Введение

В 2025 году выбор железа для AI сводится к противостоянию двух гигантов: NVIDIA A100 (80GB) — золотой стандарт дата-центров, и GeForce RTX 4090 (24GB) — король потребительского рынка.

Разница в цене колоссальная. Новый A100 стоит около $15,000, в то время как RTX 4090 можно найти за $2,000 (или около 250,000 ₽). При этом на бумаге 4090 имеет более новую архитектуру (Ada Lovelace против Ampere) и даже более высокие тактовые частоты.

Так зачем платить больше? Давайте разберем результаты бенчмарков и реальные сценарии использования.

Сравнение характеристик: “На бумаге”

Прежде чем переходить к тестам, посмотрим на сухие цифры.

Характеристика	NVIDIA A100 (80GB)	NVIDIA RTX 4090	Победитель
VRAM	80 GB HBM2e	24 GB GDDR6X	A100 (Разгром)
Bandwidth	1,935 GB/s	1,008 GB/s	A100 (x2 быстрее)
FP16 (Tensor)	312 TFLOPS	330 TFLOPS	Ничья
FP8 (Inference)	Нет (Ampere)	660 TFLOPS	RTX 4090
Энергопотребление	400W	450W	A100 (Эффективнее)
NVLink	600 GB/s	Нет (вырезано)	A100

ℹ️ Архитектурный нюанс

RTX 4090 поддерживает вычисления в формате FP8, которых нет у A100. Это позволяет запускать квантованные модели (например, через библиотеку `bitsandbytes` или `vLLM`) невероятно быстро.

Раунд 1: Обучение (Fine-Tuning)

Главный ограничитель в Deep Learning — это не скорость чипа, а память (VRAM). Если ваша модель не влезает в память, вы просто не сможете начать обучение.

Llama-3-8B (LoRA)

Для файн-тюнинга модели на 8 миллиардов параметров (Llama 3, Mistral) с использованием LoRA требуется около 16-18 GB VRAM.

RTX 4090: Справляется отлично. Время эпохи почти идентично A100.
A100: Справляется, но вы используете память всего на 20%. Это стрельба из пушки по воробьям.

Llama-3-70B (QLoRA)

Здесь ситуация меняется. Даже в 4-битном квантовании модель весит около 35-40 GB.

RTX 4090: CUDA Out of Memory. Вы не сможете обучить эту модель на одной карте. Вам понадобятся две 4090, но тут вступает в игру проблема шины (см. ниже).
A100: Влезает комфортно, остается место под длинный контекст (Context Window) и большой Batch Size.

Раунд 2: Инференс (Генерация текста)

Если вы запускаете чат-бота или генерируете картинки в Stable Diffusion, RTX 4090 часто оказывается быстрее.

Причина проста: 4090 — это карта для геймеров, у неё очень высокие тактовые частоты (Boost Clock 2.5 GHz против 1.4 GHz у A100).

Тест Stable Diffusion XL (генерация изображения 1024x1024):

RTX 4090: ~6.5 итераций в секунду.
A100: ~5.2 итераций в секунду.

Вывод: Для генерации картинок и работы с небольшими LLM (до 13B) RTX 4090 — абсолютный чемпион по соотношению цена/скорость.

Раунд 3: Проблема масштабирования (NVLink)

Почему дата-центры покупают A100, если 4090 такая быстрая? Ответ: Масштабируемость.

NVIDIA намеренно убрала интерфейс NVLink из 4090. Это значит, что если вы поставите две карты 4090 в сервер, они будут общаться друг с другом через обычный PCIe слот материнской платы (32-64 GB/s).

Карты A100 общаются через NVLink на скорости 600 GB/s.

Что это значит на практике? Если вы учите огромную модель, которая требует 4 или 8 видеокарт:

На кластере A100 скорость растет линейно (8 карт работают почти в 8 раз быстрее одной).
На кластере 4090 карты проводят 40% времени в ожидании данных друг от друга. Эффективность падает катастрофически.

🛑 Вердикт для кластеров

Строить кластер из RTX 4090 для обучения LLM "с нуля" (Pre-training) — плохая идея. Вы упретесь в пропускную способность шины (P2P communication bottlenecks). Для этого существуют только A100/H100.

Экономика: Что арендовать?

Давайте посчитаем выгоду при аренде серверов (цены ориентировочные):

RTX 4090: ~$0.45 / час
A100 (80GB): ~$1.60 / час

Кейс A: Студент / Пет-проект

Вы изучаете трансформеры, тюните BERT или Llama-8B.

Ваш выбор: RTX 4090. Вы сэкономите в 3-4 раза, а скорость обучения будет такой же.

Кейс B: Стартап / Fine-Tuning 70B

Вам нужно дообучить модель уровня GPT-3.5 (Llama-70B, Mixtral 8x7B) на своих данных.

Ваш выбор: A100 (80GB). 4090 просто не потянет такой объем памяти. Попытка распараллелить на две 4090 (Model Parallelism) создаст сложности с настройкой софта, которые не стоят сэкономленных $10.

Кейс C: Продакшн инференс

У вас сервис генерации аватарок.

Ваш выбор: RTX 4090. Она быстрее генерирует картинки и дешевле в эксплуатации.

Заключение

RTX 4090 — это “народный герой”. Она невероятно мощная, поддерживает FP8 и уничтожает любые задачи, которые помещаются в её 24 ГБ памяти. Это лучший выбор для экспериментов, обучения небольших моделей и генерации контента.

A100 — это “тяжелая артиллерия”. Её берут не ради скорости одного чипа, а ради огромной памяти (80GB) и возможности объединять сотни карт в единый суперкомпьютер.

Не переплачивайте за A100, если ваши задачи влезают в 24 ГБ.

Попробуйте мощь RTX 4090 прямо сейчас

Идеально для Llama 3 8B и Stable Diffusion. Цена — от 45 ₽/час.

Арендовать 4090

NVIDIA A100 vs RTX 4090 для Deep Learning: Битва бенчмарков

TL;DR — Кратко: