GPU debesija
GPU debesis: NVIDIA GPU serverių nuoma valandomis
NVIDIA GPU serverių nuoma LLM išvadų darymui (inference), modelių tobulinimui (fine-tuning) ir vaizdų generavimui. Kainos realiuoju laiku, valandinis apmokestinimas, PyTorch, vLLM ir ComfyUI šablonai, SSH prieiga.
- Likučiai realiuoju laiku, kaina patvirtinama prieš užsakant
- Šablonai PyTorch, vLLM, Ollama ir ComfyUI
- Sustabdytiems valandiniams serveriams taikomas mokestis tik už diską
Naudodamiesi Cloudj GPU debesija, išsinuomosite GPU serverį tiesiogiai iš likučio: pasirinkite GPU modelį, VRAM ir diską, startuokite su paruoštu šablonu (pvz., PyTorch, vLLM, Ollama ar ComfyUI) ir prisijunkite per SSH. Už valandinius serverius nuskaitoma iš paskyros balanso, o sustabdytas valandinis serveris apmokestinamas tik už diską.
GPU nuomos kainos ir likučiai realiuoju laiku
Tiesioginis likutis: prieinamumas ir kainos keičiasi kartu su rinka. Valdymo pultas patvirtina galutinę kainą prieš užsakant.
| GPU | VRAM vienam GPU | Architektūra | FP32 skaičiavimai | Galios riba (TDP) | Nuo | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Plačiau → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Plačiau → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Plačiau → |
GPU šablonai AI, LLM ir atvaizdavimo (rendering) užduotims
LLM inferencija
vLLM, SGLang arba Ollama su Open WebUI kalbos modelių paleidimui ir testavimui.
Modelių tikslusis derinimas (fine-tuning)
Unsloth Studio kalbos modelių tiksliajam derinimui (fine-tuning) su jūsų pačių duomenimis.
Vaizdų ir vaizdo įrašų generavimas
ComfyUI įrankis Flux, SDXL ir vaizdo įrašų kūrimo procesams.
PyTorch ir CUDA kūrimas
PyTorch ir Ubuntu 24.04 atvaizdžiai su NVIDIA CUDA, pasiekiami per SSH.
Darbalaukis arba pilna VM
Ubuntu darbalaukis naršyklėje arba visa KVM virtuali mašina, kai jos prireikia.
Kaip išsinuomoti GPU serverį per 4 žingsnius
- 01
Pasirinkite šabloną ir disko dydį
- 02
Pasirinkite suderinamą GPU iš tiesioginio likučio
- 03
Patvirtinkite kainą ir paleiskite serverį naudodami savo paskyros balansą
- 04
Prisijunkite per SSH arba naršyklės terminalą
GPU debesijos kainos ir atsiskaitymas
- Valandinis: GPU apmokestinamas už valandą, kol serveris veikia. Sustabdytas valandinis serveris apmokestinamas tik už diską.
- Atsiskaitymo ciklai: kas mėnesį, ketvirtį, pusmetį arba metus – visos nuolaidos parodomos prieš apmokėjimą.
- Disko saugykla apmokestinama už GB kartu su GPU kaina.
- Kainos pateiktos USD; galite pasirinkti rodyti VND valiuta pagal dabartinį valiutos kursą.
GPU debesijos DUK
Visas užduotis, kurios telpa į GPU atmintį: LLM išvadų darymą (inference) ir tobulinimą (fine-tuning), vaizdų bei vaizdo įrašų generavimą, 3D atvaizdavimą (rendering) ir CUDA kūrimą. PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth ir ComfyUI šablonai programinę įrangą įdiegs už jus.
Aukščiau esančioje lentelėje pateiktos šiuo metu pasiekiamos konfigūracijos, įskaitant NVIDIA RTX 5090 su 32 GB VRAM (kai yra sandėlyje). Prieinamumas kinta visos dienos metu.
Kainos priklauso nuo esamų GPU likučių ir gali keistis. Valdymo pultas rodo patvirtintą kainą prieš užsakant, ir jūsų serveris bus apmokestinamas būtent šia patvirtinta kaina.
Taip. Be valandinio apmokėjimo galite pasirinkti mėnesinį, ketvirtinį, pusmečio ar metinį atsiskaitymo ciklą – visos nuolaidos rodomos prieš apmokant. Disko vieta apmokestinama už GB kartu su GPU kaina.
Pasirinkus valandinį planą, už sustabdytą serverį mokama tik už disko vietą. Ištrinkite serverį, kai jo duomenys jums nebėra reikalingi.
Per SSH su savo raktu arba per naršyklės terminalą tiesiai iš valdymo pulto. Darbastalio (Desktop) ir VM šablonai taip pat suteikia grafinę sąsają.