Сравнение GPU-серверов
Подбери сервер под свою задачу — GPU-конфигурация под рендеринг и ML, тест-период до оплаты, вы ничем не рискуете
Подобрать GPU-сервер
GPU-сервер — это выделенный сервер с видеоускорителем для машинного обучения, рендеринга, 3D и научных вычислений. При сравнении важны не только vCPU и RAM, но и объём видеопамяти и класс карты под вашу задачу: обучение моделей, инференс или визуализация. Мы подбираем GPU-конфигурацию индивидуально под нагрузку, а не продаём фиксированную карту в тарифе. Базовые ресурсы — от 5 €/мес, доступен тестовый период — проверьте производительность до оплаты.
Базовые тарифы
Основа сервера — vCPU, RAM и NVMe. GPU-конфигурация подбирается отдельно под задачу и добавляется к тарифу.
Standard 1
| 4 vCPU · AMD EPYC |
| 4 ГБ RAM |
| 50 ГБ NVMe |
| Безлимитный трафик |
| 1× IPv4 · KVM |
| Поддержка 24/7 |
Standard 2
| 4 vCPU · AMD EPYC |
| 6 ГБ RAM |
| 60 ГБ NVMe |
| Безлимитный трафик |
| 1× IPv4 · KVM |
| Поддержка 24/7 |
Standard 3
| 6 vCPU · AMD EPYC |
| 8 ГБ RAM |
| 80 ГБ NVMe |
| Безлимитный трафик |
| 1× IPv4 · KVM |
| Поддержка 24/7 |
GPU под задачу
Обучение моделей, инференс, рендеринг или 3D — под каждый сценарий нужна своя карта и объём видеопамяти. Подберём конфигурацию индивидуально.
Сбалансированная база
Видеоускоритель раскрывается только с достаточными vCPU, RAM и быстрым NVMe под датасеты — учитываем это при сборке сервера.
Полный контроль
Root-доступ и KVM-консоль: ставите свои драйверы, CUDA и фреймворки — TensorFlow, PyTorch, движки рендеринга — под свой пайплайн.
Как заказать GPU-сервер
Три шага — от задачи до готового сервера.
Опишите задачу
Расскажите, что считаете — обучение, инференс или рендеринг — и мы подберём GPU-конфигурацию и базовый тариф под нагрузку.
Закажите сервер
Оформите базовый тариф с выбранной GPU-конфигурацией, укажите период и образ ОС для установки.
Проверьте в тест-периоде
После запуска сервера у вас есть тестовый период — прогоните свою нагрузку и оцените производительность до оплаты.
Поможем собрать конфигурацию
GPU-карты различаются по объёму видеопамяти и производительности. Мы не обещаем конкретную модель в тарифе — под каждую задачу подбираем подходящий ускоритель и баланс vCPU, RAM и диска.
Опишите датасет, модель и цель расчётов — предложим оптимальную сборку и посчитаем стоимость под ваш проект.
Подобрать GPU-серверЧастые вопросы
Не нашли ответ?
Напишите нам через форму на странице контактов.
Мы не фиксируем модель в тарифе. GPU-конфигурация подбирается индивидуально под вашу задачу и объём вычислений — так вы не переплачиваете за лишнее.
Для машинного обучения, инференса, рендеринга, 3D-визуализации и научных вычислений — задач, где видеоускоритель кратно быстрее CPU.
Смотрите не только на карту, но и на объём видеопамяти, vCPU, RAM и скорость диска под датасеты. Всё должно быть сбалансировано под задачу.
Зависит от модели и размера батча: для инференса хватает меньше, для обучения крупных сетей нужно больше. Поможем рассчитать под ваш проект.
Да. У вас root-доступ и KVM-консоль — ставите свои драйверы, CUDA и фреймворки (PyTorch, TensorFlow) под свой пайплайн.
Да, доступен тестовый период — прогоните свою нагрузку и оцените производительность GPU-сервера до оплаты.
Нет, в тариф она не входит. Защита от DDoS подключается отдельно под потребности проекта — оставьте запрос, и мы подберём решение.
На одном сервере формального SLA нет, но у нас несколько дата-центров: под высокие требования к доступности мы строим распределённый отказоустойчивый кластер в нескольких ДЦ, который даёт более высокий аптайм. Опишите задачу — подберём схему.