W projektach AI wybór GPU decyduje o tym, czy system będzie skalowalny, stabilny i efektywny kosztowo. Firmy przemysłowe i enterprise często zaczynają od zbyt słabej lub źle dobranej karty, co po kilku miesiącach prowadzi do ograniczeń przy rozwoju modeli, problemów z pracą 24/7 lub konieczności kosztownej wymiany sprzętu.

Kluczowe jest zrozumienie, że AI to wiele typów obciążeń – wnioskowanie (ang. Inference), trenowanie, przetwarzanie strumieniowe, praca wielousługowa. Każde z nich wymaga innej klasy GPU. Dlatego w artykule opisujemy metodę wyboru GPU, a nie listę modeli. Chodzi o to, aby dopasować sprzęt do zastosowania i uniknąć późniejszych kosztów wynikających z nieświadomych decyzji.

---

Co technicznie decyduje o tym, czy GPU nadaje się do AI

W AI liczą się nie tyle same „teraflopy”, co to, jak karta radzi sobie z konkretnym typem obciążenia. Dlatego zamiast porównywać modele, warto zwrócić uwagę na kilka parametrów, które realnie wpływają na działanie systemu.

Modele językowe (LLM): VRAM decyduje, czy model w ogóle ruszy

W przypadku dużych modeli językowych (LLaMA, Mistral, itp.) ograniczeniem numer jeden jest VRAM. Dla modeli rzędu 70B parametrów źródła branżowe podają typowe zakresy rzędu 32–48 GB VRAM i więcej, często z założeniem pracy na wielu GPU, z shardowaniem modelu albo kwantyzacją, żeby „upchnąć” go w pojedynczej karcie.

Te liczby nie są teoretyczne – wynikają z praktyki fine-tuningu i uruchamiania LLM na lokalnych serwerach i w centrach danych. Dyskusje społeczności i dokumentacja narzędzi pokazują, że przy pełnej precyzji nawet 7B potrafi wymagać dziesiątek GB VRAM podczas treningu, a 70B to naturalna granica, gdzie multi-GPU staje się standardem, a nie ciekawostką.

 

RAG i systemy wielomodelowe: obciążenie nie wynika z jednego modelu, tylko z ich kombinacji

RAG (Retrieval-Augmented Generation) to dziś typowy schemat: LLM + wyszukiwanie wektorowe + dodatkowe modele (klasyfikacja, ekstrakcja, czasem wizja). Takie systemy są zwykle uruchamiane jako usługa produkcyjna, dostępna przez API, często z autoskalowaniem i obsługą wielu równoległych zapytań.

To wymusza dwa wymagania:

• więcej VRAM, bo na jednej maszynie często działa nie jeden, a kilka modeli,
• możliwość skalowania na wiele GPU lub wiele węzłów, bo rośnie liczba użytkowników i długość kontekstu.

Dokumentacje narzędzi do serwowania LLM wprost zakładają pracę w konfiguracjach multi-GPU jako standard przy większych modelach – pojedyncza karta staje się wąskim gardłem, a nie fundamentem architektury.

 

Wizja przemysłowa, analiza wideo i VLM: stabilność, praca ciągła i duże wymagania pamięciowe

W systemach wizyjnych – takich jak kontrola jakości, rozpoznawanie obiektów, safety czy analiza wideo w logistyce i monitoringu – GPU pracuje w trybie ciągłym, często obsługując wiele strumieni jednocześnie. W takich środowiskach liczy się nie tylko VRAM i przepustowość, ale także stabilność sterowników i długi cykl wsparcia, dlatego rozwiązania klasy enterprise, np. NVIDIA AI Enterprise, oferują wieloletnie gałęzie LTSB z gwarantowaną stabilnością API oraz regularnymi poprawkami bezpieczeństwa, aby systemy krytyczne nie przestawały działać po aktualizacjach.

Jednocześnie zaawansowane modele wizyjne i multimodalne (VLM), łączące tekst i obraz, mają dodatkowo charakterystyczny profil obciążenia: duże modele przetwarzają ciężkie dane wejściowe – wysokie rozdzielczości, wiele kanałów, strumienie 4K. Wymusza to jednocześnie wysoki VRAM i dużą przepustowość pamięci, ponieważ przy zbyt niskiej przepustowości nawet rozbudowana liczba rdzeni nie zapobiegnie „duszeniu się” modelu.

 

Jak przełożyć te informacje na realny wybór GPU

Aby uniknąć niedopasowania sprzętu, dobrze sprawdza się prosta procedura:

Dobór GPU rozwiązuje tylko część problemu. W firmowych wdrożeniach AI szybko okazuje się, że o wydajności decyduje nie sama karta, lecz cała architektura: chłodzenie, możliwość rozbudowy, stabilność sterowników, praca 24/7 i obsługa wielu modeli jednocześnie. Dlatego w zastosowaniach przemysłowych i enterprise najczęściej przechodzi się od pojedynczego GPU do gotowych stacji lub serwerów zaprojektowanych specjalnie z myślą o AI.

