RTX 6000 Pro 96GB: превращаем монстра памяти в машину для кодинга

96 гигабайт VRAM — это не роскошь, а головная боль

Купили RTX 6000 Pro с 96 ГБ памяти и думаете, что теперь все модели будут летать? Заблуждение номер один. Эта карта — не просто улучшенная версия RTX 4090 или даже обычной RTX 6000. Это специализированный инструмент, который при неправильном использовании превращается в дорогой обогреватель.

Проблема в том, что большинство руководств по локальным LLM написаны для карт с 24 ГБ максимум. Авторы этих гайдов понятия не имеют, что делать с таким объемом памяти. Они советуют запускать по одной модели, использовать базовые квантования и радоваться жизни. Но 96 ГБ — это пространство для совершенно другой игры.

Три модели одновременно — и это только начало

Стандартный подход: запустил одну модель в 70B параметров и доволен. Мой подход: запускаю три модели одновременно, каждая в отдельном процессе, и заставляю их работать как команду.

Почему это работает? Современные модели для кодинга специализированы. Одна хорошо пишет документацию, другая отлично рефакторит код, третья специализируется на поиске багов. Зачем пытаться найти одну модель, которая делает все хорошо, если можно запустить три, которые делают свое дело отлично?

1 Выбор моделей: не гонитесь за размером

Первая ошибка новичков — пытаться запустить самую большую модель, которая влезает в память. Для кодинга это стратегический провал. Большие модели (70B+) медленнее генерируют код, требуют больше времени на контекстное понимание и часто переусложняют решения.

Мой стек на начало 2026 года выглядит так:

Обратите внимание на квантование — я не использую агрессивное 4-битное сжатие там, где это критично для качества кода. Q6_K для DeepSeek-Coder сохраняет достаточно точности для сложных алгоритмов, а Magicoder2 вообще запускаю в FP16, потому что памяти хватает.

2 Инструменты: один размер не подходит всем

LM Studio? Ollama? vLLM? Каждый говорит, что их инструмент лучший. Правда в том, что для разных задач нужны разные инструменты, и RTX 6000 Pro позволяет использовать их все одновременно.

Вот как я распределяю нагрузку:

• LM Studio — для интерактивной работы. Запускаю Magicoder2 7B в FP16. Почему? Потому что LM Studio отлично интегрируется с редакторами кода через OpenAI-совместимый API, имеет удобный UI для быстрого тестирования промптов, и для 7B модели этого достаточно.
• Ollama — для фоновых задач. Здесь живет Qwen2.5-Coder-32B. Ollama умеет работать с несколькими моделями одновременно, имеет отличную поддержку инструментов (tool calling) и потребляет меньше ресурсов в простое.
• vLLM — для продакшн-нагрузки. Когда нужно обработать большой объем кода или запустить батч-генерацию, включаю DeepSeek-Coder через vLLM с его PagedAttention. Это дает максимальную пропускную способность.

Да, это три разных сервера на одной карте. Да, это требует настройки. Но именно так вы выжимаете максимум из 96 ГБ.

3 Гибридный workflow: локальное + облачное

Самый большой миф — что нужно выбирать между локальным и облачным. На RTX 6000 Pro вы можете делать и то, и другое одновременно.

Моя стратегия:

1. Все задачи начального уровня (документация, простой рефакторинг, генерация boilerplate-кода) идут на локальные модели
2. Сложные архитектурные решения, где нужен доступ к актуальной информации (последние версии фреймворков, новые API), отправляются в облако к GPT-4o или Claude 3.5 Sonnet
3. Результаты облачных моделей кэшируются локально и используются для дообучения или fine-tuning локальных моделей

Технически это реализуется через простой прокси-сервер, который роутит запросы:

import os
from typing import Dict

class HybridRouter:
    def __init__(self):
        self.local_models = {
            'deepseek': 'http://localhost:8000/v1',
            'qwen': 'http://localhost:11434/api/generate',
            'magicoder': 'http://localhost:1234/v1'
        }
        
    def route_request(self, prompt: str, context: str) -> Dict:
        # Определяем сложность задачи
        complexity = self._estimate_complexity(prompt, context)
        
        if complexity < 0.3:
            # Простая задача - локальная 7B модель
            return self._call_local('magicoder', prompt)
        elif complexity < 0.7:
            # Средняя сложность - локальная 32B модель
            return self._call_local('qwen', prompt)
        else:
            # Сложная задача - отправляем в облако
            return self._call_cloud(prompt)

Такой подход снижает затраты на облачные API на 70-80%, сохраняя доступ к самым мощным моделям когда это действительно нужно.

