт; більшість версій з повітряним охолодженням займають три-чотири слоти. RTX 5090 найкраще розкривається в однокартковій станції; для multi-GPU практичніші двослотові RTX PRO з нижчим TDP.

Оптимальні професійні GPU для AI

Збалансовані GPU для навчання нейромереж в обмеженому обсязі або локального інференсу. Також використовуються для пошуку за масивами даних (RAG) і донавчання QLoRA. Зазвичай вони споживають менше енергії та виділяють менше тепла, а тому краще підходять для компактних збірок чи великих multi-GPU ферм. 

NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 32GB

RTX PRO 4500 Blackwell пропонує 32 ГБ ECC при енергоспоживанні до 200 Вт. Карта розрахована на локальний інференс, RAG, LoRA та QLoRA. Її двослотове виконання спрощує збірку професійної системи з кількома GPU.

Чотири RTX PRO 4500 дають 128 ГБ сумарної VRAM при загальному TDP до 800 Вт. Це значно спрощує вимоги до живлення й охолодження в порівнянні з чотирма RTX 5090.

Важливо: пам’ять кількох GPU не стає єдиним пулом автоматично. Модель потрібно розподіляти між картами через тензорний чи конвеєрний паралелізм — паралельну обробку частин обчислень чи окремих шарів. Синхронізація через PCIe зменшує реальний приріст продуктивності.

NVIDIA RTX A6000 48GB

Серед професійних відеокарт для машинного навчання RTX A6000 досі має важливу перевагу: 48 ГБ ECC і NVLink між двома картами. Вона вміщує 32B-моделі в INT8 та 70B у Q4 за помірного контексту. Для донавчання доцільно використовувати LoRA, QLoRA або інші методи, які змінюють лише невелику частину параметрів.

RTX A6000 може бути вигідною альтернативою новим Blackwell, адже вона часто має нижчу ціну. Дві карти забезпечують 96 ГБ сумарної пам’яті для програмного забезпечення, яке підтримує розподілення моделі.

Важливо: A6000 не підтримує FP8 і FP4, тому поступається новим Blackwell у сучасних низькоточних операціях. 

Доступні GPU для локального AI

Бюджетні відеокарти для інференсу LLM, які поступаються топовим моделям за чистою продуктивністю та пропускною здатністю, але все ще мають великий об’єм пам’яті. 24–32 ГБ VRAM вистачає для локальних асистентів, RAG, embedding-моделей і квантизованих LLM.

NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 24GB

RTX PRO 4000 Blackwell — однослотовий GPU з 24 ГБ ECC для локального AI та CUDA-залежної розробки. Він комфортно запускає 7B–8B у BF16. Для 14B потрібен 8-бітний формат, а моделі класу 32B вміщуються у Q4 із помірним контекстом.

Карта займає один слот і споживає до 145 Вт. Завдяки цьому дві-чотири RTX PRO 4000 можна встановити без блока живлення на кілька кіловатів і надмірного тепловиділення.

Важливо: потреба у VRAM збільшується при довгому контексті, високому batch size — кількості запитів, які модель обробляє одночасно, — або запуску кількох моделей. Якщо ви плануєте працювати з моделями класу 70B на RTX PRO 4000, вам буде потрібна багатокарткова конфігурація.

Intel Arc Pro B70 32GB

Основний аргумент Intel Arc Pro B70 — 32 ГБ GDDR6 ECC при доступній ціні, зазвичай набагто нижчій в порівнянні з аналогами NVIDIA. Карта запускає 7B–8B у BF16, 13B із невеликим контекстом та 32B у Q4. Вона підтримує PyTorch XPU, oneAPI й OpenVINO, але використовує власний програмний стек замість CUDA.

B70 пропонує 32 ГБ ECC за менші гроші, ніж більшість професійних моделей з аналогічною місткістю, тож це одна з найкращих GPU для AI в бюджетному класі. Кілька карт дозволяють розподіляти більші моделі без переходу на датацентрові прискорювачі, що ми й продемонстрували у тесті.

Важливо: готовий CUDA-проєкт не завжди можна перенести на Intel-пайплайн без змін. До закупівлі потрібно перевірити модель, формат квантування, необхідні оператори та версію XPU-стека. 

Спеціалізовані AI-прискорювачі для серверів і датацентрів

Серверні GPU для генеративного штучного інтелекту, розраховані на постійне навантаження, розподілене навчання та велику кількість паралельних запитів. Вони мають надзвичайний потенціал, але потребують відповідної платформи з підтримкою NVLink або NVSwitch, великим об’ємом ECC RDIMM RAM та ефективним охолодженням. 

NVIDIA B200 180GB

NVIDIA B200 — найпотужніший AI-прискорювач у нашому рейтингу. Одна плата має 180 ГБ HBM3e та близько 8 ТБ/с пропускної здатності. Вісім B200 у готовій системі DGX пропонують 1440 ГБ сумарної GPU-пам’яті та 64 ТБ/с загальної пропускної здатності.

Великий обсяг HBM3e та підтримка FP4 скорочують кількість прискорювачів, потрібних для розміщення моделі. Менша кількість GPU означає менше операцій синхронізації під час навчання й пакетного інференсу.

Важливо: B200 не призначена для встановлення у стандартний ПК, робочу станцію чи універсальний сервер. Це частина інфраструктури штучного інтелекту NVIDIA, яка має використовуватися разом із відповідними комплектуючими. 

