Российское облако с дата-центрами в Москве и Петербурге. Понятная панель, почасовая тарификация, снапшоты и приватные сети. Один и…
партнёрская ссылкапочасовая
Тарифы отуточняется
Подбор под задачу
Аренда сервера с GPU для ИИ, обучения и рендеринга
Серверы с видеокартой NVIDIA под инференс и обучение нейросетей, рендеринг и вычисления
Сколько ресурсов нужно
Почему именно столько
Сервер с видеокартой берут под то, что не тянет обычный процессор: инференс и обучение нейросетей, работа с языковыми моделями, рендеринг видео и 3D, научные вычисления. Ключевой выбор здесь не число ядер, а модель GPU и объём видеопамяти: под инференс средней модели хватает одной карты уровня RTX, под обучение и большие языковые модели нужны десятки гигабайт видеопамяти и карты класса A100 или H100. Второй момент — оплата: под переменную нагрузку выгоднее почасовая аренда, под постоянную помесячный сервер.
01 · Начальный
6 × 16 ГБ
диск от 80 ГБ
Одна карта уровня RTX, инференс средних моделей, рендеринг, эксперименты
02 · Рабочийтиповой выбор
8 × 32 ГБ
диск от 160 ГБ
Инференс крупных моделей и дообучение, видеопамяти от 24 ГБ
03 · Тяжёлый
16 × 64 ГБ
диск от 320 ГБ
Обучение больших моделей, карты класса A100 или H100, десятки гигабайт видеопамяти
Что проверить до оплаты
- Какая именно видеокарта и сколько у неё видеопамяти — под вашу модель это важнее числа ядер
- Оплата: почасовая под переменную нагрузку или помесячно под постоянную
- Есть ли готовые образы с CUDA, драйверами NVIDIA и фреймворками PyTorch или TensorFlow
- Где физически стоит карта, в России или за рубежом — это влияет на задержку и на данные
Как это связано с подбором. Калькулятор ниже уже настроен под эту задачу: подставлены 8 ядер и 16 ГБ памяти из рекомендации. Значения можно поменять, подбор пересчитается сразу. Соответствие задаче даёт провайдеру +25 баллов, вся формула
Подбор
Подберём под gpu и ии
Подбор сервера
0 тарифов с проверенной ценой, база проверена 16 августа 202601 · Задачарекомендуем 8 × 16 ГБ
Серверы с видеокартой NVIDIA под инференс и обучение нейросетей, рендеринг и вычисления
02 · География
03 · Память16 ГБ
1 ГБ64 ГБ
04 · Ядра8 ядер
116
05 · Бюджетдо 2 000 ₽ в месяц
200 ₽без лимита
06 · Требования
Комиссия провайдеров в формулу не входит. Как считается процент
Результат подбора0 подходящих тарифов
Под такие условия в базе ничего нет. Попробуйте ослабить требования или поднять бюджет
Часть переходов партнёрские: при оформлении услуги мы получаем вознаграждение, цена для вас не меняется. На порядок в списке это не влияет, формула подбора открыта
Тарифы
Сервер с GPU: цену считают отдельно
Цена сервера с видеокартой зависит от модели GPU и объёма видеопамяти и считается отдельно от обычных VPS. Ниже провайдеры, у которых есть GPU-серверы
Почему здесь нет таблицы цен. Тарифы с GPU провайдеры выносят отдельно от обычных VPS, а цена зависит от модели видеокарты и объёма видеопамяти. В нашей базе цена за ресурс считается для обычных серверов, поэтому цену за GPU мы тут не показываем, чтобы не вводить в заблуждение: актуальную конфигурацию и цену смотрите у провайдера
Провайдеры
Кто заявляет эту задачу
AD
Бюджетный VPS с быстрым стартом и локациями в России, Европе и Казахстане. Один из самых низких порогов входа среди российских про…
партнёрская ссылкатест-период
Тарифы отуточняется
SE
Крупное российское облако уровня энтерпрайз: дата-центры Tier III в Москве и Санкт-Петербурге, NVMe, защита от DDoS в базе.
партнёрская ссылкапочасовая
Тарифы отуточняется
Вопросы
Что спрашивают про gpu и ии
Что важнее у сервера с GPU, видеокарта или процессор
Видеокарта и объём её памяти. Модель определяет, поместится ли нейросеть в видеопамять и с какой скоростью посчитается, а процессор и ОЗУ лишь подают данные. Под инференс средней модели хватает одной карты уровня RTX, под обучение больших моделей нужны десятки гигабайт видеопамяти и карты класса A100 или H100.
Что выгоднее, арендовать сервер с GPU или платить за API модели
При переменной или небольшой нагрузке шлюз к моделям с оплатой по токенам обычно дешевле простаивающей видеокарты. Свой сервер с GPU выгоден при стабильно высоком потоке запросов, когда важны контроль над данными и предсказуемая помесячная цена. Точку перехода считают на своих числах: объём вычислений против аренды карты.
Можно ли обучать модели на обычном сервере без GPU
Мелкие модели и классические алгоритмы машинного обучения — да, на процессоре. Но обучение и инференс нейросетей на CPU в десятки раз медленнее: под это берут сервер с видеокартой, иначе задача, которая на GPU считается минуты, на процессоре идёт часами.