Настройка памяти: 96 ГБ это не 48×2

Самая большая ошибка — думать о памяти RTX 6000 Pro как о просто большом пуле. На самом деле, эффективное использование требует тонкой настройки.

Во-первых, выделяйте память под модели осознанно:

# Неправильно - запускаем все модели с максимальным контекстом
ollama run qwen2.5-coder:32b --num_ctx 32768

# Правильно - ограничиваем контекст в зависимости от задачи
ollama run qwen2.5-coder:32b --num_ctx 16384  # для рефакторинга хватит

Во-вторых, используйте unified memory если работаете с большими датасетами для fine-tuning. RTX 6000 Pro поддерживает доступ к системной памяти через CUDA Unified Memory, что критично когда вам нужно обработать гигабайты кода для дообучения модели.

В-третьих, мониторьте распределение памяти в реальном времени. Не доверяйте "ощущениям". Я использую комбинацию nvidia-smi и custom скриптов:

import pynvml
import time

class VRAMMonitor:
    def __init__(self):
        pynvml.nvmlInit()
        self.handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
        
    def get_usage_by_process(self):
        processes = pynvml.nvmlDeviceGetComputeRunningProcesses(self.handle)
        usage = {}
        for proc in processes:
            try:
                name = pynvml.nvmlSystemGetProcessName(proc.pid)
                usage[name] = proc.usedGpuMemory / 1024**3  # в ГБ
            except:
                continue
        return usage

Ошибки, которые сведут на нет все преимущества

Я видел десятки настроек RTX 6000 Pro. Вот топ-3 ошибки, которые люди совершают:

Почему это работает лучше, чем облачные API

Когда я рассказываю про свой setup, первый вопрос: "Зачем так заморачиваться? Есть же GPT-4 API". Вот почему:

• Скорость ответа: Локальные модели отвечают за 100-500 мс. Облачные — за 2-5 секунд. Когда ты в потоке, каждая секунда имеет значение.
• Доступ к внутреннему коду: Я могу загрузить в контекст всю кодобазу проекта (200+ файлов) без рисков утечки. Попробуйте отправить 10МБ кода в облачный API.
• Кастомизация: Модели можно дообучать на моем коде, моих паттернах, моих комментариях. Облачные модели знают только общие best practices.
• Стоимость: Даже если считать стоимость электричества и амортизацию железа, мой час работы с тремя локальными моделями стоит в 5-10 раз дешевле, чем аналогичный объем работы через GPT-4 API.

Что будет дальше? (Спойлер: будет еще интереснее)

На 2026 год NVIDIA анонсировала обновление драйверов, которое улучшит поддержку многомодельной работы на одной карте. Речь идет о возможности изолировать модели друг от друга на уровне драйвера, что решит проблему конфликтов памяти.

Но главный тренд, который я вижу — это не увеличение размеров моделей, а их специализация. Вместо одной модели-универсала мы будем запускать десятки микро-моделей, каждая для своей задачи: одна для TypeScript, другая для Python data science, третья для Rust unsafe кода.

RTX 6000 Pro с её 96 ГБ — идеальный полигон для такого подхода. Вы можете держать в памяти 10-15 специализированных 7B моделей и переключаться между ними в зависимости от задачи. Это будущее локального AI-кодинга.

И последнее: не пытайтесь скопировать мой setup один в один. Начните с одной модели, поймите, как она работает в вашем workflow, добавьте вторую только когда почувствуете ограничения. 96 ГБ — это пространство для экспериментов, а не обязанность использовать их все сразу.

Если хотите увидеть разницу в подходах, посмотрите мое сравнение RTX Pro 6000 и RTX 4090 — там я подробно разбираю, как объем памяти влияет на реальную продуктивность.