Не каждый AI‑сервис требует H100: когда L40S, L4 и RTX 6000 Ada дают тот же результат дешевле

В последние два года H100 стал символом «правильного» AI‑железа, но на практике далеко не каждое рабочее нагрузка действительно использует его потенциал. Во многих сценариях средние GPU уровня L40S, L4 и RTX 6000 Ada обеспечивают достаточную производительность, при этом на горизонте 3‑летнего TCO оказываются заметно выгоднее для российских компаний и их дата‑центров.

1. Что значит «средний GPU выгоднее» на практике

Под «выгоднее» в этой статье понимается не стоимость одной карты, а стоимость выполнения реальной нагрузки. В условиях российских санкций и ограниченного бюджета важно смотреть на общую картину, а не на ценник в каталоге поставщика или облачного провайдера.

Ключевые метрики выгодности для ИТ‑директора

• Стоимость каждых 1 млн. операций: сколько стоит миллион запросов инференса или миллион сгенерированных токенов на конкретном стеке GPU и инфраструктуры.
• Покрытие сценариев на фиксированный бюджет: сколько сервисов и команд можно обеспечить на сумму, которую потребовал бы небольшой кластер H100.
• Масштабируемость в российских ЦОДах: как долго можно расширять инфраструктуру с текущими лимитами на мощность, стойко‑места и охлаждение.

Публичные бенчмарки показывают, что для средних по масштабу задач LLM‑инференса и AIGC карты уровня L40S часто дают более низкую стоимость токена или запроса, чем H100, при сопоставимом уровне сервиса. Это делает их естественным выбором базового GPU для массовых AI‑нагрузок в российских дата‑центрах.

2. Пять типов AI‑нагрузок, где средние GPU работают лучше H100 по TCO

2.1. Онлайн‑инференс компактных и сжатых LLM (7B / 14B / дистилляты)

В реальных продуктах всё чаще используются не гигантские модели на десятки миллиардов параметров, а компактные 7B–14B‑модели и их дистиллированные варианты, адаптированные под конкретный домен. Они вписываются в 4K–8K контексты, а SLA по задержке обычно находится в диапазоне 500 мс – 2 секунды, что характерно для чат‑ботов и ассистентов.

• Типичные сценарии: FAQ‑боты, клиентские и внутренние ассистенты, интеллектуальный поиск и агент‑сервисы в существующих бизнес‑приложениях.
• Для таких моделей одна L40S с 48 ГБ GDDR6 и пропускной способностью памяти порядка 864 ГБ/с позволяет держать несколько экземпляров моделей и значимое число одновременных запросов.

Почему H100 здесь избыточен

• Преимущество H100 в экстремальном FLOPS и поддержке огромных моделей, но компактным LLM это не требуется: они не упираются в память и шину на уровне H100.
• На уровне стоимости токена/запроса L40S даёт более низкий показатель именно за счёт того, что загружена ближе к своим оптимальным режимам.

2.2. Классический машинный интеллект: рекомендации, скоринг, фичи

Многие высокодоходные AI‑кейсы в бизнесе по‑прежнему строятся не на LLM, а на рекомендациях, кредитном или риск‑скоринге, сложной ETL и feature engineering. Здесь преобладают XGBoost, ансамбли деревьев и относительно неглубокие сети, сильно зависящие от памяти и ввода‑вывода.

• GPU в таких сценариях используется точечно: ускорение embedding‑слоёв, матричных операций, ANN‑поиска в векторных базах для рекомендательных систем.
• L4 и L40S хорошо подходят для этих задач: обеспечивают необходимый прирост, не перегружая ЦОД по мощности и не требуя дорогих платформ уровня SXM и NVLink.

2.3. Компьютерное зрение: классические детекторы, сегментация, распознавание

Для CV‑нагрузок (ResNet, EfficientNet, YOLO, UNet и похожие архитектуры) обычно достаточно 8–24 ГБ видеопамяти, умеренного batch size и средней пропускной способности памяти. Разрешение кадров редко превышает 1080p, а latency‑SLA далеко от сотен миллисекунд LLM‑диалогов.

• Типичные кейсы: промышленное качество, контроль на конвейере, видео‑аналитика, OCR и понимание документов, когда CV‑компонент является частью более общей системы.
• L40S и RTX 6000 Ada с 48 ГБ видеопамяти позволяют запускать несколько CV‑моделей параллельно и обрабатывать несколько потоков, оставаясь управляемыми по энергопотреблению и стоимости.

2.4. AIGC и мультимедиа: генерация изображений и видео

Stable Diffusion, SDXL, генерация и редактирование изображений, простая генерация видео — всё это активно внедряется в маркетинге, e‑commerce, дизайне и медиа. Требования к железу в таких задачах высокие, но SLA допускает несколько секунд ожидания, а основной критерий — стоимость и масштабируемость контента.

• L40S воспринимается как универсальный GPU для AIGC‑нагрузок, совмещая графическую и тензорную производительность и обеспечивая высокую эффективность на единицу затрат.
• Для таких сервисов избыточные возможности H100 по обучению и обслуживанию 70B‑LLM просто не используются, а стоимость владения существенно выше.

2.5. Пограничные и маломощные сценарии: перевод, ASR и видео‑аналитика на периферии

В пограничных сценариях AI‑нагрузки размещаются на малых площадках, в филиалах или на специализированных edge‑узлах. Основные требования — низкое энергопотребление, компактность, высокая плотность вычислений и простота обслуживания, а не экстремальная мощность одного GPU.

• Задачи: онлайн‑перевод, автоматические субтитры, ASR, локальная видео‑аналитика (распознавание номеров, обнаружение аномалий) и лёгкий LLM‑инференс рядом с источником данных.
• L4 с TDP порядка 72 Вт позволяет разместить много GPU в ограниченных по мощности и охлаждению стойках, обеспечивая достаточную производительность при минимальных требованиях к инфраструктуре.

3. Почему TCO у средних GPU в итоге ниже

Если перейти от теории к цифрам, разница между H100 и средними GPU проявляется на трёх слоях: стоимость железа, стоимость эксплуатации и гибкость масштабирования. В условиях российских санкций к этому добавляется фактор доступности платформ и риски вокруг проприетарного ПО.

4. Простое правило: когда H100 почти наверняка не нужен

Чтобы не утонуть в частностях, можно использовать простое практическое правило. Если ваш основной профиль нагрузки вписывается в него, базовым вариантом по умолчанию должны быть L40S, L4 или RTX 6000 Ada, а H100 — отдельным обсуждаемым апгрейдом.