Перейти к содержимому
GPU Cloud

GPU-облако для AI, LLM и рендеринга

Арендуйте серверы с GPU NVIDIA с почасовой оплатой или за расчётный период. Сравнивайте доступные сейчас конфигурации и цены, запускайте сервер из готового шаблона и подключайтесь по SSH или через терминал в браузере.

Создать GPU-серверПосмотреть текущие цены
  • Актуальное наличие GPU и текущие цены
  • Шаблоны для PyTorch, инференса LLM и генерации изображений
  • Доступ по SSH и через терминал в браузере

В Cloudj GPU Cloud вы арендуете GPU-сервер из актуального пула: выбираете модель GPU, объём VRAM и диска, запускаете готовый шаблон — например, PyTorch, vLLM, Ollama или ComfyUI — и подключаетесь по SSH. Оплата почасовых серверов списывается с баланса вашего аккаунта, а за остановленный почасовой сервер начисляется только стоимость диска.

Доступные GPU и текущие цены

Актуальное наличие: доступность и цены меняются в зависимости от рынка. Итоговая цена подтверждается в консоли перед оформлением заказа.

GPUVRAM на GPUАрхитектураПроизводительность FP32Лимит мощности
NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 96 GBBlackwell≈ 119 TFLOPS300 WПодробнее →
NVIDIA RTX PRO 6000 WS 96 GBBlackwell≈ 119 TFLOPS600 WПодробнее →
NVIDIA RTX 5090 32 GBBlackwell≈ 107.6 TFLOPS575 WПодробнее →
NVIDIA RTX 5090D 32 GBBlackwell≈ 107.6 TFLOPS575 WПодробнее →
NVIDIA RTX PRO 6000 S 96 GBBlackwell≈ 93.6 TFLOPS600 WПодробнее →
NVIDIA RTX 4090 24 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS450 WПодробнее →
NVIDIA RTX 6000Ada 48 GBAda Lovelace≈ 81.4 TFLOPS300 WПодробнее →
NVIDIA RTX 6000D 84 GBBlackwell≈ 77.6 TFLOPS600 WПодробнее →
NVIDIA L40S datacenter45 GBAda Lovelace≈ 73.3 TFLOPS350 WПодробнее →
NVIDIA RTX PRO 5000 48 GBBlackwell≈ 69.6 TFLOPS300 WПодробнее →
NVIDIA H100 SXM datacenter80 GBHopper≈ 53.5 TFLOPS700 WПодробнее →
NVIDIA RTX 5080 16 GBBlackwell≈ 53.4 TFLOPS360 WПодробнее →
NVIDIA RTX 4080S 16 GBAda Lovelace≈ 50.9 TFLOPS320 WПодробнее →
NVIDIA RTX 4080 16 GBAda Lovelace≈ 48.6 TFLOPS285 WПодробнее →
NVIDIA H100 NVL datacenter94 GBHopper≈ 48.3 TFLOPS400 WПодробнее →
NVIDIA H200 NVL datacenter140 GBHopper≈ 48.3 TFLOPS600 WПодробнее →
NVIDIA RTX 5070 Ti 16 GBBlackwell≈ 44.3 TFLOPS300 WПодробнее →
NVIDIA RTX PRO 4000 24 GBBlackwell≈ 44.3 TFLOPS145 WПодробнее →
NVIDIA RTX 4070S Ti 16 GBAda Lovelace≈ 42.6 TFLOPS285 WПодробнее →
NVIDIA H100 PCIE datacenter80 GBHopper≈ 41 TFLOPS350 WПодробнее →
NVIDIA RTX 4500Ada 24 GBAda Lovelace≈ 38.2 TFLOPS210 WПодробнее →
NVIDIA RTX 3090 Ti 24 GBAmpere≈ 36.4 TFLOPS450 WПодробнее →
NVIDIA RTX A6000 48 GBAmpere≈ 36.1 TFLOPS300 WПодробнее →
NVIDIA RTX 4070S 12 GBAda Lovelace≈ 35.8 TFLOPS220 WПодробнее →
NVIDIA RTX 3090 24 GBAmpere≈ 35.4 TFLOPS350 WПодробнее →
NVIDIA RTX 3080 Ti 12 GBAmpere≈ 35.1 TFLOPS350 WПодробнее →
NVIDIA A40 datacenter45 GBAmpere≈ 29.9 TFLOPS300 WПодробнее →
NVIDIA RTX 3080 10 GBAmpere≈ 29.5 TFLOPS380 WПодробнее →
NVIDIA RTX 4070 12 GBAda Lovelace≈ 29.3 TFLOPS200 WПодробнее →
NVIDIA L4 datacenter22 GBAda Lovelace≈ 24.2 TFLOPS72 WПодробнее →
NVIDIA RTX 5060 Ti 16 GBBlackwell≈ 22.8 TFLOPS180 WПодробнее →
NVIDIA RTX 4060 Ti 16 GBAda Lovelace≈ 21.6 TFLOPS165 WПодробнее →
NVIDIA RTX A4000 16 GBAmpere≈ 20.6 TFLOPS140 WПодробнее →
NVIDIA RTX 3070 8 GBAmpere≈ 19.8 TFLOPS220 WПодробнее →
NVIDIA RTX 3060 Ti 8 GBAmpere≈ 15.7 TFLOPS200 WПодробнее →
NVIDIA A100 PCIE datacenter40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS250 WПодробнее →
NVIDIA A100 SXM4 datacenter40 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS400 WПодробнее →
NVIDIA A800 PCIE datacenter80 GBAmpere≈ 15.6 TFLOPS300 WПодробнее →
NVIDIA RTX 2080 Ti 11 GBTuring≈ 14.6 TFLOPS250 WПодробнее →
NVIDIA RTX 3060 laptop 12 GBAmpere≈ 12.9 TFLOPS80 WПодробнее →
NVIDIA Tesla V100 datacenter16 GBVolta≈ 12.5 TFLOPS300 WПодробнее →
NVIDIA CMP 170HX datacenter64 GBAmpere≈ 12.1 TFLOPS250 WПодробнее →
NVIDIA RTX 3060 12 GBAmpere≈ 12 TFLOPS170 WПодробнее →
NVIDIA Titan Xp 12 GBPascal≈ 11.7 TFLOPS160 WПодробнее →
NVIDIA RTX A2000 6 GBAmpere≈ 11.2 TFLOPS70 WПодробнее →
NVIDIA GTX 1080 Ti 11 GBPascal≈ 11 TFLOPS250 WПодробнее →
NVIDIA GTX 1080 8 GBPascal≈ 7.8 TFLOPS130 WПодробнее →
NVIDIA GTX 1070 Ti 8 GBPascal≈ 7.4 TFLOPS180 WПодробнее →
NVIDIA GTX 1650 4 GB≈ undefined TFLOPS WПодробнее →
NVIDIA Q RTX 8000 45 GBTuring≈ 11.9 TFLOPS250 WПодробнее →
NVIDIA Tesla P40 datacenter24 GBPascal≈ 9.4 TFLOPS250 WПодробнее →
NVIDIA RTX 2070S 8 GBTuring≈ 8.8 TFLOPS210 WПодробнее →
NVIDIA Q RTX 4000 8 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS125 WПодробнее →
NVIDIA RTX 2070 8 GBTuring≈ 7.7 TFLOPS150 WПодробнее →
NVIDIA RTX 2060S 8 GBTuring≈ 7.5 TFLOPS175 WПодробнее →
NVIDIA GTX TITAN X 12 GBMaxwell≈ 6.8 TFLOPS150 WПодробнее →
NVIDIA RTX 2060 12 GBTuring≈ 6.5 TFLOPS130 WПодробнее →
NVIDIA GTX 1660 Ti 6 GBTuring≈ 5.3 TFLOPS120 WПодробнее →
NVIDIA GTX 1660 S 6 GBTuring≈ 3.6 TFLOPS125 WПодробнее →

