Выделенные серверы с GPU для AI, ML/DL и LLMs

GPU (Graphics Processing Unit) — это высокопроизводительный процессор, предназначенный для параллельных вычислений. Он широко используется в сфере ИИ, машинного обучения, обработки больших данных и видеорендера. GPU-хостинг играет ключевую роль в решении задач, требующих большей скорости и мощности, чем способны обеспечить обычные процессоры (CPU).

Выделенный сервер с GPU — это физический сервер, оснащенный одной или несколькими мощными видеокартами. Он предназначен для ресурсоемких задач, таких как глубокое обучение, 3D-рендеринг и научные вычисления. В отличие от облачных решений, такие серверы предоставляют полный доступ к «железу», обеспечивая стабильную производительность и гибкость, необходимые профессионалам.

GPU-хостинг предоставляет доступ к оборудованию, созданному специально для параллельных вычислений. В отличие от CPU, оптимизированных для последовательных операций, GPU содержат тысячи ядер, способных выполнять множество операций одновременно. Это делает их идеальными для задач вроде умножения матриц, тензорных вычислений и обучения ИИ-моделей.

Если вам важен полный контроль и изолированная производительность — выбирайте выделенный сервер с GPU. Если критична минимальная задержка и точная настройка с нуля — подойдёт bare metal с GPU. Оба варианта высокопроизводительны, но выделенные GPU-серверы обеспечивают оптимальный баланс между мощностью, гибкостью и удобством управления.

Все выделенные GPU-серверы от is*hosting предоставляют исключительный доступ к физическому оборудованию. В отличие от облачного или общего хостинга, ресурсы GPU не виртуализированы и не разделяются между пользователями, что гарантирует стабильную и предсказуемую производительность.

Мы предлагаем NVIDIA® NVS™ 310 — универсальный и надежный вариант для задач в области ИИ, прототипирования моделей, параллельных вычислений и 3D-визуализации. Это отличный старт для разработчиков, исследователей и команд, которым нужна производительность без переплаты за избыточные ресурсы.

Нужна большая мощность? Вы можете арендовать сервер с несколькими GPU — это решение для интенсивных ML-задач. Свяжитесь с нами и мы предложим индивидуальную конфигурацию под ваш проект.

Да, вы можете арендовать GPU-сервер для разработки и тестирования приложений с ускорением через GPU. Он отлично подходит для работы с TensorFlow, PyTorch, CUDA, а также для движков с рендерингом в реальном времени. Выделенный сервер с GPU — это доступный способ развивать проекты без необходимости в локальной инфраструктуре.

С полным root-доступом к серверу вы получаете соответствующий контроль над ПО. Вы можете установить собственные драйверы NVIDIA, а также CUDA, cuDNN, TensorFlow, PyTorch и другие необходимые ML/DL-фреймворки.

Цена выделенного сервера с GPU зависит от четырех ключевых факторов: количества ядер CPU, объема оперативной памяти, емкости хранилища и пропускной способности сети. Мы предлагаем NVIDIA® NVS™ 310 в качестве GPU, но общая стоимость зависит от выбранной конфигурации и дополнительных услуг, таких как продвинутая защита от DDoS или индивидуальная настройка.

При выборе подходящего сервера учитывайте потребности вашего проекта, включая необходимые ресурсы, операционную систему, программное обеспечение, возможности управления и предпочтительное местоположение сервера.