GPU vs vGPU для AI: что выбрать и как не переплатить

Андрей Отинов -

Команда, которая хочет запустить свою первую LLM или RAG-ассистента, сталкивается с выбором: арендовать физический GPU или взять виртуальный vGPU. Разница в цене может быть существенной, но и производительность отличается.

Источник: Habr

Дмитрий Сергеев, менеджер продукта «виртуальные серверы» (GPU) в VK Tech, опубликовал практическое руководство, в котором на примере сервисов VK Cloud разбирает, когда выгоднее физический GPU, а когда достаточно vGPU. Статья вышла 30 июня 2026 года на Habr.

Если ваша компания только начинает внедрять AI-модели и не готова покупать собственное оборудование, выбор между GPU и vGPU определит, сколько вы заплатите и как быстро получите результат. Вот что нужно проверить до заказа.

Что изменилось: облачные GPU и vGPU стали доступнее

Раньше компаниям приходилось покупать видеокарты, ждать поставок, нанимать инженеров для обслуживания. Теперь GPU можно арендовать в облаке VK Cloud — это сервис Cloud GPU. Платите только за время использования, не нужно вкладывать миллионы в оборудование.

Но внутри облака есть два варианта: - Физический GPU — целая видеокарта, выделенная одной задаче. - vGPU — часть видеокарты, виртуальный сегмент, который делит ресурсы с другими пользователями.

Разница не только в цене, но и в том, какие задачи можно запускать. Не каждая модель LLM или RAG-ассистент будет работать на vGPU так же быстро, как на полном GPU.

Кого это касается: владельцы продукта, руководители IT, команды ML

Статья написана для тех, кто принимает решение об инфраструктуре: - Владелец продукта, который хочет запустить AI-функцию, но не знает, сколько это будет стоить. - Руководитель IT, который выбирает между арендой GPU и покупкой серверов. - Команда ML, которая тестирует модели и хочет быстро получить результат без ожидания поставок.

Если вы руководите небольшой командой и видите новый AI-инструмент, который хотите попробовать, — эта статья поможет решить, арендовать полный GPU или попробовать vGPU.

Когда выбирать физический GPU: обучение моделей и высокие нагрузки

Физический GPU нужен, когда задача требует максимальной производительности и не терпит конкуренции за ресурсы.

По данным статьи, физические GPU востребованы в следующих сценариях: - Обучение нейросетей — требует постоянной высокой загрузки GPU на часы или дни. - LLM и RAG-ассистенты — если модель большая (например, 70B параметров), vGPU может не хватить памяти или скорости. - Транскодинг видео в реальном времени — нужна гарантированная производительность без задержек. - 3D-рендеринг и монтаж видео — ресурсоемкие задачи, где важна каждая секунда.

Физический GPU даёт полный контроль над производительностью. Вы платите за целую видеокарту, но получаете предсказуемый результат.

Когда подходит vGPU: тестирование, инференс, невысокие нагрузки

vGPU — это часть физической видеокарты, которая выделяется виртуальной машине. Вы платите меньше, но делите ресурсы с другими.

vGPU подходит для: - Инференс (запуск готовой модели) — если модель уже обучена и нужно только получать ответы, vGPU часто хватает. - Тестирование и прототипирование — когда неясно, будет ли проект жить, и не хочется платить за полный GPU. - Рабочие места VDI — если сотрудникам нужен удаленный доступ к графическим приложениям, vGPU дешевле. - Небольшие LLM и RAG — модели до 7-13B параметров могут работать на vGPU с приемлемой скоростью.

Главный риск vGPU — «шумные соседи». Если другой пользователь на том же физическом GPU запустит тяжёлую задачу, ваша производительность упадёт.

Как сравнить: таблица выбора между GPU и vGPU

Критерий Физический GPU vGPU
Производительность Максимальная, предсказуемая Зависит от загрузки соседей
Стоимость Выше (платите за всю карту) Ниже (платите за часть)
Подходит для обучения Да Нет, если модель большая
Подходит для инференса Да Да, для небольших моделей
Контроль над данными Полный Зависит от провайдера
Время развертывания Минуты Минуты
Масштабирование Гибкое Гибкое

Таблица основана на описании сценариев из статьи VK Tech. Конкретные цены и модели GPU в статье не указаны — их нужно проверять на сайте провайдера.

Что может пойти не так: риски и ограничения

Статья написана представителем VK Tech, поэтому возможна предвзятость в пользу собственных услуг. Вот что стоит проверить самостоятельно:

  1. Нет конкретных моделей GPU. В статье не указаны, какие именно видеокарты (NVIDIA A100, H100 и т.д.) доступны. Производительность сильно зависит от модели.
  2. Нет независимых тестов. Сравнение производительности vGPU и физического GPU не подкреплено бенчмарками. Если вам важна точная производительность, запросите тестовый доступ.
  3. Стоимость может быть неочевидной. vGPU дешевле, но если задача требует много памяти или времени, полный GPU может оказаться выгоднее.
  4. Зависимость от провайдера. Если вы арендуете vGPU, вы не контролируете, кто ещё использует тот же физический GPU. В пиковые часы производительность может упасть.

Что проверить на этой неделе: практический чек-лист

Прежде чем заказывать GPU или vGPU, выполните эти шаги:

  1. Определите задачу. Обучение модели или инференс? Для обучения почти всегда нужен физический GPU. Для инференса можно попробовать vGPU.
  2. Узнайте требования модели. Сколько видеопамяти нужно вашей модели? Если модель требует 24 ГБ и больше, vGPU может не подойти.
  3. Запросите тестовый доступ. Попросите провайдера дать доступ к vGPU на день или неделю. Запустите свою задачу и замерьте скорость.
  4. Сравните стоимость. Посчитайте, сколько часов в месяц вы будете использовать GPU. Если нагрузка постоянная, физический GPU может быть выгоднее.
  5. Проверьте SLA. Узнайте, какие гарантии производительности даёт провайдер для vGPU. Есть ли компенсация, если соседи «шумят»?
  6. Оцените контроль над данными. Если данные чувствительные, убедитесь, что vGPU не оставляет следов на физическом сервере после завершения работы.

Заключение: как принять решение

Выбор между GPU и vGPU зависит от вашей конкретной задачи, бюджета и требований к производительности. Физический GPU — это выбор для ресурсоемких задач, где важна стабильность и максимальная скорость. vGPU — экономичный вариант для тестирования, инференса и небольших моделей.

Начните с чек-листа выше: определите задачу, узнайте требования модели и запросите тестовый доступ. Только так вы сможете принять взвешенное решение, которое сэкономит бюджет и ускорит внедрение AI в вашей компании.

Источники

  • Статья на Habr: GPU vs vGPU — первичный источник, содержащий сравнение GPU и vGPU для AI-сценариев, практические примеры и рекомендации от VK Tech.

Что почитать дальше