NVIDIA GPU serverio nuoma — nuo 249 €/mėn.
Nuomokis serverį su NVIDIA vaizdo plokšte inferencijai, vaizdavimui ir skaičiavimams — Tesla P4 jau konfigūracijoje, o mes padėsime parinkti tinkamą mašiną
Paleisti GPU serverį
GPU serveris — tai skirtinis serveris su NVIDIA Tesla P4 vaizdo plokšte (8 GB) ir CUDA palaikymu. Tinka neuroninių tinklų inferencijai, vaizdų generavimui, vaizdo perkodavimui ir lygiagretiems skaičiavimams. Didelė atmintis (256–512 GB) ir NVMe diskai pagreitina darbą su dideliais duomenų rinkiniais. Paruoštos konfigūracijos prasideda nuo 249 €/mėn., o serveris išduodamas po apmokėjimo. Sunkiam modelių mokymui surinksime konfigūraciją su galingesne plokšte — aprašykite užduotį ir pateiksime pasiūlymą.
Konfigūracijos
Serveriai su NVIDIA Tesla P4
TITAN-3 — viena Tesla P4 ir 256 GB atminties inferencijai, perkodavimui ir vaizdų generavimui; TITAN-5 — dvi plokštės ir 512 GB atminties lygiagretiems procesams. Tai skirtiniai serveriai: mokama iš anksto, mašina išduodama gavus mokėjimą. Reikia galingesnės plokštės — parašykite mums ir surinksime pagal užsakymą.
Kaip pasirinkti GPU serverįTITAN-3 · GPU
| NVIDIA Tesla P4 · 8 GB |
| AMD EPYC 7452 · 32C/64T |
| 256 GB RAM |
| 3 TB NVMe + SSD + 18 TB HDD |
| Skirtinis serveris · IPMI |
| Pagalba 24/7 |
TITAN-5 · 2× GPU
| 2× Tesla P4 · 16 GB VRAM |
| AMD EPYC 7663 · 56C/112T |
| 512 GB RAM |
| 8,7 TB NVMe + 960 GB SSD |
| Skirtinis serveris · IPMI |
| Pagalba 24/7 |
NVIDIA GPU su CUDA
Skirta vaizdo plokštė su CUDA ir cuDNN palaikymu neuroninių tinklų mokymui, inferencijai ir lygiagretiems skaičiavimams.
Vaizdavimas ir vaizdo apdorojimas
Aparatinis pagreitis 3D vaizdavimui, perkodavimui ir grafikos darbams — be eilių.
Visiška aplinkos kontrolė
Root prieiga, IPMI konsolė ir SSH: NVIDIA tvarkykles, CUDA ir reikiamas karkasų versijas diegiate patys.
Kaip paleisti GPU serverį
Pasirinkite konfigūraciją
TITAN-3 su viena Tesla P4 arba TITAN-5 su dviem — rinkitės pagal vaizdo atmintį, RAM ir diską savo modeliams. Reikia galingesnės plokštės — parašykite mums.
Apmokėkite ir gaukite serverį
Skirtinis serveris išduodamas po apmokėjimo ir mašinos paruošimo. Prieš užsakymą padėsime įsitikinti, kad konfigūracija tinka jūsų užduočiai.
Sukonfigūruokite GPU aplinką
Įdiekite OS per IPMI konsolę, o paskui per SSH — NVIDIA tvarkykles, CUDA ir karkasus (PyTorch, TensorFlow) savo užduočiai.
GPU jūsų užduotims: mašininis mokymasis, vaizdavimas, skaičiavimai
Neuroninių tinklų mokymas ir inferencija, 3D vaizdavimas, vaizdo apdorojimas ir moksliniai skaičiavimai — visur, kur reikia lygiagrečių skaičiavimų, GPU duoda kelis kartus didesnį greitį nei procesorius.
Padėsime parinkti konfigūraciją pagal jūsų programinę įrangą: vaizdo atminties, RAM ir disko dydį — aprašykite užduotį ir pasiūlysime tinkamiausią variantą.
Padėkite išsirinktiDažnai užduodami klausimai
Neradote atsakymo?
Parašykite mums kontaktų puslapyje.
NVIDIA Tesla P4 su 8 GB vaizdo atminties ir CUDA palaikymu: TITAN-3 turi vieną plokštę, TITAN-5 — dvi. Reikia galingesnės — aprašykite užduotį ir surinksime jai konfigūraciją.
Tesla P4 gerai tinka inferencijai, LoRA pritaikymui ir nedideliems modeliams. Dideliems modeliams mokyti nuo nulio 8 GB vaizdo atminties neužtenka — tam surenkame konfigūraciją su galingesne plokšte.
Nemokamo bandymo nėra: skirtinis serveris apmokamas iš anksto. Kad nesuklystumėte, prieš užsakydami aprašykite savo modelį ir duomenų kiekį — pasakysime, ar konfigūracija susitvarkys.
Taip, NVIDIA tvarkykles ir reikiamą CUDA versiją diegiate patys. Jei kas nors nesigauna, padėsime sukonfigūruoti aplinką.
7B modelių kvantuotai inferencijai — nuo 8 GB; mokymui ir SDXL — nuo 16–24 GB. Vaizdo atmintis riboja modelio dydį labiau nei įprasta RAM.
Taip. Duomenų paruošimas, kodo derinimas ir nedidelių modelių inferencija puikiai veikia įprastame VPS nuo 5,49 €/mėn., o GPU pridedama tik mokymo etape.
Atvaizdį pasirenkate ir OS įdiegiate patys: IPMI konsolė šalia SSH suteikia prieigą geležies lygmeniu sistemai įdiegti ir perdiegti.
Taip. Augant krūviui galima pereiti prie konfigūracijos su didesne atmintimi, disku ir galingesne GPU — padėsime suplanuoti duomenų perkėlimą.