Внимание! Техподдержка работает только через тикет-систему в личном кабинете
Аренда серверов с GPU - оптимальный выбор для тех, кому требуется мощность видеокарт для сложных вычислений, обучения нейросетей, 3D-рендеринга, стриминга, финансового моделирования и других ресурсоемких задач.
Мини-гайд поможет понять, на какие характеристики смотреть перед арендой GPU-сервера
Определите тип нагрузки
Для нейросетей важны VRAM и CUDA, для рендеринга - GPU и NVMe SSD
Проверьте объем видеопамяти
Для Stable Diffusion, LLM и больших моделей лучше выбирать GPU с запасом VRAM
Сравните CPU, RAM и диски
GPU-серверу нужны достаточный объем RAM, быстрый NVMe SSD и стабильная сеть
AI / ML, нейросети
Выбирайте GPU с большим объемом VRAM и поддержкой CUDA
3D-рендеринг
Смотрите на производительность GPU, CUDA-ядра и скорость NVMe SSD
Видео и большие датасеты
Важны RAM, дисковая подсистема и пропускная способность сети
Подберем выделенный сервер с GPU под задачи машинного обучения, нейросетей, рендеринга, CUDA-вычислений и других высоконагруженных проектов. Доступны индивидуальные конфигурации с несколькими GPU, NVMe SSD и увеличенным объемом RAM.
Настраивайте GPU-сервер под AI, CUDA-вычисления, рендеринг и высоконагруженные задачи.