GPU Cloud
GPU bulud: saatlıq NVIDIA GPU server icarəsi
LLM inferensiyası, fine-tuning və təsvir generasiyası üçün NVIDIA GPU serverləri icarəyə götürün. Canlı qiymətlər, saatlıq ödəniş, PyTorch, vLLM və ComfyUI şablonları, SSH girişi.
- Canlı inventar, sifarişdən əvvəl təsdiqlənən qiymət
- PyTorch, vLLM, Ollama və ComfyUI üçün şablonlar
- Dayandırılmış saatlıq serverlər üçün yalnız disk haqqı tutulur
Cloudj GPU Cloud ilə canlı inventardan GPU serveri icarəyə götürürsünüz: GPU modelini, VRAM və diski seçin, PyTorch, vLLM, Ollama və ya ComfyUI kimi şablonlardan başlayın, sonra SSH vasitəsilə qoşulun. Saatlıq serverlərin ödənişi balansınızdan tutulur, dayandırılmış saatlıq server üçün isə yalnız disk haqqı hesablanır.
GPU icarəsi qiymətləri və cari mövcudluq
Canlı inventar: mövcudluq və qiymətlər bazara görə dəyişir. Konsol sifarişdən əvvəl yekun qiyməti təsdiqləyir.
| GPU | Hər GPU üçün VRAM | Arxitektura | FP32 hesablaması | Güc həddi | Başlanğıc | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Ətraflı → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Ətraflı → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Ətraflı → |
AI, LLM və render iş yükləri üçün GPU şablonları
LLM inferensi
Dil modellərini işə salmaq və sınaqdan keçirmək üçün Open WebUI ilə vLLM, SGLang və ya Ollama.
Fine-tuning
Dil modellərini öz məlumatlarınız üzərində dəqiq tənzimləmək (fine-tuning) üçün Unsloth Studio.
Şəkil və video generasiyası
Flux, SDXL və video iş axınları üçün ComfyUI.
PyTorch və CUDA tərtibatı
SSH vasitəsilə əlçatan olan NVIDIA CUDA dəstəkli PyTorch və Ubuntu 24.04 obrazları.
İş masası və ya tam VM
Brauzerdə Ubuntu iş masası və ya ehtiyac olduqda tam KVM virtual maşını.
4 addımda GPU serveri necə icarəyə götürmək olar
- 01
Şablon və disk ölçüsü seçin
- 02
Canlı inventardan uyğun GPU seçin
- 03
Qiyməti təsdiqləyin və balansınızdan istifadə edərək serveri yaradın
- 04
SSH və ya brauzer terminalı vasitəsilə qoşulun
GPU bulud qiymətləri və hesablaşma
- Saatlıq: server işlədiyi müddətdə GPU üçün saatlıq ödəniş tutulur. Dayandırılmış saatlıq server üçün yalnız disk haqqı hesablanır.
- Ödəniş dövrləri: aylıq, rüblük, yarımillik və ya illik; istənilən endirim ödənişdən əvvəl göstərilir.
- Disk yaddaşı GPU qiyməti ilə birlikdə GB başına hesablanır.
- Qiymətlər USD ilədir; onları cari məzənnə ilə VND olaraq da göstərə bilərsiniz.
GPU bulud haqqında tez-tez verilən suallar
GPU yaddaşına uyğun olan iş yüklərini: LLM inferensiyası və fine-tuning, şəkil və video generasiyası, render və CUDA tərtibatı. PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth və ComfyUI şablonları proqram təminatını sizin üçün quraşdırır.
Yuxarıdakı cədvəldə hazırda mövcud olan konfiqurasiyalar, o cümlədən stokda olduqda 32 GB VRAM ilə təchiz olunmuş NVIDIA RTX 5090 göstərilir. Mövcudluq gün ərzində dəyişir.
Qiymətlər canlı GPU inventarından götürülür və dəyişə bilər. Konsol sifariş verməzdən əvvəl təsdiqlənmiş qiyməti göstərir və serveriniz həmin təsdiqlənmiş qiymətlə hesablanır.
Bəli. Saatlıq ödənişdən əlavə aylıq, rüblük, yarımillik və ya illik dövr seçə bilərsiniz; hər hansı endirim ödənişdən əvvəl göstərilir. Disk yaddaşı GPU qiyməti ilə birlikdə hər GB üçün hesablanır.
Saatlıq tarifdə dayandırılmış server üçün yalnız disk haqqı tutulur. Məlumatlara artıq ehtiyacınız olmadıqda serveri silin.
Öz açarınızla SSH üzərindən və ya konsoldan brauzer terminalı ilə. Desktop və VM şablonları həmçinin qrafik interfeyslə giriş təmin edir.