GPU Cloud
GPU cloud: najam NVIDIA GPU servera po satu
Unajmite NVIDIA GPU servere za LLM inferenciju, fine-tuning i generiranje slika. Cijene uživo, naplata po satu, PyTorch, vLLM i ComfyUI predlošci, SSH pristup.
- Dostupnost uživo, potvrda cijene prije narudžbe
- Predlošci za PyTorch, vLLM, Ollama i ComfyUI
- Zaustavljeni serveri s naplatom po satu plaćaju se samo za disk
Uz Cloudj GPU Cloud unajmljujete GPU poslužitelj iz ponude u stvarnom vremenu: odaberite GPU model, VRAM i disk, pokrenite ga uz predložak poput PyTorch, vLLM, Ollama ili ComfyUI te se povežite putem SSH-a. Poslužitelji s naplatom po satu terete stanje vašeg računa, a zaustavljeni poslužitelj plaća se samo za disk.
Cijene najma GPU-a i dostupnost uživo
Dostupnost u stvarnom vremenu: ponuda i cijene mijenjaju se ovisno o tržištu. Upravljačka konzola potvrđuje konačnu cijenu prije narudžbe.
| GPU | VRAM po GPU-u | Arhitektura | FP32 računska snaga | Ograničenje potrošnje | Od | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Pojedinosti → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Pojedinosti → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Pojedinosti → |
GPU predlošci za AI, LLM i rendering radna opterećenja
LLM inferencija
vLLM, SGLang ili Ollama uz Open WebUI za posluživanje i testiranje jezičnih modela.
Fino podešavanje (fine-tuning)
Unsloth Studio za fino podešavanje jezičnih modela na vlastitim podacima.
Generiranje slika i videozapisa
ComfyUI za Flux, SDXL i video radne tokove.
PyTorch i CUDA razvoj
PyTorch i Ubuntu 24.04 slike sustava s NVIDIA CUDA-om, dostupne putem SSH-a.
Desktop ili cjeloviti VM
Ubuntu radna površina u pregledniku ili cjeloviti KVM virtualni poslužitelj kada vam zatreba.
Kako unajmiti GPU server u 4 koraka
- 01
Odaberite predložak i veličinu diska
- 02
Odaberite kompatibilan GPU iz trenutne ponude
- 03
Potvrdite cijenu i pokrenite poslužitelj koristeći stanje računa
- 04
Povežite se putem SSH-a ili terminala u pregledniku
GPU cloud cijene i naplata
- Obračun po satu: GPU se naplaćuje po satu dok poslužitelj radi. Zaustavljeni poslužitelj s obračunom po satu plaća se samo za disk.
- Ciklusi naplate: mjesečno, kvartalno, polugodišnje ili godišnje, uz prikaz svih popusta prije plaćanja.
- Pohrana na disku naplaćuje se po GB-u zajedno s cijenom GPU-a.
- Cijene su izražene u USD; možete ih prikazati u VND prema trenutnom tečaju.
GPU cloud česta pitanja
Sva radna opterećenja koja stanu u GPU memoriju: LLM inferenciju i fine-tuning, generiranje slika i videozapisa, rendering te CUDA razvoj. Predlošci za PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth i ComfyUI instaliraju sav softver za vas.
Gornja tablica prikazuje trenutno dostupne konfiguracije, uključujući NVIDIA RTX 5090 s 32 GB VRAM-a kada je na zalihi. Dostupnost se mijenja tijekom dana.
Cijene ovise o trenutnoj dostupnosti GPU resursa i mogu se mijenjati. Upravljačka konzola prikazuje potvrđenu cijenu prije narudžbe, a vaš se server obračunava po toj potvrđenoj cijeni.
Da. Osim naplate po satu, možete odabrati mjesečni, tromjesečni, polugodišnji ili godišnji ciklus, uz prikaz eventualnog popusta prije plaćanja. Pohrana na disku naplaćuje se po GB zajedno s cijenom GPU-a.
Kod naplate po satu, zaustavljeni server plaća se isključivo za prostor na disku. Obrišite server kada vam podaci više nisu potrebni.
Putem SSH-a s vlastitim ključem ili preko terminala u pregledniku unutar konzole. Desktop i VM predlošci omogućuju i grafičko sučelje.