# AWS, Google Cloud или Azure: как сравнивать GPU под LLM

Практическая методика сравнения AWS, Google Cloud и Azure для собственной модели: семейства GPU, регионы, доступ, связанные сервисы и одинаковый тест полного приложения.

Автор: Команда Retrivium
Обновлено: 2026-11-01
Канонический URL: https://retrivium.ai/ru/journal/aws-vs-google-cloud-vs-azure-gpu/
Language: ru

У трёх крупных облаков есть GPU-предложения, но это не делает их взаимозаменяемыми. Важны конкретная конфигурация, доступ в регионе, условия аккаунта и связь с остальными компонентами приложения. Сравнение полезно, когда отвечает на ваш вопрос о развёртывании, а не пытается выбрать лучшее облако вообще.

Актуальность материала — 1 ноября 2026 года. Мы используем официальные документы, не проводили собственный бенчмарк и не присваиваем участникам места по скорости, цене или надёжности.

## Методика: одинаковая задача и явные ограничения

Сначала зафиксируйте модель, формат весов, память, контекст и профиль запросов. Затем определите допустимые регионы, требования к данным и уровень управления. Только после этого выбирайте подходящие экземпляры каждого провайдера.

Не сравнивайте любую GPU-VM с любой другой. Если конфигурации отличаются, покажите различия. Результат должен относиться к выбранной задаче и периоду. Предполагаемая доступность большого ресурса в будущем требует отдельного подтверждения, даже если тест маленькой машины прошёл успешно.

## Три отправные точки

| Облако | Что смотреть в официальном каталоге | Особый вопрос команды |
| --- | --- | --- |
| [AWS EC2](https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/accelerated-computing/) | Семейство и размер ускоренного экземпляра | Какие существующие AWS-компоненты нужны модели |
| [Google Cloud](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/gpus/about-gpus) | GPU-конфигурация Compute Engine | Как связаны ресурс, квоты и выбранная зона |
| [Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/virtual-machines/sizes/gpu-accelerated/nc-family) | Вычислительная серия и размер VM | Как вписываются доступы и сеть приложения |

Эти вопросы не являются эксклюзивными свойствами облаков. Таблица помогает начать проверку и не подменять её общими заявлениями о брендах.

## Регион и форма покупки

У Google есть отдельная [карта GPU locations](https://docs.cloud.google.com/compute/docs/regions-zones/gpu-regions-zones?hl=en); для других участников также проверяйте применимую доступность. Квота, каталог и фактический запуск — разные подтверждения. Не назначайте критический этап только по публичному списку устройств.

Смету стройте на вычислениях, хранении, сети и сопровождении. [Страница Azure pricing](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/linux/) показывает необходимость учитывать применимые условия VM. Долгосрочные обязательства и прерываемые режимы сравниваются по своим ограничениям, а не только по условной скидке.

## Сценарий существующего приложения

Условная компания уже использует одно из облаков для данных и идентификации. Она проверяет GPU рядом с приложением и сравнивает перенос в другую среду. Измеряет весь путь запроса, работу модели, восстановление и подготовку окружения.

Если другой вариант ускоряет вычисление, но увеличивает сетевую задержку или инженерную работу, это отражается в выводе. Существующая экосистема может быть аргументом, но не должна скрывать явное несоответствие ресурса модели. Полезен общий отчёт с подтверждёнными ограничениями.

## Что сравнивать со своим GPU

Облачный пилот помогает описать требования к собственному серверу. Для него отдельно считаются площадка, питание, доступность и обслуживание. Розничная стоимость VM не является будущей выплатой владельцу оборудования.

Для подготовки прочитайте [методику бенчмарка](/ru/journal/inference-benchmark-method/) и [покупку против аренды](/ru/journal/gpu-purchase-vs-rental/).