შინაარსზე გადასვლა
Cloudj
GPU Cloud

GPU Cloud: იქირავეთ NVIDIA GPU სერვერები საათობრივად

იქირავეთ NVIDIA GPU სერვერები LLM ინფერენსისთვის, fine-tuning-ისთვის და გამოსახულებების გენერირებისთვის. რეალური ფასები, საათობრივი გადახდა, PyTorch, vLLM და ComfyUI შაბლონები, SSH წვდომა.

იქირავეთ GPU სერვერიGPU-ს მიმდინარე ფასები
  • მარაგი რეალურ დროში, ფასის დადასტურება შეკვეთამდე
  • მზა შაბლონები PyTorch, vLLM, Ollama და ComfyUI-სთვის
  • გაჩერებულ საათობრივ სერვერებზე იხდით მხოლოდ დისკის საფასურს

Cloudj-ის GPU Cloud-ით თქვენ ქირაობთ GPU სერვერს ცოცხალი მარაგებიდან: აირჩიეთ GPU მოდელი, VRAM და დისკი, დაიწყეთ ისეთი შაბლონით, როგორიცაა PyTorch, vLLM, Ollama ან ComfyUI, და დაუკავშირდით SSH-ით. საათობრივი სერვერების გადასახადი იჭრება თქვენი ანგარიშის ბალანსიდან, ხოლო შეჩერებულ საათობრივ სერვერზე თანხა ირიცხება მხოლოდ დისკისთვის.

GPU-ს ქირაობის ფასები და ხელმისაწვდომობა რეალურ დროში

ცოცხალი მარაგი: ხელმისაწვდომობა და ფასები იცვლება ბაზრის მიხედვით. კონსოლი ადასტურებს საბოლოო ფასს შეკვეთამდე.

GPUVRAM თითოეულ GPU-ზეარქიტექტურაFP32 გამოთვლებისიმძლავრის ლიმიტი (TDP)დან
NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 96 GBBlackwell≈ 119 TFLOPS300 W–დეტალები →
NVIDIA RTX PRO 6000 WS 96 GBBlackwell≈ 119 TFLOPS600 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 5090 32 GBBlackwell≈ 107.6 TFLOPS575 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 5090D 32 GBBlackwell≈ 107.6 TFLOPS575 W–დეტალები →
NVIDIA RTX PRO 6000 S 96 GBBlackwell≈ 93.6 TFLOPS600 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 4090 24 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS450 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 6000Ada 48 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS300 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 6000D 84 GBBlackwell≈ 77.6 TFLOPS600 W–დეტალები →
NVIDIA L40S datacenter45 GBAda Lovelace≈ 73.3 TFLOPS350 W–დეტალები →
NVIDIA RTX PRO 5000 48 GBBlackwell≈ 69.6 TFLOPS300 W–დეტალები →
NVIDIA H100 SXM datacenter80 GBHopper≈ 53.5 TFLOPS700 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 5080 16 GBBlackwell≈ 53.4 TFLOPS360 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 4080S 16 GBAda Lovelace≈ 50.9 TFLOPS320 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 4080 16 GBAda Lovelace≈ 48.6 TFLOPS285 W–დეტალები →
NVIDIA H100 NVL datacenter94 GBHopper≈ 48.3 TFLOPS400 W–დეტალები →
NVIDIA H200 NVL datacenter140 GBHopper≈ 48.3 TFLOPS600 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 5070 Ti 16 GBBlackwell≈ 44.3 TFLOPS300 W–დეტალები →
NVIDIA RTX PRO 4000 24 GBBlackwell≈ 44.3 TFLOPS145 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 4070S Ti 16 GBAda Lovelace≈ 42.6 TFLOPS285 W–დეტალები →
NVIDIA H100 PCIE datacenter80 GBHopper≈ 41 TFLOPS350 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 4500Ada 24 GBAda Lovelace≈ 38.2 TFLOPS210 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 3090 Ti 24 GBAmpere≈ 36.4 TFLOPS450 W–დეტალები →
NVIDIA RTX A6000 48 GBAmpere≈ 36.1 TFLOPS300 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 4070S 12 GBAda Lovelace≈ 35.8 TFLOPS220 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 3090 24 GBAmpere≈ 35.4 TFLOPS350 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 3080 Ti 12 GBAmpere≈ 35.1 TFLOPS350 W–დეტალები →
NVIDIA A40 datacenter45 GBAmpere≈ 29.9 TFLOPS300 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 3080 10 GBAmpere≈ 29.5 TFLOPS380 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 4070 12 GBAda Lovelace≈ 29.3 TFLOPS200 W–დეტალები →
NVIDIA L4 datacenter22 GBAda Lovelace≈ 24.2 TFLOPS72 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 5060 Ti 16 GBBlackwell≈ 22.8 TFLOPS180 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 4060 Ti 16 GBAda Lovelace≈ 21.6 TFLOPS165 W–დეტალები →
NVIDIA RTX A4000 16 GBAmpere≈ 20.6 TFLOPS140 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 3070 8 GBAmpere≈ 19.8 TFLOPS220 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 3060 Ti 8 GBAmpere≈ 15.7 TFLOPS200 W–დეტალები →
NVIDIA A100 PCIE datacenter40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS250 W–დეტალები →
NVIDIA A100 SXM4 datacenter40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS400 W–დეტალები →
NVIDIA A800 PCIE datacenter80 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS300 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 2080 Ti 11 GBTuring≈ 14.6 TFLOPS250 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 3060 laptop 12 GBAmpere≈ 12.9 TFLOPS80 W–დეტალები →
NVIDIA Tesla V100 datacenter16 GBVolta≈ 12.5 TFLOPS300 W–დეტალები →
NVIDIA CMP 170HX datacenter64 GBAmpere≈ 12.1 TFLOPS250 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 3060 12 GBAmpere≈ 12 TFLOPS170 W–დეტალები →
NVIDIA Titan Xp 12 GBPascal≈ 11.7 TFLOPS160 W–დეტალები →
NVIDIA RTX A2000 6 GBAmpere≈ 11.2 TFLOPS70 W–დეტალები →
NVIDIA GTX 1080 Ti 11 GBPascal≈ 11 TFLOPS250 W–დეტალები →
NVIDIA GTX 1080 8 GBPascal≈ 7.8 TFLOPS130 W–დეტალები →
NVIDIA GTX 1070 Ti 8 GBPascal≈ 7.4 TFLOPS180 W–დეტალები →
NVIDIA GTX 1650 4 GB≈ undefined TFLOPS W–დეტალები →
NVIDIA Q RTX 8000 45 GBTuring≈ 11.9 TFLOPS250 W–დეტალები →
NVIDIA Tesla P40 datacenter24 GBPascal≈ 9.4 TFLOPS250 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 2070S 8 GBTuring≈ 8.8 TFLOPS210 W–დეტალები →
NVIDIA Q RTX 4000 8 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS125 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 2070 8 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS150 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 2060S 8 GBTuring≈ 7.5 TFLOPS175 W–დეტალები →
NVIDIA GTX TITAN X 12 GBMaxwell≈ 6.8 TFLOPS150 W–დეტალები →
NVIDIA RTX 2060 12 GBTuring≈ 6.5 TFLOPS130 W–დეტალები →
NVIDIA GTX 1660 Ti 6 GBTuring≈ 5.3 TFLOPS120 W–დეტალები →
NVIDIA GTX 1660 S 6 GBTuring≈ 3.6 TFLOPS125 W–დეტალები →

