GPU Cloud
GPU бұлты: NVIDIA GPU серверлерін сағаттап жалға алу
LLM инференсі, fine-tuning және кескін генерациясы үшін NVIDIA GPU серверлерін жалға алыңыз. Нақты уақыттағы бағалар, сағаттық төлем, PyTorch, vLLM және ComfyUI шаблондары, SSH қолжетімділігі.
- Нақты уақыттағы қолжетімділік, баға тапсырыс бергенге дейін бекітіледі
- PyTorch, vLLM, Ollama және ComfyUI үшін дайын шаблондар
- Тоқтатылған сағаттық серверлер үшін тек диск құны есептеледі
Cloudj GPU Cloud көмегімен нақты уақыттағы қолжетімді тізімнен GPU серверін жалға аласыз: GPU моделін, VRAM және дискіні таңдап, PyTorch, vLLM, Ollama немесе ComfyUI сияқты шаблондардан іске қосып, SSH арқылы қосыласыз. Сағаттық серверлердің ақысы аккаунт балансынан алынады, ал тоқтатылған сағаттық сервер үшін тек диск құны төленеді.
GPU жалға алу бағалары және нақты уақыттағы қолжетімділігі
Нақты уақыттағы қолжетімділік: ресурстар мен бағалар нарыққа сай өзгереді. Басқару панелі тапсырыс бермес бұрын нақты бағаны растайды.
| GPU | Әр GPU-дағы VRAM | Архитектурасы | FP32 өнімділігі | Қуат шегі | Бастап | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Толығырақ → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Толығырақ → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Толығырақ → |
AI, LLM және рендеринг жүктемелеріне арналған GPU шаблондары
LLM инференсі
Тілдік модельдерді іске қосу және тестілеу үшін Open WebUI бар vLLM, SGLang немесе Ollama.
Fine-tuning
Өз деректеріңізде тілдік модельдерді қосымша оқытуға (fine-tuning) арналған Unsloth Studio.
Сурет пен видео генерациясы
Flux, SDXL және видео процестеріне арналған ComfyUI.
PyTorch және CUDA әзірлемесі
NVIDIA CUDA қолдауы бар PyTorch және Ubuntu 24.04 бейнелері, SSH арқылы қолжетімді.
Жұмыс үстелі немесе толық VM
Браузердегі Ubuntu жұмыс үстелі немесе қажет болғанда толық KVM виртуалды машинасы.
GPU серверді 4 қадамда қалай жалға алуға болады
- 01
Шаблон мен диск көлемін таңдаңыз
- 02
Қолда бар тізімнен үйлесімді GPU таңдаңыз
- 03
Бағасын растап, аккаунт балансынан серверді іске қосыңыз
- 04
SSH немесе браузер терминалы арқылы қосылыңыз
GPU бұлтының бағалары мен төлем жүйесі
- Сағаттық: сервер жұмыс істеп тұрғанда GPU үшін сағатына ақы алынады. Тоқтатылған сағаттық сервер үшін тек диск ақысы алынады.
- Төлем кезеңдері: ай сайын, тоқсан сайын, жарты жыл сайын немесе жыл сайын — кез келген жеңілдік төлем жасамас бұрын көрсетіледі.
- Дискілік жад үшін ақы GPU бағасымен бірге әр GB үшін есептеледі.
- Бағалар USD түрінде көрсетілген; ағымдағы бағам бойынша оларды VND түрінде де көрсетуге болады.
GPU бұлты бойынша жиі қойылатын сұрақтар
GPU жадына сыятын жүктемелер: LLM инференсі және fine-tuning, кескін мен видео генерациясы, рендеринг және CUDA әзірлеу. PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth және ComfyUI шаблондары бағдарламалық жасақтаманы автоматты түрде орнатады.
Жоғарыдағы кестеде қазір қолжетімді конфигурациялар, соның ішінде базада болған кезде 32 GB VRAM жады бар NVIDIA RTX 5090 көрсетілген. Қолжетімділік күн ішінде өзгеріп отырады.
Бағалар GPU-дың нақты уақыттағы қолжетімділігінен алынады және өзгеруі мүмкін. Басқару панелінде тапсырыс бергенге дейін бекітілген баға көрсетіледі және серверіңізден дәл сол бекітілген баға бойынша ақы алынады.
Иә. Сағаттық төлемнен бөлек айлық, тоқсандық, жартыжылдық немесе жылдық кезеңді таңдауға болады, ал кез келген жеңілдік төлемге дейін көрсетіледі. Дискілік жад үшін ақы әр GB бойынша GPU бағасымен бірге алынады.
Сағаттық төлем кезінде тоқтатылған сервер үшін тек дискінің ақысы ғана алынады. Деректер қажет болмаған кезде серверді біржола өшіріңіз.
Өз кілтіңізбен SSH арқылы немесе басқару панеліндегі браузер терминалы арқылы. Desktop және VM шаблондары графикалық интерфейс арқылы қосылуды да қамтамасыз етеді.