GPU Клауд
GPU клауд: NVIDIA GPU серверийг цагаар түрээслэх
LLM инференс, fine-tuning болон зураг боловсруулалтад зориулан NVIDIA GPU серверийг түрээслээрэй. Шууд үнэ тариф, цагийн төлбөр, PyTorch, vLLM, ComfyUI темплэйтүүд, SSH хандалттай.
- Бодит бэлэн байдал, захиалга өгөхөөс өмнө баталгаажсан үнэ
- PyTorch, vLLM, Ollama болон ComfyUI-д зориулсан темплэйтүүд
- Түр зогсоосон цагийн серверээс зөвхөн дискний төлбөр тооцно
Cloudj GPU Cloud-оор дамжуулан та бодит цагийн бэлэн нөөцөөс GPU сервер түрээслэх боломжтой: GPU загвар, VRAM болон дискээ сонгож, PyTorch, vLLM, Ollama эсвэл ComfyUI зэрэг темплэйтээс шууд асаагаад SSH-ээр холбогдоно. Цагийн тооцоотой сервер нь дансны үлдэгдлээс суутгагдах ба серверийг түр зогсоосон тохиолдолд зөвхөн дискний төлбөр бодогдоно.
GPU түрээсийн үнэ болон бодит бэлэн байдал
Бодит цагийн нөөц: бэлэн байдал болон үнэ зах зээлийн ханшаар өөрчлөгдөнө. Захиалга хийхээс өмнө удирдлагын хэсэгт эцсийн үнэ баталгаажна.
| GPU | GPU тус бүрийн VRAM | Архитектур | FP32 тооцоолох чадвар | Цахилгаан зарцуулалт (TDP) | Үнэ | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Дэлгэрэнгүй → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Дэлгэрэнгүй → |
AI, LLM болон рендерийн тооцоололд зориулсан GPU темплэйтүүд
LLM inference (хэлний загвар ажиллуулах)
Хэлний загваруудыг байршуулж турших зориулалттай Open WebUI бүхий vLLM, SGLang эсвэл Ollama.
Fine-tuning (загвар сургах)
Өөрийн өгөгдөл дээр хэлний загварыг нарийвчлан сургахад (fine-tuning) зориулсан Unsloth Studio.
Зураг болон видео үүсгэх
Flux, SDXL болон видео боловсруулалтад зориулсан ComfyUI.
PyTorch болон CUDA хөгжүүлэлт
NVIDIA CUDA-тай PyTorch болон Ubuntu 24.04 үйлдлийн систем бүхий дүрсүүд, SSH-ээр шууд хандах боломжтой.
Desktop эсвэл бүрэн хэмжээний виртуал сервер (VM)
Вэб хөтөч дээрх Ubuntu desktop эсвэл шаардлагатай үед ашиглах KVM суурьтай бүрэн хэмжээний виртуал машин.
GPU серверийг 4 алхмаар хэрхэн түрээслэх вэ
- 01
Темплэйт болон дискний хэмжээгээ сонгох
- 02
Бодит цагийн нөөцөөс тохирох GPU-г сонгох
- 03
Үнийг баталгаажуулж, дансны үлдэгдлээсээ серверээ үүсгэх
- 04
SSH эсвэл веб терминалаар холбогдох
GPU клаудын үнэ тариф ба төлбөрийн нөхцөл
- Цагаар: Сервер ажиллаж байх үед GPU-ийн төлбөрийг цагаар тооцно. Серверийг түр зогсоосон үед зөвхөн дискний төлбөр бодогдоно.
- Төлбөрийн мөчлөг: Сар, улирал, хагас жил эсвэл жилээр төлөх боломжтой бөгөөд холбогдох хөнгөлөлт төлбөр төлөхөөс өмнө харагдана.
- Дискний багтаамжийн төлбөрийг GPU-ийн үнэтэй хамт GB тутамд тооцно.
- Үнэ нь USD-ээр бодогдох бөгөөд одоогийн ханшаар VND-ээр хөрвүүлэн харах боломжтой.
GPU клаудын түгээмэл асуулт, хариулт
GPU-ийн санах ойд (VRAM) багтах бүхий л тооцоолол: LLM инференс болон fine-tuning, зураг болон видео үүсгэлт, рендер, CUDA хөгжүүлэлт. PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth болон ComfyUI темплэйтүүд шаардлагатай программ хангамжийг танд зориулж автоматаар суулгана.
Дээрх хүснэгтэд одоогоор бэлэн байгаа тохиргоонуудыг жагсаасан бөгөөд бэлэн байгаа үед 32 GB VRAM бүхий NVIDIA RTX 5090 зэрэг багтана. Үлдэгдэл бэлэн байдал өдрийн турш өөрчлөгддөг.
Үнэ нь GPU-ийн бодит нөөцөөс хамаарч өөрчлөгдөх боломжтой. Захиалга өгөхөөс өмнө удирдлагын консол дээр эцсийн үнэ харагдах бөгөөд таны серверт яг тэрхүү баталгаажсан үнээр төлбөр бодогдоно.
Болно. Цагийн төлбөрөөс гадна сар, улирал, хагас жил эсвэл жилээр сонгох боломжтой бөгөөд хөнгөлөлт нь төлбөр төлөхөөс өмнө харагдана. Дискний багтаамжийн төлбөрийг GPU-ийн үнэтэй хамт GB тутамд тооцно.
Цагийн тооцоотой үед зогсоосон серверээс зөвхөн дискний төлбөр бодогдоно. Өгөгдөл шаардлагагүй болсон үед серверээ устгаарай.
Өөрийн SSH түлхүүрээр эсвэл веб хөтчийн консолоос терминалаар шууд холбогдоно. Мөн Desktop болон VM темплэйтүүд нь график интерфэйсээр (GUI) хандах боломжийг олгоно.