Як графічні процесори використовуються в AI-моделях та обчисленнях.

SOTA-моделі — від LLM до мультимодальних трансформерів — зводяться до масово паралельних операцій матричного множення й уваги. Саме тут прискорювачі з тензорними блоками, швидкою HBM-пам’яттю та низькими затримками між прискорювачами дають вирішальний приріст продуктивності й енергоефективності.

У 2025-му ключовими стають HBM3e, міжGPU-інтерконект і підтримка знижених точностей (FP8/FP4), які підвищують пропускну здатність і щільність обчислень на кластер. Відеокарта у такій архітектурі — це не окремий компонент, а вузол обчислювальної тканини з власною пам’яттю, комунікацією та мікроархітектурною підтримкою змішаних точностей.

Чому GPU це «серце» сучасного AI

Новий клас прискорювачів на кшталт NVIDIA Blackwell додає апаратну підтримку FP4 поряд із FP8 та розкриває це через п’яте покоління NVLink. Це означає більш високий TPS/throughput в інференсі та кращу масштабованість тренувань/до-навчання завдяки швидким колективним операціям і меншій ціні на токен. Для архітектур трансформерів саме цей баланс обчислень у зниженій точності та швидкої комунікації дає найбільший ефект.

Пам’ять вирішує

Коли модель і активації не вміщуються у швидку пам’ять, продуктивність «ламається» через свопінг. Тому стрибок до HBM3e критичний: NVIDIA H200 — перший GPU з 141 ГБ HBM3e і пропускною здатністю 4,8 ТБ/с; це безпосередньо покращує інференс великих LLM і HPC-навантажень. AMD вивела MI325X із 256 ГБ HBM3e та до 6 ТБ/с — такий запас VRAM дозволяє збільшувати батчі й контекст без жорстких обмежень, особливо у LoRA-сценаріях і довгоконтекстних запитах.

Таблиця. Актуальні GPU-орієнтири для AI (листопад 2025)

* Оголошені конфігурації залежать від платформи постачальника; фактичні параметри див. у специфікаціях відповідних вузлів.

Після порівняння відеокарт видно, що великі обсяги HBM3e та високий інтерконект важать не менше за «сирі» терафлопси. Якщо ваші моделі впираються у VRAM або міжGPU-трафік, перехід на конфігурації з більшою пам’яттю й NVLink 5/Infinity Fabric зніме вузькі місця навіть без зміни базового фреймворку.

Масштабування

NVLink 5 забезпечує до 1,8 ТБ/с на один Blackwell-GPU (≈ 18 лінків по 100 ГБ/с), що більш ніж у 14× перевищує ефективну пропускну здатність PCIe Gen5 для аналогічних зв’язків. На практиці це дозволяє формувати великі єдині домени пам’яті/обчислень для тренування та інференсу; показовий кейс — розгортання GB300 NVL72-кластерів у хмарі з подальшою агрегацією у «суперкомп’ютерні» масиви для FP4-інференсу.

Що кажуть бенчмарки

MLCommons у червні 2025 опублікувала MLPerf Training v5.0, де акцент зсувається на нові навантаження (тонке до-навчання, рекомендателі). У цьому раунді AMD вперше подала офіційні результати на MLPerf Training, що сигналізує зрілість їхнього датацентрового стека та готовність конкурувати у повноцінних сценаріях навчання. Такі публічні сабміти дають об’єктивний зріз прогресу поза маркетинговими брошурами й допомагають планувати закупівлі.

Інфраструктурні нюанси

Навіть найкращий прискорювач втратить у продуктивності без правильного «низькорівня». PCIe 6.0 подвоює швидкість порівняно з Gen5 до 64 GT/s на лінію, підвищуючи пропускну здатність шасі-рівня, але для міжGPU-колективів її все одно не вистачає проти NVLink 5 — тож критичні шляхи слід прокладати NVLink-топологіями, а PCIe використовувати для «холодніших» потоків. Паралельно перевіряйте зрілість стека (CUDA/TensorRT з FP8/FP4 або ROCm/NCCL-сумісні аналоги), щоб потрібні оператори, квантизація й планувальники були доступні у вашому фреймворку.

Відеокарта, як вузол мережі прискорювачів

У 2025-му максимальний ефект у AI дає поєднання трьох речей: велика HBM3e (щоб утримувати параметри й активації), швидкий інтерконект NVLink 5/Infinity Fabric (щоб не «з’їдати» час на колективах) і знижені точності FP8/FP4 (щоб вичавити TPS без втрати якості). Якщо вам потрібен топовий інференс і масштабування — дивіться на поди Blackwell з NVLink 5; якщо критична місткість пам’яті — MI325X дає значний запас VRAM; H200 залишається перевіреним «робочим конем» для генеративних і HPC-навантажень. І так, хороша відеокарта у 2025-му — це вже елемент мережі прискорювачів, а не «просто швидкий чип».