GPU Cloud
GPU булуту: NVIDIA GPU серверлерин сааттык ижарага алуу
LLM инференси, fine-tuning жана сүрөт генерациялоо үчүн NVIDIA GPU серверлерин ижарага алыңыз. Актуалдуу баалар, сааттык төлөм, PyTorch, vLLM жана ComfyUI шаблондору, толук SSH мүмкүнчүлүгү.
- Актуалдуу серверлер тизмеси, буйрутма берүүдөн мурун бекитилген баа
- PyTorch, vLLM, Ollama жана ComfyUI үчүн даяр шаблондор
- Токтотулган сааттык серверлер үчүн дисктин акысы гана алынат
Cloudj GPU Cloud менен сиз түз кампадан GPU серверин ижарага аласыз: GPU моделин, VRAM жана дискти тандап, PyTorch, vLLM, Ollama же ComfyUI сыяктуу даяр шаблондордон баштаңыз, андан соң SSH аркылуу туташыңыз. Сааттык серверлердин акысы аккаунтуңуздун балансынан алынат, ал эми токтотулган сааттык сервер үчүн диски гана эсептелет.
GPU ижара баалары жана жеткиликтүүлүгү
Түз эфирдеги кампа: жеткиликтүүлүк жана баалар рынокко жараша өзгөрүп турат. Башкаруу панели буйрутма берүүдөн мурун акыркы бааны тастыктайт.
| GPU | Бир GPUга VRAM | Архитектурасы | FP32 эсептөө кубаттуулугу | Кубаттуулук чеги | Баштап | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Кененирээк → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Кененирээк → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Кененирээк → |
AI, LLM жана рендеринг жүктөмдөрү үчүн GPU шаблондору
LLM инференси
Тил моделдерин иштетүү жана сыноо үчүн Open WebUI менен vLLM, SGLang же Ollama.
Fine-tuning
Тил моделдерин өз маалыматтарыңызда кошумча окутуу (fine-tuning) үчүн Unsloth Studio.
Сүрөт жана видео жаратуу
Flux, SDXL жана видео иштетүү сценарийлери үчүн ComfyUI.
PyTorch жана CUDA менен иштеп чыгуу
SSH аркылуу кирүүгө мүмкүн болгон NVIDIA CUDA орнотулган PyTorch жана Ubuntu 24.04 образдары.
Иш такта же толук VM
Браузердеги Ubuntu иш тактасы же зарыл болгондо толук KVM виртуалдык машинасы.
GPU серверин 4 кадамда кантип ижарага алуу керек
- 01
Шаблонду жана дисктин көлөмүн тандаңыз
- 02
Кампадан шайкеш келген GPU'ну тандаңыз
- 03
Бааны тастыктап, балансыңыздан серверди иштетиңиз
- 04
SSH же браузер терминалы аркылуу туташыңыз
GPU булутунун баалары жана эсептөө шарттары
- Сааттык тариф: сервер иштеп жатканда GPU үчүн акы саатына алынат. Токтотулган сервер үчүн дисктин баасы гана эсептелет.
- Төлөм циклдери: айлык, кварталдык, жарым жылдык же жылдык; бардык арзандатуулар төлөөдөн мурун көрсөтүлөт.
- Диск сактагычы GPU баасы менен бирге ар бир GB үчүн өзүнчө эсептелет.
- Баалар USD менен көрсөтүлгөн; аларды учурдагы курс боюнча VND менен көрө аласыз.
GPU булуту боюнча көп берилүүчү суроолор
GPU эс тутумуна баткан бардык жүктөмдөрдү: LLM инференси жана fine-tuning, сүрөт менен видео генерациялоо, рендеринг жана CUDA иштеп чыгуулары. PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth жана ComfyUI шаблондору программаларды өзү орнотуп берет.
Жогорудагы жадыбалда учурда жеткиликтүү болгон конфигурациялар, анын ичинде кампада болгондо 32 GB VRAM эс тутуму бар NVIDIA RTX 5090 көрсөтүлгөн. Жеткиликтүүлүк күн ичинде өзгөрүп турат.
Баалар GPU'лардын учурдагы жеткиликтүүлүгүнө жараша түзүлүп, өзгөрүп турушу мүмкүн. Консолдо буйрутма берүүдөн мурун бекитилген баа көрсөтүлөт жана сервериңиз ошол баа менен эсептелет.
Ооба. Сааттык төлөмдөн тышкары айлык, кварталдык, жарым жылдык же жылдык мөөнөттү тандай аласыз, бардык арзандатуулар төлөөдөн мурун көрсөтүлөт. Диск сактагычы GPU баасы менен бирге GB үчүн эсептелет.
Сааттык эсептөөдө токтотулган сервердин диски үчүн гана төлөнөт. Эгер маалыматтар керек болбой калса, серверди өчүрүп салыңыз.
Өзүңүздүн ачкычыңыз менен SSH аркылуу же консолдогу браузер терминалы менен туташа аласыз. Desktop жана VM шаблондору графикалык интерфейсти да камсыздайт.