 

---

Przykładowe klasy rozwiązań dla firm

DGX Spark / MSI EdgeXpert – desktopowy superkomputer AI dla zespołów technicznych

DGX Spark w wersji MSI EdgeXpert to lokalna stacja AI oparta na architekturze NVIDIA Blackwell, łącząca 20-rdzeniowy procesor Arm z układem GPU nowej generacji poprzez NVLink-C2C. System oferuje 128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5x, współdzielonej między CPU i GPU, oraz 4 TB szybkiej pamięci masowej, co umożliwia płynne uruchamianie i trenowanie modeli LLM, VLM i systemów wizyjnych. Wydajność na poziomie 1000 AI FLOPS (FP4) sprawia, że Spark zapewnia moc obliczeniową klasy serwerowej w formacie desktopowym. MSI EdgeXpert stanowi kompletne rozwiązanie sprzętowo-programowe dla deweloperów, badaczy i zespołów R&D, którzy potrzebują pełnej mocy AI bez budowania zaplecza serwerowego.

Więcej szczegółów znajdziesz w naszym artykule, a pełną specyfikację możesz sprawdzić w sklepie Elmatic.

 

Komputery przemysłowe z NVIDIA Jetson – edge AI do analizy obrazu i danych z czujników

Komputery oparte na NVIDIA Jetson to kompaktowe systemy edge AI, stworzone do lokalnej analizy danych z kamer i czujników bez konieczności korzystania z chmury. Zintegrowany akcelerator GPU zapewnia wysoką wydajność przy niskim poborze energii, dzięki czemu urządzenia sprawdzają się w detekcji obiektów, analizie wideo i przetwarzaniu sygnałów w czasie rzeczywistym. Wiele modeli wyposażono w PoE lub GMSL, co ułatwia integrację z kamerami przemysłowymi i systemami automatyki. To praktyczne rozwiązanie tam, gdzie kluczowe są niskie opóźnienia, niezawodność i praca blisko źródła danych.

Specyfikacje poszczególnych modeli Jetson znajdziesz w sklepie Elmatic.

 

Stacje robocze Elmatic z GPU NVIDIA RTX – wydajność i stabilność dla R&D i przemysłu

Stacje robocze Elmatic oparte na GPU NVIDIA RTX są przeznaczone do zadań, w których potrzeba większej mocy obliczeniowej i stabilnej pracy ciągłej: trenowania modeli ML, analizy obrazu, wizji przemysłowej, symulacji czy obsługi bardziej złożonych pipeline’ów AI. W porównaniu z komputerami konsumenckimi oferują przewidywalne chłodzenie, certyfikowane sterowniki, możliwość konfiguracji wielo-GPU oraz długi cykl wsparcia. Dzięki temu dobrze sprawdzają się zarówno w zespołach R&D, jak i w środowiskach produkcyjnych, gdzie wymagana jest powtarzalność działania i skalowalność.

Dostępne konfiguracje stacji RTX możesz przejrzeć w sklepie Elmatic.

 

Platformy NVIDIA MGX – elastyczna i skalowalna infrastruktura AI

 

Platformy oparte na NVIDIA MGX to modularne środowisko serwerowe zaprojektowane do obsługi zaawansowanych zastosowań AI i HPC w firmach i centrach danych. MGX umożliwia budowę systemów z konfigurowalnymi akceleratorami – GPU, CPU i DPU – oraz elastycznymi modułami pamięci, chłodzenia i zasilania, co ułatwia dostosowanie platformy do specyfiki obciążenia i przyszłych rozbudów. Dzięki temu jedną i tę samą architekturę można wykorzystać zarówno do trenowania dużych modeli AI, jak i do analizy wideo, cyfrowych bliźniaków, predykcyjnego utrzymania ruchu czy edge AI w skali całego zakładu. MGX wyróżnia się modularnością, co pozwala zachować kompatybilność sprzętową i oprogramowania wraz z rozwojem technologii AI i rosnącymi wymaganiami projektów.

Zobacz dostępne konfiguracje platform NVIDIA MGX w sklepie Elmatic.

 

---

Podsumowanie

Dobór GPU zaczyna się od analizy realnych obciążeń – modeli językowych, multimodalnych, systemów wizyjnych, RAG czy trenowania – a kończy na wyborze architektury, która będzie w stanie je obsłużyć dziś i w przyszłości. W zastosowaniach komercyjnych to właśnie architektura całego systemu, a nie pojedyncza karta graficzna, decyduje o wydajności, stabilności i możliwości skalowania.

Jeżeli chcesz dobrać sprzęt do konkretnego zastosowania lub zbudować środowisko AI-ready, możesz skorzystać z gotowych konfiguracji Elmatic albo poprosić o rekomendację dopasowaną do Twojego obciążenia. Warto również zajrzeć na ai.elmatic.net, gdzie zebraliśmy obszerne materiały dotyczące accelerated computing, GPU, platform NVIDIA oraz praktycznych zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle i IT.