Аренда GPU серверов для ИИ, LLM и обучения нейросетей
Сервер для AI отличается от обычного одной деталью, которая решает всё. В нём стоит видеокарта, и именно она считает матричные операции, из которых состоит любая нейросеть. Процессор справится, но потратит в десятки раз больше времени.
Сервер для искусственного интеллекта мы собираем так, что графический процессор достаётся вам целиком, без деления с соседями. Вся видеопамять ваша на срок аренды.
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.
Сначала посчитайте видеопамять
Главный вопрос при выборе звучит не «какая карта быстрее», а «влезет ли модель в видеопамять». Если не влезает, часть слоёв уходит на процессор, и скорость падает в разы. Всё остальное вторично.
Считается это просто. В полной точности модель занимает примерно два гигабайта видеопамяти на каждый миллиард параметров, в четырёхбитной квантизации около половины гигабайта. Google в документации к Gemma приводит показательный пример. Модель на 31 миллиард параметров требует почти 70 ГБ в формате BF16 и всего 17,5 ГБ в четырёхбитном. Плюс запас под контекст.
Отсюда рабочие ориентиры. От 11 до 16 ГБ достаточно для моделей класса 7B в квантизации, этого хватает большинству. На 20 ГБ спокойно живёт класс 13B. На 96 ГБ помещается класс 70B в пониженной точности, и там же можно полноценно дообучать свои модели.
Гнаться за максимумом стоит не всем. По данным Hugging Face, на модели крупнее 70B приходится лишь 3 процента скачиваний. Большинство команд обходятся картами среднего уровня.
Инференс и обучение требуют разного
Аренда сервера для LLM под инференс и под обучение моделей это два разных расчёта. То же верно для задач deep learning и генеративного ИИ, требования к памяти у них расходятся сильно.
Для инференса важны объём видеопамяти и пропускная способность. Модель загружается один раз и отвечает на запросы, нагрузка ровная. Здесь выигрывает карта, в которую модель помещается целиком, даже если по пиковой производительности она скромнее.
Обучение и дообучение требуют заметно больше. Кроме самих весов в память кладутся градиенты и состояния оптимизатора, и потребление вырастает в несколько раз. Поэтому full fine-tuning обычно уносят на 96 ГБ, а на картах поменьше применяют LoRA и QLoRA, которые экономят память в разы. Аренда сервера под ИИ в режиме дообучения почти всегда упирается в видеопамять, а не в скорость чипа.
Аренда или покупка
Своя карта кажется выгоднее ровно до момента, когда вы открываете магазин. В 2026 году память резко подорожала, по оценке Gartner цены на DRAM выросли на 125 процентов за год, и видеокарты пошли следом. Расчёты окупаемости годичной давности уже не сходятся.
Аренда сервера для нейросетей убирает из уравнения электричество, место в стойке, охлаждение и замену сгоревшей карты. Добавьте сюда то, что модели меняются быстрее железа. Карта, купленная под конкретную архитектуру, через год может оказаться не тем, что нужно.
Своё оборудование выигрывает в одном случае, когда карта загружена круглосуточно много месяцев подряд. При неравномерной нагрузке или на стадии экспериментов аренда считается лучше.
Какие конфигурации доступны
GPU сервер для ИИ мы собираем на трёх вариантах карт.
- RTX 2080 Ti с 11 ГБ видеопамяти, 64 ГБ оперативной. Подходит под инференс моделей класса 7B и эксперименты.
- RTX 5070 Ti с 16 ГБ, 64 ГБ оперативной. Запас под более длинный контекст и генерацию изображений.
- RTX PRO 6000 Blackwell с 96 ГБ видеопамяти и 256 ГБ оперативной. Сервер для обучения ИИ и работы с крупными моделями.
Локации в Нидерландах, Финляндии и Германии.
Доступ и окружение
Вы получаете root-доступ и IPMI, то есть ставите любой стек сами. CUDA, PyTorch, TensorFlow, vLLM, Ollama, TGI, что угодно под вашу задачу. Если собирать окружение некогда, драйверы NVIDIA и CUDA установим по запросу.
Машину готовят вручную, поэтому доступ приходит через один-четыре часа после оплаты. Для регистрации нужен только email, платить можно криптой, через СБП или картой, без документов.
Частые вопросы
Какой сервер выбрать для обучения нейросетей?
Отталкивайтесь от объёма видеопамяти. Для дообучения методами LoRA и QLoRA хватает 16 ГБ, для полноценного обучения и моделей класса 70B нужна карта на 96 ГБ. Аренда сервера для обучения нейросети с запасом по памяти обходится дешевле, чем переезд на другую машину посреди эксперимента.
Можно ли использовать сервер для запуска LLM?
Да, это основной сценарий. Запускаются Llama, Qwen, Mistral, DeepSeek и другие большие языковые модели под vLLM, Ollama или TGI. Выбор карты зависит от размера модели и длины контекста.
Можно ли установить свои библиотеки и фреймворки?
Да, root-доступ даёт полную свободу. Ставьте любые версии CUDA, PyTorch, TensorFlow и собственные сборки. Систему можно переустановить или загрузить свой образ через IPMI.
Что важнее при выборе сервера для ИИ: процессор или видеокарта?
Видеокарта. На ней выполняется машинное обучение и inference, именно её память ограничивает размер модели. Процессор обслуживает загрузку данных и предобработку, его роль вспомогательная.
Можно ли масштабировать ресурсы сервера?
Перейти на более мощную карту можно, но это переезд на другую физическую машину, с простоем и переносом данных. Поэтому конфигурацию лучше брать с запасом сразу. Обычные виртуальные серверы масштабируются проще, прямо из личного кабинета.
Можно ли запускать несколько моделей одновременно?
Да, если суммарно они помещаются в видеопамять. Две модели по 7B в квантизации уживаются на карте с 16 ГБ, а на 96 ГБ можно держать несколько крупных одновременно. Следите за памятью под контекст, при параллельных запросах она растёт.
Начните с размера модели и нужного контекста, из них выйдет требуемый объём видеопамяти. Сомневаетесь между картами, напишите в поддержку. Другие варианты железа собраны на странице GPU-серверов.
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.