GPU შაბლონები AI, LLM და რენდერინგის დატვირთვებისთვის

LLM ინფერენსი

vLLM, SGLang ან Ollama Open WebUI-თან ერთად ენობრივი მოდელების გასაშვებად და ტესტირებისთვის.

Fine-tuning

Unsloth Studio ენობრივი მოდელების fine-tuning-ისთვის თქვენს მონაცემებზე.

სურათებისა და ვიდეოების გენერაცია

ComfyUI — Flux, SDXL და ვიდეო სამუშაო პროცესებისთვის (workflows).

PyTorch და CUDA დეველოპმენტი

PyTorch-ის და Ubuntu 24.04-ის იმიჯები NVIDIA CUDA-თი, წვდომით SSH-ის საშუალებით.

დესკტოპი ან სრული VM

Ubuntu-ს დესკტოპი პირდაპირ ბრაუზერში ან სრული KVM ვირტუალური მანქანა საჭიროებისამებრ.

როგორ ვიქირაოთ GPU სერვერი 4 ნაბიჯში

  1. 01

    აირჩიეთ შაბლონი და დისკის მოცულობა

  2. 02

    შეარჩიეთ თავსებადი GPU ცოცხალი მარაგებიდან

  3. 03

    დაადასტურეთ ფასი და შექმენით სერვერი თქვენი ანგარიშის ბალანსიდან

  4. 04

    დაუკავშირდით SSH-ით ან ბრაუზერის ტერმინალით

GPU ღრუბლის ფასები და ანგარიშსწორება

  • საათობრივი: GPU-ს საფასური ირიცხება საათობრივად, სანამ სერვერი მუშაობს. შეჩერებული საათობრივი სერვერისთვის საფასური იჭრება მხოლოდ დისკზე.
  • ანგარიშსწორების პერიოდი: ყოველთვიური, კვარტალური, ნახევარწლიური ან წლიური, ნებისმიერი ფასდაკლების ჩვენებით გადახდამდე.
  • დისკის მეხსიერების საფასური იანგარიშება თითო GB-ზე, GPU-ს ფასთან ერთად.
  • ფასები მოცემულია აშშ დოლარში (USD); შეგიძლიათ გამოსახოთ VND-ში მიმდინარე კურსით.

GPU Cloud: ხშირად დასმული კითხვები

დააკავშირეთ თქვენი GPU სერვერი

ღრუბლოვანი სერვერები ვებსაიტებისთვის, API-ებისთვის და მონაცემთა ბაზებისთვის

→

S3 საცავი მონაცემთა ნაკრებებისთვის, ჩექპოინტებისა და სარეზერვო ასლებისთვის

→

სრული ფასების ჩამონათვალი

→

API დოკუმენტაცია ავტომატიზაციისთვის

→

GPU Cloud: იქირავეთ NVIDIA GPU სერვერები საათობრივად

იქირავეთ GPU სერვერიიქირავეთ RTX 5090