Видеокарты для нейросетей, что выбрать для домашнего пользования?
Для задач нейросетей ключевую роль играют объём видеопамяти (VRAM), производительность тензорных ядер и поддержка CUDA. Именно CUDA-экосистема (cuDNN, TensorRT, фреймворки PyTorch/TensorFlow) делает видеокарты NVIDIA практически безальтернативным выбором для обучения и быстрого инференса. AMD с ROCm догоняет, но пока заметно уступает в удобстве и стабильности. Ниже — рекомендации с учётом того, что сейчас май 2026, и на рынке актуальна серия GeForce RTX 50 (Blackwell). 1. Что важнее всего для «лучшего результата и скорости» 2...