GPU Cloud
Воблака GPU: пагадзінная арэнда сервераў з NVIDIA GPU
Арэнда сервераў з NVIDIA GPU для інферэнсу LLM, файн-цюнінгу і генерацыі выяў. Актуальныя цэны, пагадзінная аплата, гатовыя шаблоны PyTorch, vLLM і ComfyUI, доступ па SSH.
- Актуальная наяўнасць, фіксацыя цаны перад замовай
- Шаблоны для PyTorch, vLLM, Ollama і ComfyUI
- За спыненыя пагадзінныя серверы аплачваецца толькі дыск
З Cloudj GPU Cloud вы арандуеце GPU-сервер з актуальнай наяўнасці: выбірайце мадэль GPU, аб'ём VRAM і дыска, запускайце з такіх шаблонаў, як PyTorch, vLLM, Ollama або ComfyUI, і падключайцеся праз SSH. Серверы з пагадзіннай аплатай спісваюцца з балансу акаўнта, а за спынены пагадзінны сервер аплачваецца толькі дыск.
Цэны на арэнду GPU і даступнасць анлайн
Актуальная наяўнасць: даступнасць і цэны змяняюцца ў залежнасці ад рынку. Кансоль пацвярджае канчатковы кошт перад афармленнем заказу.
| GPU | VRAM на GPU | Архітэктура | Вылічэнні FP32 | Ліміт магутнасці | Ад | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Падрабязней → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Падрабязней → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Падрабязней → |
Шаблоны GPU для задач AI, LLM і рэндэрынгу
Інферэнс LLM
vLLM, SGLang або Ollama з Open WebUI для разгортвання і тэсціравання моўных мадэляў.
Файн-цюнінг
Unsloth Studio для файн-цюнінгу моўных мадэляў на вашых уласных даных.
Генерацыя відарысаў і відэа
ComfyUI для працы з Flux, SDXL і працэсаў генерацыі відэа.
Распрацоўка на PyTorch і CUDA
Вобразы PyTorch і Ubuntu 24.04 з NVIDIA CUDA, даступныя праз SSH.
Працоўны стол або поўная ВМ
Працоўны стол Ubuntu у браўзеры або паўнавартасная віртуальная машына KVM, калі гэта неабходна.
Як арандаваць GPU-сервер за 4 крокі
- 01
Абярыце шаблон і памер дыска
- 02
Выберыце сумяшчальны GPU з даступных у наяўнасці
- 03
Пацвердзіце кошт і запусціце сервер з балансу акаўнта
- 04
Падключыцеся праз SSH або тэрмінал у браўзеры
Тарыфы і аплата воблака GPU
- Пагадзінна: аплата за GPU спаганяецца за кожную гадзіну працы сервера. За спынены сервер аплачваецца толькі дыск.
- Перыяды аплаты: штомесяц, штоквартал, раз на паўгода або штогод, са зніжкай, паказанай перад аплатай.
- Дыскавая прастора аплачваецца за кожны GB разам з асноўным коштам GPU.
- Цэны пазначаны ў USD; вы можаце адлюстраваць іх у VND па бягучым курсе.
Частыя пытанні пра воблака GPU
Любыя задачы, якім хапае відэапамяці GPU: інферэнс і файн-цюнінг LLM, генерацыя выяў і відэа, рэндэрынг і распрацоўка на CUDA. Шаблоны для PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth і ComfyUI аўтаматычна ўсталююць неабходны софт.
У табліцы вышэй пералічаны канфігурацыі, даступныя зараз, у тым ліку NVIDIA RTX 5090 з 32 GB VRAM пры наяўнасці. Спіс даступных сервераў змяняецца на працягу дня.
Цэны залежаць ад актуальнай наяўнасці GPU і могуць змяняцца. Панэль кіравання паказвае пацверджаную цану перад замовай, і ваш сервер аплачваецца менавіта па ёй.
Так. Акрамя пагадзіннай аплаты можна абраць штомесячны, квартальны, паўгадавы або гадавы перыяд з улікам зніжкі, якая адлюстроўваецца перад аплатай. Дыскавая прастора тарыфікуецца за GB разам з цаной GPU.
Пры пагадзіннай аплаце за спынены сервер спісваюцца сродкі толькі за дыск. Калі даныя больш не патрэбныя, проста выдаліце сервер.
Па SSH з вашым ключом або праз тэрмінал у браўзеры з кансолі. Шаблоны Desktop і VM таксама забяспечваюць графічны доступ.