Servera noma ar NVIDIA GPU — no 249 €/mēn
Nomā serveri ar NVIDIA videokarti inferencei, renderēšanai un aprēķiniem — Tesla P4 jau konfigurācijā, palīdzēsim izvēlēties pareizo
Palaist GPU serveri
GPU serveris ir dedicētais serveris ar NVIDIA Tesla P4 videokarti (8 GB) un CUDA atbalstu. Piemērots neironu tīklu inferencei, attēlu ģenerēšanai, video transkodēšanai un paralēliem aprēķiniem. Daudz operatīvās atmiņas (256–512 GB) un NVMe diski paātrina darbu ar lielām datu kopām. Gatavās konfigurācijas — no 249 €/mēnesī, serveri izsniedz pēc apmaksas. Smagai apmācībai saliksim konfigurāciju ar jaudīgāku karti — aprakstiet uzdevumu, un mēs aprēķināsim komplektāciju.
Tarifi
Serveri ar NVIDIA Tesla P4
TITAN-3 — viena Tesla P4 un 256 GB RAM inferencei, transkodēšanai un attēlu ģenerēšanai; TITAN-5 — divas kartes un 512 GB RAM paralēliem konveijeriem. Tie ir dedicētie serveri: apmaksa avansā, izsniegšana pēc maksājuma apstiprināšanas. Vajadzīga jaudīgāka karte — rakstiet, saliksim pēc uzdevuma.
Kā izvēlēties GPU serveriTITAN-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 |
NVIDIA videokarte ar CUDA
Piešķirts GPU ar CUDA/cuDNN atbalstu neironu tīklu apmācībai, inferencei un paralēliem aprēķiniem.
Renderēšana un video apstrāde
Aparatūras paātrinājums 3D renderēšanai, transkodēšanai un darbam ar grafiku — bez rindām.
Pilna vides kontrole
Root piekļuve, IPMI konsole un SSH: paši instalējat NVIDIA draiverus, CUDA un vajadzīgos ietvarus savam uzdevumam.
Kā palaist GPU serveri
Izvēlieties konfigurāciju
TITAN-3 ar vienu Tesla P4 vai TITAN-5 ar divām — pēc videoatmiņas, RAM un diska apjoma jūsu modeļiem. Vajadzīga jaudīgāka karte — rakstiet mums.
Apmaksājiet un saņemiet serveri
Dedicēto serveri izsniedz pēc apmaksas un mašīnas sagatavošanas. Pirms pasūtīšanas palīdzēsim pārliecināties, ka konfigurācija der jūsu uzdevumam.
Noskaņojiet GPU steku
Caur IPMI konsoli instalējiet sistēmu, pēc tam caur SSH — NVIDIA draiverus, CUDA un ietvarus (PyTorch, TensorFlow) savam uzdevumam.
GPU jūsu uzdevumiem: ML, renderēšana, aprēķini
Neironu tīklu apmācība un inference, 3D renderēšana, video apstrāde un zinātniskie aprēķini — visur, kur vajadzīgi paralēli aprēķini, videokarte dod vairākkārtēju ātruma pieaugumu salīdzinājumā ar CPU.
Palīdzēsim izvēlēties konfigurāciju jūsu stekam: videoatmiņas, RAM un diska apjomu — aprakstiet uzdevumu, un mēs piedāvāsim optimālo variantu.
Izvēlēties konfigurācijuBiežāk uzdotie jautājumi
Neatradāt atbildi?
Rakstiet mums kontaktu lapā.
NVIDIA Tesla P4 ar 8 GB videoatmiņas un CUDA atbalstu: TITAN-3 — viena karte, TITAN-5 — divas. Vajadzīga jaudīgāka — aprakstiet uzdevumu, saliksim konfigurāciju tieši tam.
Tesla P4 labi der inferencei, LoRA pieskaņošanai un maziem modeļiem. Lielu modeļu apmācībai no nulles 8 GB videoatmiņas ir par maz — tādiem uzdevumiem saliekam konfigurāciju ar jaudīgāku karti.
Bezmaksas testa nav: dedicēto serveri apmaksā uzreiz. Lai nekļūdītos, pirms pasūtīšanas aprakstiet modeli un datu apjomu — pateiksim, vai konfigurācija to vilks.
Jā, NVIDIA draiverus un vajadzīgo CUDA versiju instalējat pats. Ja rodas sarežģījumi, palīdzēsim ar vides iestatīšanu.
7B modeļu inferencei kvantizētā formā — no 8 GB, apmācībai un SDXL — no 16–24 GB. Videoatmiņa ierobežo modeļa izmēru stingrāk nekā parastā RAM.
Jā. Datu sagatavošanu, koda atkļūdošanu un mazu modeļu inferenci ērti veikt uz parasta VPS no 5,49 €/mēn, bet GPU pieslēgt tikai apmācības posmā.
Jūs pats izvēlaties attēlu un izvietojat sistēmu: caur IPMI konsoli pieejama pārvaldība „dzelžu” līmenī sistēmas instalēšanai un pārinstalēšanai papildus SSH.
Jā. Augot slodzei, var pāriet uz konfigurāciju ar lielāku RAM, disku un jaudīgāku GPU — palīdzēsim saplānot datu migrāciju.