GPU v oblaku
GPU oblak: urni najem strežnikov NVIDIA GPU
Najemite strežnike NVIDIA GPU za LLM sklepanje, prilagajanje modelov in generiranje slik. Cene v živo, urni obračun, predloge za PyTorch, vLLM in ComfyUI ter dostop prek SSH.
- Zaloga v živo, potrjena cena pred naročilom
- Predloge za PyTorch, vLLM, Ollama in ComfyUI
- Zaustavljeni urni strežniki se obračunavajo le za disk
S storitvijo Cloudj GPU Cloud najamete strežnik GPU iz zaloge v živo: izberite model GPU, VRAM in disk, začnite s predlogo, kot so PyTorch, vLLM, Ollama ali ComfyUI, nato pa se preprosto povežite prek SSH. Urni strežniki se obračunavajo iz stanja na vašem računu, ustavljen urni strežnik pa se zaračunava le za prostor na disku.
Cene najema GPU in razpoložljivost v živo
Stanje zaloge v živo: razpoložljivost in cene se prilagajajo trgu. Nadzorna plošča potrdi končno ceno pred naročilom.
| GPU | VRAM na GPU | Arhitektura | Zmogljivost FP32 | Omejitev porabe | Od | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 300 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 WS | 96 GB | Blackwell | ≈ 119 TFLOPS | 600 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 5090 | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 5090D | 32 GB | Blackwell | ≈ 107.6 TFLOPS | 575 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX PRO 6000 S | 96 GB | Blackwell | ≈ 93.6 TFLOPS | 600 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 450 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 6000Ada | 48 GB | Ada Lovelace | ≈ 81.4 TFLOPS | 300 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 6000D | 84 GB | Blackwell | ≈ 77.6 TFLOPS | 600 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA L40S datacenter | 45 GB | Ada Lovelace | ≈ 73.3 TFLOPS | 350 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX PRO 5000 | 48 GB | Blackwell | ≈ 69.6 TFLOPS | 300 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA H100 SXM datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 53.5 TFLOPS | 700 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 5080 | 16 GB | Blackwell | ≈ 53.4 TFLOPS | 360 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 4080S | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 50.9 TFLOPS | 320 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 4080 | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 48.6 TFLOPS | 285 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA H100 NVL datacenter | 94 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 400 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA H200 NVL datacenter | 140 GB | Hopper | ≈ 48.3 TFLOPS | 600 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 5070 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 300 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX PRO 4000 | 24 GB | Blackwell | ≈ 44.3 TFLOPS | 145 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 4070S Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 42.6 TFLOPS | 285 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA H100 PCIE datacenter | 80 GB | Hopper | ≈ 41 TFLOPS | 350 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 4500Ada | 24 GB | Ada Lovelace | ≈ 38.2 TFLOPS | 210 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | Ampere | ≈ 36.4 TFLOPS | 450 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | Ampere | ≈ 36.1 TFLOPS | 300 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 4070S | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 35.8 TFLOPS | 220 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 3090 | 24 GB | Ampere | ≈ 35.4 TFLOPS | 350 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 3080 Ti | 12 GB | Ampere | ≈ 35.1 TFLOPS | 350 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA A40 datacenter | 45 GB | Ampere | ≈ 29.9 TFLOPS | 300 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 3080 | 10 GB | Ampere | ≈ 29.5 TFLOPS | 380 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 4070 | 12 GB | Ada Lovelace | ≈ 29.3 TFLOPS | 200 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA L4 datacenter | 22 GB | Ada Lovelace | ≈ 24.2 TFLOPS | 72 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 5060 Ti | 16 GB | Blackwell | ≈ 22.8 TFLOPS | 180 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 4060 Ti | 16 GB | Ada Lovelace | ≈ 21.6 TFLOPS | 165 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | Ampere | ≈ 20.6 TFLOPS | 140 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 3070 | 8 GB | Ampere | ≈ 19.8 TFLOPS | 220 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 3060 Ti | 8 GB | Ampere | ≈ 15.7 TFLOPS | 200 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA A100 PCIE datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 250 