NVIDIA H200 141GB

H200 — GPU для навчання нейромереж з 141 ГБ HBM3e та пропускною здатністю 4,8 ТБ/с. Такий обсяг пам’яті дозволяє запускати 70B у FP8 або INT8, тримати великий обсяг KV-кешу і підтримувати більше паралельних сесій.

Швидка пам’ять дає більше простору для довгого контексту, великого batch size та паралельних процесів. H200 може бути раціональнішим вибором за B200, якщо проєкту не потрібні FP4 і максимальна продуктивність навчання. До того ж вона відчутно дешевша й менш чутлива до вибору заліза. 

Важливо: H200 доступна у виконаннях SXM і PCIe для спеціалізованих та універсальних GPU-серверів. Конкретну версію потрібно вибирати разом із сумісною серверною платформою.

NVIDIA A100 80GB

NVIDIA A100 80GB — перевірена часом і практичним досвідом платформа з підтримкою CUDA, MIG і готових контейнерів. Вона досі використовується для навчання, донавчання та інференсу, має 80 ГБ HBM2e й масштабується через NVLink або NVSwitch.

Для A100 існує велика кількість перевірених серверних конфігурацій. Вона може бути економічно виправданою, коли обчислення у режимах FP8 і FP4 не потрібні.

Важливо: 80 ГБ VRAM обмежують точність дуже великих моделей і розмір KV-кешу. Також потрібно перевірити тип інтерфейсу прискорювача: SXM-модуль не можна встановити у звичайний PCIe-слот.

Як вибрати GPU для LLM: дорожня карта

• Локальний асистент, RAG або Ollama. NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 24GB підійде для CUDA-залежних проєктів і моделей 7B–8B. Intel Arc Pro B70 32GB варто вибрати, якщо важливіший більший обсяг VRAM, а програмне забезпечення підтримує Intel XPU.
• Моделі 7B–8B у FP16/BF16. Достатньо NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell 24GB. RTX 5090 або RTX PRO 4500 на 32 ГБ дадуть більший запас під довгий контекст, паралельні запити та додаткові AI-процеси.
• Моделі 13B у FP16/BF16. Для максимальної швидкості вибирайте RTX 5090 32GB, а для професійної станції або multi-GPU конфігурації — RTX PRO 4500 Blackwell 32GB. Intel Arc Pro B70 32GB підійде для сумісного XPU-стека, але запас під KV-кеш буде обмеженим.
• Моделі 32B. Для інференсу у Q4 підійдуть RTX 5090, RTX PRO 4500 або Intel Arc Pro B70 на 32 ГБ. Для INT8 вибирайте RTX PRO 5000 Blackwell 48GB або RTX A6000 48GB.
• Моделі 70B. Для Q4 із помірним контекстом підійдуть RTX PRO 5000 Blackwell 48GB або RTX A6000 48GB. Для Q5/Q6 краще вибрати RTX PRO 5000 72GB чи RTX PRO 6000 96GB. Модель у FP8 або INT8 потребує RTX PRO 6000 96GB, H200 141GB або розподілення між кількома GPU.
• LoRA та QLoRA. Для QLoRA моделей 7B–8B достатньо RTX PRO 4000 24GB. Для 13B–14B вибирайте RTX 5090 або RTX PRO 4500 на 32 ГБ, для 32B — RTX PRO 5000 на 48 чи 72 ГБ, а для 70B — RTX PRO 6000 96GB або multi-GPU систему. Звичайна LoRA без 4-бітного квантування потребує більшого запасу пам’яті.
• Повний fine-tuning. Для моделей приблизно до 3B можна використовувати RTX PRO 6000 96GB із методами економії пам’яті. Для 7B–13B потрібна multi-GPU конфігурація на RTX PRO 6000, A100 80GB або H200. Якщо шукаєте відеокарти для навчання LLM у великих обсягах, доцільно будувати серверні кластери з H200 чи B200.
• Кілька користувачів і робота 24/7. Для невеликих і середніх LLM вибирайте GPU-сервер із RTX PRO 4000, RTX PRO 4500 або RTX PRO 5000. Для 70B, довгого контексту й високої кількості паралельних запитів потрібні RTX PRO 6000 96GB або H200 141GB. 
• Масштабне навчання та високонавантажений інференс. B200 забезпечує максимальну продуктивність і підтримку FP4. H200 варто вибирати для великих моделей і пам’яттєво залежного інференсу, а A100 — коли важливі перевірений програмний стек і нижча вартість платформи.

Яку відеокарту вибрати для інференсу та навчання LLM

Оптимальний вибір GPU для тренування мовних моделей задають розмір моделі, формат ваг, довжина контексту, кількість користувачів і режим роботи. RTX PRO 6000 дає максимальний обсяг VRAM у робочій станції, RTX 5090 — високу швидкість локальної розробки, RTX PRO 4000 та Intel Arc Pro B70 спрощують старт, а H200 і B200 закривають серверний масштаб.

Правильно підібрана GPU вміщує модель із запасом відеопам’яті для контексту, паралельних запитів і подальшого масштабування. Тому робочу станцію або сервер варто розраховувати як єдину систему — разом із RAM, PCIe-лініями, живленням та охолодженням.

Напишіть нам умови свого AI-пайплайну, щоб ми підібрали для вас відеокарту з достатнім обсягом пам’яті чи готову систему — робочу станцію для LLM або GPU-сервер. Наші спеціалісти допоможуть вам спроєктувати, зібрати та налаштувати інфраструктуру для штучного інтелекту будь-якої складності.