Готовые шаблоны под ваши задачи

Инференс LLM

vLLM, SGLang или Ollama с Open WebUI для развёртывания и тестирования языковых моделей.

Дообучение (fine-tuning)

Unsloth Studio для дообучения языковых моделей на ваших собственных данных.

Генерация изображений и видео

ComfyUI для пайплайнов с Flux, SDXL и видео.

Разработка на PyTorch и CUDA

Образы PyTorch и Ubuntu 24.04 с NVIDIA CUDA и доступом по SSH.

Рабочий стол или полноценная VM

Рабочий стол Ubuntu в браузере или полноценная виртуальная машина KVM, когда она нужна.

Как арендовать GPU

  1. 01

    Выберите шаблон и размер диска

  2. 02

    Выберите совместимый GPU из доступных в наличии

  3. 03

    Подтвердите цену и создайте сервер с оплатой с баланса аккаунта

  4. 04

    Подключитесь по SSH или через терминал в браузере

Как работает тарификация GPU

  • Почасовая оплата: плата за GPU списывается за каждый час работы сервера. Когда сервер с почасовой оплатой остановлен, оплачивается только диск.
  • Расчётные периоды: помесячно, поквартально, раз в полгода или раз в год — все скидки отображаются до оплаты.
  • Дисковое пространство тарифицируется за каждый GB вместе со стоимостью GPU.
  • Цены указаны в USD; вы можете включить отображение в VND по текущему курсу.

Часто задаваемые вопросы

Другие сервисы

Облачные серверы для сайтов, API и баз данных

→

Хранилище S3 для датасетов, чекпоинтов и резервных копий

→

Полный прайс-лист

→

Документация по API для автоматизации

→

GPU-облако для AI, LLM и рендеринга

Создать GPU-серверСерверы с RTX 5090