Сервер с GPU NVIDIA в аренду — от 249 €/мес
Арендуй сервер с видеокартой NVIDIA под инференс, рендер и вычисления — Tesla P4 уже в конфигурации
Запустить GPU-сервер
Сервер с GPU — это выделенный сервер с видеокартой NVIDIA Tesla P4 (8 ГБ) и поддержкой CUDA. Подходит для инференса нейросетей, генерации изображений, транскодинга видео и параллельных вычислений. Много оперативной памяти (256–512 ГБ) и NVMe-диски ускоряют работу с большими наборами данных. Готовые конфигурации — от 249 €/мес, сервер выделяется после оплаты. Под тяжёлое обучение соберём конфигурацию с более мощной картой — опишите задачу, посчитаем сборку.
Тарифы
Серверы с NVIDIA Tesla P4
TITAN-3 — одна Tesla P4 и 256 ГБ RAM под инференс, транскодинг и генерацию изображений; TITAN-5 — две карты и 512 ГБ RAM под параллельные пайплайны. Это выделенные серверы: оплата вперёд, выдача после подтверждения платежа. Нужна карта мощнее — напишите, соберём под задачу.
Как выбрать GPU-серверTITAN-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 |
Видеокарта NVIDIA с CUDA
Выделенный GPU и поддержка CUDA/cuDNN для обучения нейросетей, инференса и параллельных вычислений.
Рендер и обработка видео
Аппаратное ускорение подходит для 3D-рендера, транскодирования и работы с графикой без очередей.
Полный контроль над окружением
Root-доступ, IPMI-консоль и SSH: сами ставите драйверы NVIDIA, CUDA и нужные фреймворки под свою задачу.
Как запустить GPU-сервер
Выберите конфигурацию
TITAN-3 с одной Tesla P4 или TITAN-5 с двумя — по объёму видеопамяти, RAM и диска под ваши модели. Нужна карта мощнее — напишите нам.
Оплатите и получите сервер
Выделенный сервер выдаётся после оплаты и подготовки машины. Перед заказом поможем убедиться, что конфигурация подходит под вашу задачу.
Настройте GPU-стек
Через IPMI-консоль установите ОС, затем по SSH — драйверы NVIDIA, CUDA и фреймворки (PyTorch, TensorFlow) под задачу.
GPU под ваши задачи: ML, рендер, вычисления
Обучение и инференс нейросетей, 3D-рендер, обработка видео и научные расчёты — везде, где нужны параллельные вычисления, видеокарта даёт кратный прирост скорости по сравнению с CPU.
Поможем подобрать конфигурацию под ваш стек: объём видеопамяти, RAM и диска — расскажите о задаче, и мы предложим оптимальный вариант.
Подобрать конфигурациюЧастые вопросы
Не нашли ответ?
Напишите нам через форму на странице контактов.
NVIDIA Tesla P4 с 8 ГБ видеопамяти и поддержкой CUDA: в TITAN-3 — одна карта, в TITAN-5 — две. Нужна карта мощнее — опишите задачу, соберём конфигурацию под неё.
Tesla P4 хороша для инференса, дообучения LoRA и небольших моделей. Для обучения крупных моделей с нуля 8 ГБ VRAM мало — под такие задачи собираем конфигурацию с более мощной картой.
Бесплатного теста нет: выделенный сервер оплачивается сразу. Чтобы не ошибиться, опишите модель и объём данных до заказа — подскажем, потянет ли конфигурация.
Да, вы сами устанавливаете драйверы NVIDIA и CUDA под нужную версию. Если возникнут сложности, поможем с настройкой окружения.
Для инференса моделей на 7B в квантизации — от 8 ГБ, для обучения и SDXL — от 16–24 ГБ. Видеопамять ограничивает размер модели жёстче, чем обычная RAM.
Да, подготовку данных, отладку кода и инференс небольших моделей удобно делать на обычном VPS от 5,49 €/мес, а GPU подключать только на этап обучения.
Вы сами выбираете образ и разворачиваете ОС: через IPMI-консоль доступно управление на уровне «железа» для установки и переустановки системы, помимо SSH.
Да. При росте нагрузки можно перейти на конфигурацию с большим объёмом RAM, диска и более мощным GPU — миграцию данных поможем спланировать.