GPU serveru salīdzinājums: ko vērtēt pirms nomas
Salīdziniet serverus pēc videoatmiņas un resursu līdzsvara — gatavas konfigurācijas ar Tesla P4 no 249 €/mēn, jaudīgākas saliksim pēc uzdevuma
Piemeklēt GPU serveri
Salīdzinot GPU serverus, galvenais parametrs ir videoatmiņas apjoms: modelim un batčam tajā jāietilpst pilnībā, citādi karte stāv dīkā. Otrais parametrs ir līdzsvars: vājš procesors, RAM trūkums vai lēns disks neļaus atvērties pat ātrai videokartei, jo dati nepaspēj nonākt līdz GPU. Trešais — uzdevuma tips: apmācībai vajag atmiņu un caurlaidību, inferencei — drīzāk vienlaicīgo pieprasījumu skaitu, renderēšanai — dzinēja atbalstu. Mums ir gatavas konfigurācijas ar NVIDIA Tesla P4 no 249 €/mēn, bet uzdevumiem, kur vajadzīga jaudīgāka karte, konfigurācija un cena tiek aprēķinātas individuāli.
Tarifi
Gatavi GPU serveri
TITAN-3 — Tesla P4 un 256 GB RAM inferencei, transkodēšanai un attēlu ģenerēšanai; TITAN-5 — divas kartes un 512 GB RAM paralēliem konveijeriem. Dedicētie serveri: priekšapmaksa, izsniegšana pēc maksājuma apstiprināšanas. Vajadzīga jaudīgāka karte — aprakstiet uzdevumu, aprēķināsim komplektāciju.
Vairāk par GPU serveriemTITAN-3 · GPU
| NVIDIA Tesla P4 · 8 GB |
| AMD EPYC 7452 · 32C/64T |
| 256 GB RAM |
| 3 TB NVMe + SSD + 18 TB HDD |
| Dedicētais serveris · IPMI |
| Atbalsts 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 |
| Dedicētais serveris · IPMI |
| Atbalsts 24/7 |
Kas ir svarīgi atkarībā no uzdevuma
Uz ko skatīties vispirms, salīdzinot piedāvājumus ar videokarti.
| Uzdevums | Kas kritisks vispirms | Ko bieži aizmirst | |
|---|---|---|---|
| Neironu tīkla apmācība no nulles | Videoatmiņas apjoms un caurlaidība | RAM batču ielādei un NVMe datu kopai | |
| Pieregulēšana un LoRA | Videoatmiņa svariem un optimizatoram | Vieta katras epohas kontrolpunktiem | |
| Modeļa inference produkcijā | Vienlaicīgo pieprasījumu skaits uz karti | Procesors tokenizācijai un rindai | |
| Attēlu ģenerēšana | Videoatmiņa izšķirtspējai un batčam | Disks modeļiem un rezultātiem | |
| GPU 3D renderēšana | Jūsu dzinēja atbalsts un VRAM apjoms | Ainas un tekstūru pārsūtīšanas ātrums | |
| Video transkodēšana | Kartes aparātiskie kodeki | Tīkls un disks izejmateriāliem |
Tabula ir orientieris tirgus piedāvājumu salīdzināšanai, nevis mūsu tarifu saraksts. Konkrētā karte, videoatmiņas apjoms un cena tiek piemeklēti jūsu uzdevumam: aprakstiet modeli un datu apjomu.
Vispirms videoatmiņa
Modelim, batčam un aktivācijām jāietilpst VRAM. Ja neietilpst — aprēķins vai nu nestartē, vai iet ar apmaiņu un zaudē jēgu.
Tad līdzsvars
Videokarte atveras tikai ar pietiekamiem vCPU, RAM un ātru NVMe datu kopām — citādi karte gaida datus.
Un pilna piekļuve
Root piekļuve un KVM konsole: instalējiet savus draiverus, CUDA un ietvarus — TensorFlow, PyTorch, renderēšanas dzinējus — savam konveijeram.
Kā pasūtīt GPU serveri
Trīs soļi — no uzdevuma apraksta līdz gatavam serverim.
Aprakstiet uzdevumu
Pastāstiet, ko rēķināt — apmācību, pieregulēšanu, inferenci vai renderu, — kāds modelis un kāds datu apjoms.
Izvēlieties gatavu komplektāciju vai savu
Ja pietiek ar Tesla P4 — ņemiet TITAN-3 vai TITAN-5 no cenrāža. Vajadzīga jaudīgāka karte — piemeklēsim konfigurāciju un aprēķināsim tieši šīs komplektācijas cenu.
Apmaksājiet un saņemiet serveri
Dedicētais serveris tiek izsniegts pēc apmaksas un mašīnas sagatavošanas. Šaubāties par izvēli — pirms pasūtīšanas salīdzināsim konfigurāciju ar jūsu uzdevumu.
Palīdzēsim salikt konfigurāciju
Aprakstiet modeli, batča izmēru un datu kopas apjomu — piedāvāsim komplektāciju un aprēķināsim cenu. Ja uzdevums ietilpst 8–16 GB VRAM, izdevīgāki ir gatavie TITAN-3 un TITAN-5 ar Tesla P4; pārējam saliekam konfigurāciju ar jaudīgāku karti.
Daļai darbu videokarte vispār nav vajadzīga: datu sagatavošana, klasiskais ML un mazu modeļu inference tiek rēķināti uz procesora — skatiet kāds serveris vajadzīgs mašīnmācībai un VPS AI/ML tarifus.
Piemeklēt GPU serveriBiežāk uzdotie jautājumi
Neatradāt atbildi?
Rakstiet mums, izmantojot kontaktu lapas formu.
Gatavajās konfigurācijās — NVIDIA Tesla P4 ar 8 GB: viena TITAN-3, divas TITAN-5. Uzdevumiem, kur ar to nepietiek, saliekam konfigurāciju ar jaudīgāku karti individuāli.
Gatavās konfigurācijas — no 249 €/mēn (TITAN-3, Tesla P4, 256 GB RAM). Komplektācija ar citu karti tiek aprēķināta individuāli: cena atkarīga no GPU modeļa, videoatmiņas un bāzes resursiem.
Tik, lai modelis, batčs un aktivācijas ietilptu pilnībā. Kvantizētu modeļu inferencei vajag ievērojami mazāk nekā apmācībai no nulles — palīdzēsim aprēķināt.
Vispirms pēc videoatmiņas apjoma jūsu modelim, tad pēc vCPU, RAM un diska ātruma līdzsvara. Karte bez datiem stāv dīkā, tāpēc GPU modelis viens pats neko nepasaka.
Ar videokarti, kas pārņem matricu aprēķinus: neironu tīklu apmācību un inferenci, renderēšanu, transkodēšanu. Pārējais — OS, root piekļuve, disks — ir iekārtots tāpat.
Jā. Jums ir root piekļuve un KVM konsole: instalējiet savus draiverus, CUDA un ietvarus — PyTorch, TensorFlow vai renderēšanas dzinēju — savam konveijeram.
Bezmaksas testa nav: dedicētais serveris tiek apmaksāts uzreiz. Aprakstiet modeli un datu apjomu pirms pasūtīšanas — palīdzēsim novērtēt, vai pietiks videoatmiņas un resursu.
Datu sagatavošanai, klasiskajam ML un mazu modeļu inferencei pietiek ar procesoru. Šādu konfigurāciju izklāsts — lapā kāds serveris vajadzīgs mašīnmācībai.