8 800 500 44 64
RU
Стать клиентом

Аренда GPU-сервера

Арендуйте серверы с графическими ускорителями для разработки искусственного интеллекта, работы с LLM, визуализации трехмерных сцен и выполнения ресурсоемких вычислительных задач.

Облако

Техническая поддержка доступна 24/7

Инфраструктура в дата-центре уровня Tier III


Как работают серверы с GPU?

CPU выполняет задачи последовательно на десятках мощных ядер, а GPU — параллельно на тысячах более простых. Поэтому на задачах, которые сводятся к однотипным операциям над большими массивами данных — матричные вычисления при обучении нейросетей, расчёт пикселей при рендеринге, шаги численного моделирования, — GPU работает в десятки раз быстрее. Данные для обработки загружаются в видеопамять, и именно её объём и пропускная способность чаще всего определяют, какая модель или сцена поместится на карту и как быстро она обработается. Поэтому серверы с GPU собирают под нагрузку целиком: видеокарты NVIDIA, быстрые NVMe-диски под датасеты и сеть, которая не станет узким местом при работе с несколькими картами.

Для каких задач подходят GPU-серверы

Разработка ИИ и машинное обучение

Обучение и дообучение нейросетей, в том числе методами LoRA и QLoRA, инференс больших языковых моделей, разработка чат-ботов и ИИ-ассистентов на популярных фреймворках. Главный параметр здесь видеопамять: от неё зависит, поместится ли модель на карту и с каким контекстом она будет работать.

3D-графика и медиапроизводство

Рендеринг в Blender, V-Ray и других движках с поддержкой CUDA и OptiX, визуализация архитектурных проектов, анимация, транскодирование и обработка видео. Сцена, которая считается на CPU часами, на GPU укладывается в минуты, и производство не простаивает в ожидании рендера.

Научные и инженерные расчёты

Численное моделирование, CFD, молекулярная динамика, анализ больших массивов данных. Такие задачи хорошо ложатся на параллельную архитектуру GPU, а скорость часто определяется пропускной способностью видеопамяти.

Виртуальные рабочие места с GPU (VDI)

Удалённые рабочие столы с графическим ускорением для инженеров и дизайнеров, которые работают в CAD-системах и 3D-редакторах. Тяжёлые проекты открываются с любого устройства, а данные остаются в дата-центре.

>

Высокая вычислительная производительность без лишних затрат


Используйте GPU-серверы для разработки ИИ, создания графики и выполнения сложных расчетов.

Преимущества аренды GPU-серверов

  • Рациональное использование бюджета. Высокопроизводительные GPU требуют значительных затрат на приобретение оборудования. Аренда позволяет избежать крупных первоначальных вложений и использовать вычислительные мощности в соответствии с потребностями проекта. Освободившиеся средства можно направить на разработку, исследования и развитие бизнеса.
  • Подбор ресурсов под конкретную нагрузку. Параметры инфраструктуры определяются характером вычислений. Для обучения и запуска нейросетей, обработки графики или проведения симуляций могут потребоваться разные модели GPU, объемы видеопамяти, оперативной памяти и дискового пространства. Конфигурация подбирается с учетом этих требований.
>

Облачный провайдер для любых IT-продуктов

Вникаем в задачи бизнеса и работаем как часть вашей команды, сохраняя человеческий подход

23 года

Работаем на рынке облачных технологий

9 лет

Среднее время сотрудничества с клиентом

95 человек

Работают в нашей
команде

6 дата-центров

Наши распределённые дата-центры находятся
в России и Беларуси

Tier III

Инфраструктура размещена в дата-центрах уровня Tier III

Compliance

Наличие аттестованных сегментов для работы
с гос. системами
и персональными данными

SLA до 99,95%

Гарантированный уровень доступности сервисов

Частые вопросы

От чего зависит стоимость аренды GPU-сервера?
Стоимость определяется выбранной конфигурацией и условиями предоставления услуги. Учитываются модель графического ускорителя, объем видеопамяти, характеристики процессора, объем оперативной памяти, дисковая подсистема и срок аренды.
Подойдет ли GPU-сервер для работы с большими языковыми моделями?
Такие серверы можно использовать для запуска LLM, дообучения готовых моделей и других задач, связанных с генеративным искусственным интеллектом. При выборе конфигурации необходимо учитывать количество параметров модели, способ ее размещения в памяти, размер входных данных и ожидаемую нагрузку.
Почему стоит рассмотреть ActiveCloud вместо зарубежного GPU-провайдера?
Выбор локальной инфраструктуры может упростить организацию доступа к вычислительным ресурсам для российских компаний. Размещение серверов в России позволяет учитывать требования к локализации персональных данных, особенности сетевого взаимодействия с российскими пользователями и применимые нормы законодательства.