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA A100 SXM4 datacenter | 40 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 400 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA A800 PCIE datacenter | 80 GB | Ampere | ≈ 15.6 TFLOPS | 300 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 2080 Ti | 11 GB | Turing | ≈ 14.6 TFLOPS | 250 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 3060 laptop | 12 GB | Ampere | ≈ 12.9 TFLOPS | 80 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA Tesla V100 datacenter | 16 GB | Volta | ≈ 12.5 TFLOPS | 300 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA CMP 170HX datacenter | 64 GB | Ampere | ≈ 12.1 TFLOPS | 250 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 3060 | 12 GB | Ampere | ≈ 12 TFLOPS | 170 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA Titan Xp | 12 GB | Pascal | ≈ 11.7 TFLOPS | 160 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX A2000 | 6 GB | Ampere | ≈ 11.2 TFLOPS | 70 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA GTX 1080 Ti | 11 GB | Pascal | ≈ 11 TFLOPS | 250 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA GTX 1080 | 8 GB | Pascal | ≈ 7.8 TFLOPS | 130 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA GTX 1070 Ti | 8 GB | Pascal | ≈ 7.4 TFLOPS | 180 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA GTX 1650 | 4 GB | ≈ undefined TFLOPS | W | – | Podrobnosti → | |
| NVIDIA Q RTX 8000 | 45 GB | Turing | ≈ 11.9 TFLOPS | 250 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA Tesla P40 datacenter | 24 GB | Pascal | ≈ 9.4 TFLOPS | 250 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 2070S | 8 GB | Turing | ≈ 8.8 TFLOPS | 210 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA Q RTX 4000 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 125 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 2070 | 8 GB | Turing | ≈ 7.7 TFLOPS | 150 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 2060S | 8 GB | Turing | ≈ 7.5 TFLOPS | 175 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA GTX TITAN X | 12 GB | Maxwell | ≈ 6.8 TFLOPS | 150 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA RTX 2060 | 12 GB | Turing | ≈ 6.5 TFLOPS | 130 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA GTX 1660 Ti | 6 GB | Turing | ≈ 5.3 TFLOPS | 120 W | – | Podrobnosti → |
| NVIDIA GTX 1660 S | 6 GB | Turing | ≈ 3.6 TFLOPS | 125 W | – | Podrobnosti → |
GPU predloge za AI, LLM in upodabljanje
Inferenca velikih jezikovnih modelov (LLM)
vLLM, SGLang ali Ollama z Open WebUI za poganjanje in testiranje jezikovnih modelov.
Natančno prilagajanje (Fine-tuning)
Unsloth Studio za natančno prilagajanje jezikovnih modelov na lastnih podatkih.
Generiranje slik in videa
ComfyUI za modele Flux, SDXL in napredne video delotoke.
Razvoj v okoljih PyTorch in CUDA
Slike Ubuntu 24.04 in PyTorch z NVIDIA CUDA, dostopne prek povezave SSH.
Namizje ali celoten VM
Namizje Ubuntu v brskalniku ali celoten navidezni strežnik KVM, ko ga potrebujete.
Kako najeti GPU strežnik v 4 korakih
- 01
Izberite predlogo in velikost diska
- 02
Izberite združljiv GPU iz zaloge v živo
- 03
Potrdite ceno in zaženite strežnik s sredstvi na svojem računu
- 04
Povežite se prek protokola SSH ali spletnega terminala
Cene in obračun GPU v oblaku
- Urni obračun: uporaba GPU se obračunava na uro med delovanjem strežnika. Za ustavljen urni strežnik plačate le prostor na disku.
- Obračunska obdobja: mesečno, četrtletno, polletno ali letno, z vsemi popusti, prikazanimi pred plačilom.
- Prostor na disku se obračunava na GB skupaj s ceno za GPU.
- Cene so v USD; po želji jih lahko prikažete v VND po trenutnem menjalnem tečaju.
Pogosta vprašanja o GPU oblaku
Vse obremenitve, ki ustrezajo pomnilniku GPU: sklepanje in prilagajanje (fine-tuning) modelov LLM, generiranje slik in videov, upodabljanje ter razvoj s CUDA. Predloge za PyTorch, vLLM, SGLang, Ollama, Unsloth in ComfyUI programsko opremo namestijo namesto vas.
Zgornja tabela prikazuje trenutno razpoložljive konfiguracije, vključno z NVIDIA RTX 5090 z 32 GB VRAM, ko je na zalogi. Razpoložljivost se spreminja čez dan.
Cene temeljijo na trenutni zalogi GPU v živo in se lahko spreminjajo. Nadzorna plošča pred naročilom prikaže potrjeno ceno, vaš strežnik pa se obračunava po tej potrjeni ceni.
Da. Poleg urnega obračuna lahko izberete mesečni, četrtletni, polletni ali letni cikel, pri čemer se morebitni popust prikaže pred plačilom. Diskovni prostor se zaračunava na GB skupaj s ceno za GPU.
Pri urnem obračunu se zaustavljeni strežnik zaračunava samo za zakupljeni disk. Ko podatkov ne potrebujete več, strežnik preprosto izbrišite.
Prek protokola SSH s svojim ključem ali prek terminala v brskalniku iz nadzorne plošče. Predloge za namizje in VM omogočajo tudi grafični vmesnik.