Сравнение GPU-серверов: что смотреть перед арендой
Сравните серверы по видеопамяти и балансу ресурсов — готовые конфигурации с Tesla P4 от 249 €/мес, мощнее соберём под задачу
Подобрать GPU-сервер
При сравнении GPU-серверов главный параметр — объём видеопамяти: модель и батч должны в неё поместиться целиком, иначе карта простаивает. Второй параметр — баланс: слабый процессор, нехватка RAM или медленный диск не дадут раскрыться даже быстрой видеокарте, потому что данные не успевают доезжать до GPU. Третий — тип задачи: обучению нужна память и пропускная способность, инференсу — скорее число одновременных запросов, рендеру — поддержка движка. У нас есть готовые конфигурации с NVIDIA Tesla P4 от 249 €/мес, а под задачи, где нужна карта мощнее, конфигурация и цена считаются индивидуально.
Тарифы
Готовые GPU-серверы
TITAN-3 — Tesla P4 и 256 ГБ RAM под инференс, транскодинг и генерацию изображений; TITAN-5 — две карты и 512 ГБ RAM под параллельные пайплайны. Выделенные серверы: оплата вперёд, выдача после подтверждения платежа. Нужна карта мощнее — опишите задачу, посчитаем сборку.
Подробнее о GPU-серверахTITAN-3 · GPU
| NVIDIA Tesla P4 · 8 ГБ |
| AMD EPYC 7452 · 32C/64T |
| 256 ГБ RAM |
| 3 ТБ NVMe + SSD + 18 ТБ HDD |
| Выделенный сервер · IPMI |
| Поддержка 24/7 |
TITAN-5 · 2× GPU
| 2× Tesla P4 · 16 ГБ VRAM |
| AMD EPYC 7663 · 56C/112T |
| 512 ГБ RAM |
| 8,7 ТБ NVMe + 960 ГБ SSD |
| Выделенный сервер · IPMI |
| Поддержка 24/7 |
Что важно в зависимости от задачи
На что смотреть в первую очередь, когда сравниваете предложения с видеокартой.
| Задача | Что критично в первую очередь | О чём часто забывают | |
|---|---|---|---|
| Обучение нейросети с нуля | Объём видеопамяти и пропускная способность | RAM под загрузку батчей и NVMe под датасет | |
| Дообучение и LoRA | Видеопамять под веса и оптимизатор | Место под чекпоинты каждой эпохи | |
| Инференс модели в продакшене | Число одновременных запросов на карту | Процессор под токенизацию и очередь | |
| Генерация изображений | Видеопамять под разрешение и батч | Диск под модели и результаты | |
| GPU-рендеринг 3D | Поддержка вашего движка и объём VRAM | Скорость передачи сцены и текстур | |
| Транскодинг видео | Аппаратные кодеки карты | Сеть и диск под исходники |
Таблица — ориентир для сравнения предложений на рынке, а не список наших тарифов. Конкретная карта, объём видеопамяти и цена подбираются под вашу задачу: опишите модель и объём данных.
Сначала видеопамять
Модель, батч и активации должны помещаться в VRAM. Не поместились — расчёт либо не стартует, либо идёт с обменом и теряет смысл.
Потом баланс
Видеоускоритель раскрывается только с достаточными vCPU, RAM и быстрым NVMe под датасеты — иначе карта ждёт данные.
И полный доступ
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 описания задачи до готового сервера.
Опишите задачу
Расскажите, что считаете — обучение, дообучение, инференс или рендер, — какая модель и какой объём данных.
Выберите готовую сборку или свою
Если хватает Tesla P4 — берите TITAN-3 или TITAN-5 из прайса. Нужна карта мощнее — подберём конфигурацию и посчитаем стоимость именно этой сборки.
Оплатите и получите сервер
Выделенный сервер выдаётся после оплаты и подготовки машины. Сомневаетесь в выборе — сверим конфигурацию с вашей задачей до заказа.
Поможем собрать конфигурацию
Опишите модель, размер батча и объём датасета — предложим сборку и посчитаем стоимость. Если задача укладывается в 8–16 ГБ VRAM, выгоднее готовые TITAN-3 и TITAN-5 с Tesla P4; под остальное собираем конфигурацию с картой мощнее.
Часть работы вообще не требует видеокарты: подготовка данных, классический ML и инференс небольших моделей считаются на процессоре — смотрите какой сервер нужен для машинного обучения и тарифы на VPS для AI/ML.
Подобрать GPU-серверЧастые вопросы
Не нашли ответ?
Напишите нам через форму на странице контактов.
В готовых конфигурациях — NVIDIA Tesla P4 с 8 ГБ: одна в TITAN-3, две в TITAN-5. Под задачи, где её мало, собираем конфигурацию с более мощной картой индивидуально.
Готовые конфигурации — от 249 €/мес (TITAN-3, Tesla P4, 256 ГБ RAM). Сборка с другой картой считается индивидуально: цена зависит от модели GPU, видеопамяти и базовых ресурсов.
Столько, чтобы модель, батч и активации поместились целиком. Для инференса квантизованных моделей нужно заметно меньше, чем для обучения с нуля — поможем рассчитать.
Сначала по объёму видеопамяти под вашу модель, затем по балансу vCPU, RAM и скорости диска. Карта без данных простаивает, поэтому одна модель GPU ни о чём не говорит.
Наличием видеокарты, которая берёт на себя матричные вычисления: обучение и инференс нейросетей, рендер, транскодинг. Остальное — ОС, root-доступ, диск — устроено так же.
Да. У вас root-доступ и KVM-консоль: ставите свои драйверы, CUDA и фреймворки — PyTorch, TensorFlow или движок рендеринга — под свой пайплайн.
Бесплатного теста нет: выделенный сервер оплачивается сразу. Опишите модель и объём данных до заказа — поможем оценить, хватит ли видеопамяти и ресурсов.
Для подготовки данных, классического ML и инференса небольших моделей хватает процессора. Разбор таких конфигураций — на странице какой сервер нужен для машинного обучения.