Аренда выделенного сервера с GPU
Физические серверы с видеокартами NVIDIA для инференса LLM, обучения моделей, Stable Diffusion, 3D-рендера и видеотранскодинга. Полный доступ к железу, без прослойки виртуализации и без деления карты между клиентами. Развёртывание за 1–4 часа.
Нужна другая конфигурация — больше VRAM, несколько карт, конкретный процессор или больше дисков? Напишите в поддержку, соберём под вашу задачу.
Тарифы GPU-серверов
Цены указаны со скидкой при годовой оплате. Во всех конфигурациях — NVMe, DDoS-защита и безлимитный трафик.
Какая видеокарта нужна под вашу задачу
Определяющий параметр почти всегда объём видеопамяти, а не скорость: модель, которая не помещается в VRAM, не запустится ни на какой частоте.
| Видеокарта | VRAM | Под что подходит | Ориентир |
|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Транскодинг видео, 3D-рендер, computer vision, небольшие квантованные модели | Самый дешёвый способ получить настоящую видеокарту. Тянет инференс моделей класса 7B в 4-битной квантизации. |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Stable Diffusion и SDXL, генерация видео, инференс средних LLM | Актуальное поколение Blackwell. Комфортна для картиночных и видеопайплайнов. |
| NVIDIA RTX 4000 SFF Ada | 20 GB | Постоянный инференс, SDXL, профессиональный рендер | Низкое энергопотребление, рассчитана на круглосуточную работу, а не на пиковые нагрузки. |
| NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell | 96 GB | Обучение, файнтюнинг, большие LLM без квантизации | Единственная конфигурация здесь, которая тянет модели класса 70B в пониженной точности и полноценный файнтюнинг. |
Что на них запускают
Инференс LLM
Собственные Llama, Qwen, Mistral или DeepSeek под vLLM, Ollama или TGI. Промпты и данные не уходят наружу — обычно ради этого и съезжают с облачных API.
Генерация изображений и видео
Stable Diffusion, SDXL, ComfyUI, Flux. Своя карта — нет очереди и нет оплаты за каждую картинку.
Рендер и транскодинг
Blender Cycles, пайплайны на NVENC, пакетная обработка видео. NVENC полностью снимает кодирование с процессора.
Обучение и файнтюнинг
LoRA и QLoRA, модели компьютерного зрения, собственные архитектуры. 96 GB VRAM снимают большинство ограничений по памяти.
Научные расчёты
CUDA-задачи, молекулярная динамика, симуляции, численное моделирование.
Удалённая рабочая станция
CAD, 3D и видеомонтаж с аппаратным ускорением через удалённый рабочий стол.
Почему bare-metal, а не GPU-облако
Предсказуемая стоимость
Фиксированная цена в месяц вместо посекундной тарификации. Долгий прогон обучения не превращается в неожиданный счёт.
Вся видеопамять доступна
Облака нарезают карты через vGPU или MIG. Здесь карта и вся её память принадлежат одному арендатору.
Никаких прерываний
Инстанс не отбирают посреди обучения из-за того, что кто-то предложил больше.
Данные остаются на месте
Нет общего слоя хранения и межарендаторских снапшотов. Важно для всего, что под NDA или GDPR.
Доступные локации
GPU-конфигурации доступны в этих дата-центрах. Выбирайте ближайший к вашим пользователям или к вашим данным.
Как начать
Выбрать конфигурацию
Ориентируйтесь сначала на VRAM — она определяет, что вообще поместится. CPU и диск для большинства GPU-задач вторичны.
Оплатить
Крипта, СБП или карта. Оплата подтверждается автоматически.
Получить доступ
Root-доступ и данные IPMI приходят на почту в течение 1–4 часов. По запросу поставим стек CUDA заранее.
Частые вопросы
Видеокарта выделенная или общая?
CUDA и драйверы предустановлены?
Модели какого размера поместятся?
Можно поставить несколько видеокарт в один сервер?
Можно использовать для майнинга?
Сколько занимает развёртывание?
Можно позже перейти на более мощную карту?
Не уверены, какая карта нужна?
Опишите задачу в поддержке — модель, фреймворк, ожидаемая нагрузка — и мы скажем, какая конфигурация подойдёт и не хватит ли более дешёвой.
Аренда GPU-сервера: что стоит знать перед заказом
Чем сервер с видеокартой отличается от обычного выделенного
Обычный выделенный сервер опирается на процессор — тот выполняет небольшое количество сложных операций за раз. Видеокарта устроена наоборот: тысячи более простых ядер работают параллельно. Именно эта архитектура делает GPU-хостинг стандартным выбором под нейросети, потому что обучение и инференс сводятся к перемножению матриц, а такая задача распараллеливается почти идеально.
Это не значит, что видеокарта помогает всегда. Веб-приложения, базы данных и большая часть бизнес-логики от GPU не выигрывают ничего. Аренда сервера с видеокартой оправдана там, где нагрузка реально использует CUDA: машинное обучение, рендеринг, кодирование видео, научные расчёты.
Сколько стоит аренда сервера с GPU
Цену определяет почти исключительно видеокарта. Стартовый RTX-сервер обходится в несколько сотен долларов в месяц, профессиональная конфигурация с 96 GB видеопамяти — в несколько раз дороже. Процессор, оперативная память и диски влияют на итоговую сумму заметно слабее.
По сравнению с покупкой железа аренда снимает единовременные затраты и риск устаревания. Новое поколение NVIDIA выходит примерно раз в два года, и купленная карта дешевеет вместе с ним. Плюс замена сгоревшего блока питания в три часа ночи — не ваша забота.
Как выбрать конфигурацию под нейросети
Начинайте с объёма видеопамяти. Модель, которая не помещается в VRAM, не запустится независимо от скорости карты. Квантизация снижает требования — 4-битный и 8-битный форматы заметно сокращают потребление памяти ценой некоторой потери качества, — но есть порог, ниже которого конкретная модель просто не загрузится.
Длина контекста и размер батча тоже важны. Длинный контекст раздувает KV-кэш, и на карте со скромной видеопамятью именно он становится ограничением раньше, чем веса модели. Если сомневаетесь — опишите модель и фреймворк в поддержке, подскажем, какая карта подойдёт.
GPU-серверы для бизнеса
Чаще всего компании съезжают с облачных AI-API из-за данных. Отправлять клиентские записи, медицинскую информацию или внутренние документы на сторонний эндпоинт нередко несовместимо с NDA или с GDPR. Собственный инференс на выделенном сервере оставляет всё внутри вашего периметра.
Вторая причина — стоимость на объёме. Оплата за токены удобна при небольшом использовании и дорога при масштабе; фиксированная аренда сервера становится выгоднее после определённого количества запросов. Где именно проходит точка безубыточности, зависит от модели и трафика — это стоит посчитать до того, как выбирать вариант.