GPU-T4
NVIDIA Tesla T4 · 16 ГБ VRAM
- 8 vCPU
- 32 ГБ RAM
- 200 ГБ NVMe
29 900 ₽ / мес
Заказать GPU-серверы для AI и рендеринга
VDS с GPU — серверы с видеокартами NVIDIA
Виртуальные серверы с выделенной видеокартой для нейросетей, машинного обучения и рендеринга. Карта пробрасывается целиком, CUDA уже установлена, оплата — помесячно или посуточно.
- Tesla T4 — A100 80 ГБ
- CUDA и Docker из коробки
- Посуточная оплата
- Размещение в Москве
GPU VDS от 29 900 ₽ в месяц
Цены
Тарифы VDS с видеокартой
Цены за месяц. Конфигурации с несколькими GPU и нестандартными ресурсами — по запросу.
GPU-A4000
NVIDIA RTX A4000 · 16 ГБ VRAM
- 8 vCPU
- 32 ГБ RAM
- 300 ГБ NVMe
34 900 ₽ / мес
ЗаказатьGPU-A5000
NVIDIA RTX A5000 · 24 ГБ VRAM
- 12 vCPU
- 64 ГБ RAM
- 500 ГБ NVMe
54 900 ₽ / мес
ЗаказатьGPU-A100
NVIDIA A100 · 80 ГБ VRAM
- 16 vCPU
- 128 ГБ RAM
- 1000 ГБ NVMe
189 900 ₽ / мес
Заказать Преимущества
Что вы получаете с GPU VDS
Карты NVIDIA
Tesla T4, RTX A4000, RTX A5000 и A100 80 ГБ — от инференса небольших моделей до обучения LLM.
Готовое окружение
Ubuntu с драйверами NVIDIA, CUDA, cuDNN, Docker и NVIDIA Container Toolkit — можно запускать PyTorch сразу.
GPU passthrough
Видеокарта пробрасывается в VDS целиком, без деления vGPU — вся видеопамять и все CUDA-ядра ваши.
Быстрые NVMe
Датасеты и чекпоинты моделей читаются с NVMe — GPU не простаивает в ожидании данных.
Посуточная оплата
Арендуйте GPU-сервер на время обучения модели или рендера и не платите за простой.
Данные в России
GPU-серверы размещены в Москве — подходит для обработки персональных данных и коммерческой тайны.
Аренда VDS с GPU вместо покупки видеокарты
Профессиональная видеокарта уровня RTX A5000 стоит сотни тысяч рублей, A100 — несколько миллионов, а к ним нужен сервер, охлаждение и стабильное питание. При этом большинство ML-задач занимают GPU не круглый год, а несколько дней или недель. VDS с GPU позволяет платить только за время работы: запустили обучение, получили модель, удалили сервер.
VDS с видеокартой для нейросетей
Для инференса LLM ключевой параметр — объём видеопамяти. Модель на 7–8 млрд параметров в 4-битной квантизации требует около 6 ГБ VRAM, 13B — около 10 ГБ, 70B — от 40 ГБ. Для Stable Diffusion XL и Flux комфортно от 16 ГБ. Обучение требует в 2–4 раза больше памяти, чем инференс той же модели, поэтому для fine-tuning выбирайте A5000 или A100.
| Задача | Рекомендуемая карта |
|---|---|
| Инференс LLM 7–8B, Whisper, классические CV-модели | Tesla T4 16 ГБ |
| Stable Diffusion XL, Flux, LoRA-обучение | RTX A4000 16 ГБ |
| LLM 13–34B, рендер в Blender Cycles | RTX A5000 24 ГБ |
| Обучение моделей, LLM 70B, большие батчи | A100 80 ГБ |
VDS с GPU для рендеринга и видео
Blender, Unreal Engine, DaVinci Resolve и FFmpeg с NVENC ускоряются на GPU в десятки раз по сравнению с CPU. Можно установить Windows Server и работать в привычном интерфейсе через RDP или Parsec, либо запускать рендер-ферму в headless-режиме на Linux.
Для задач без видеокарты подойдут обычные VDS серверы или высокочастотная линейка 5,0 ГГц.
FAQ
Вопросы о VDS с GPU
Для каких задач подходит VDS с видеокартой?
Обучение и дообучение нейросетей (fine-tuning, LoRA), инференс LLM и Stable Diffusion, распознавание речи и изображений, 3D-рендеринг в Blender, видеокодирование, научные вычисления на CUDA.
Какую видеокарту выбрать?
Tesla T4 — для инференса и небольших моделей. RTX A4000 — универсальная карта для Stable Diffusion и обучения моделей среднего размера. RTX A5000 с 24 ГБ — для LLM до 13B параметров и тяжёлого рендера. A100 80 ГБ — для обучения больших моделей и LLM 70B в квантизации.
Можно ли арендовать GPU-сервер на сутки?
Да, GPU-тарифы доступны с посуточной оплатой. Стоимость суток — 1/30 месячной цены плюс 20%.
Предустановлены ли CUDA и драйверы?
Да, по умолчанию мы ставим Ubuntu 22.04/24.04 с актуальным драйвером NVIDIA, CUDA и Docker. Можно выбрать чистую ОС или Windows Server для рендеринга.
Есть ли GPU VDS с несколькими видеокартами?
Да, по запросу собираем конфигурации с 2–8 картами для распределённого обучения. Напишите нам, и мы подготовим предложение.
Другие конфигурации VDS
Подберём GPU-сервер под вашу модель
Расскажите о задаче — порекомендуем видеокарту и конфигурацию, развернём окружение с CUDA и PyTorch.