Τι αλλάζει στους AI επιταχυντές το 2026: μνήμη, κατανάλωση, πραγματικές επιδόσεις

Οι αριθμοί στα specs (TFLOPS, TOPS, bandwidth) είναι χρήσιμοι, αλλά δεν αρκούν για να καταλάβεις πώς θα “τρέξει” ένα πραγματικό workload. Το 2026 η εικόνα καθορίζεται περισσότερο από τον συνδυασμό VRAM, bandwidth, drivers και software stack.

Αν ο στόχος σου είναι τοπική εκτέλεση μοντέλων (π.χ. inference, μικρά fine-tunes, εργαλεία δημιουργίας), δώσε προτεραιότητα στη διαθέσιμη μνήμη και στη σταθερότητα του οικοσυστήματος (CUDA/ROCm, βιβλιοθήκες, kernels), αντί για το “θεωρητικό peak”.

Επίσης, η κατανάλωση και η θερμική συμπεριφορά επηρεάζουν άμεσα τη διάρκεια του boost. Σε φορητούς υπολογιστές, το power limit μπορεί να ρίξει την απόδοση πολύ περισσότερο από ό,τι δείχνουν τα benchmarks σε desktop.

Συμπέρασμα: για “αληθινή” εμπειρία, δες ολιστικά το σύστημα: RAM/VRAM, cooling, drivers, storage και τη συμβατότητα των εργαλείων που χρησιμοποιείς καθημερινά.