VPS с GPU
Арендуй сервер с видеокартой NVIDIA под ML, рендер и вычисления — тест-период 5 часов, вы ничем не рискуете
Запустить GPU-сервер
VPS с GPU — это виртуальный сервер с выделенной видеокартой NVIDIA и поддержкой CUDA. Подходит для обучения и инференса нейросетей, 3D-рендера, кодирования видео и параллельных вычислений. Много оперативной памяти и NVMe-диски ускоряют работу с большими наборами данных. Тарифы от 5 €/мес, доступен тестовый период 5 часов — прогоните свою задачу на реальном GPU до оплаты.
Тарифы
VPS с GPU
Для экспериментов и небольших моделей подойдёт тариф Mini, для тяжёлого обучения и рендера — Pro. Масштабирование при росте нагрузки, тестовый период 5 часов до оплаты.
Сравнить все тарифыStandard 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 |
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, KVM и SSH: сами ставите драйверы NVIDIA, CUDA и нужные фреймворки под свою задачу.
Как запустить GPU-сервер
Выберите тариф и образ
Определитесь с объёмом RAM и диска под ваши модели и выберите образ ОС (Ubuntu, Debian и др.).
Установите ОС
Вы сами разворачиваете операционную систему из выбранного образа — окружение полностью под вашим контролем.
Настройте GPU-стек
Через KVM-консоль или SSH установите 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.
Используются видеокарты NVIDIA с поддержкой CUDA. Конкретную модель подберём под вашу задачу — напишите нам, и мы предложим подходящую конфигурацию.
Да. CUDA и cuDNN позволяют запускать PyTorch, TensorFlow и другие фреймворки для обучения и инференса моделей прямо на сервере.
Да, для VPS доступен тестовый период 5 часов — прогоните свою задачу на реальном GPU и оцените скорость до оплаты.
Да, вы сами устанавливаете драйверы NVIDIA и CUDA под нужную версию. Если возникнут сложности, поможем с настройкой окружения.
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.
Вы сами выбираете образ и разворачиваете ОС, а через KVM-консоль доступно управление на уровне «железа» для установки и переустановки системы, помимо SSH.
Да. При росте нагрузки тариф масштабируется — можно перейти на конфигурацию с большим объёмом RAM, диска и более мощным GPU.