Доступные GPU-серверы
Сравните серверы по модели видеокарты, объему видеопамяти, процессору, RAM и дисковой подсистеме.
Netherlands
France
Iceland
GPU Server — vGPU 4/16/240 + 1080
Netherlands- RAM16 GB
- Storage240 GB SSD
- Network1Gbps / 50TB
- CPU2.6GHz (4 cores)
- GPU1x1080
- VRAM8 GB
GPU Server — vGPU / 8 vCPU / 32 GB RAM / 240 GB SSD + 1080Ti
Netherlands- RAM32 GB
- Storage240 GB SSD
- Network1Gbps / 50TB
- CPUE5-26xx (8 cores)
- GPU1x1080Ti
- VRAM11 GB
GPU Server — RTX 4090 (vGPU)
Iceland- RAM64 GB
- CPUCores: 8
- Storage240 GB NVMe SSD
- GPUNVIDIA RTX 4090
- VRAM24 GB
- Network1Gbps / 50TB
GPU Server — BM EPYC 7402P/256/2x2Tb nvme + 4x7900xtx
France- RAM256 GB
- Storage4000 GB SSD
- Network1Gbps / Unlimited
- CPUEPYC 7402p 24x2.8GHz (24 cores)
- GPU4x7900XTX
- VRAM24 GB
GPU Server — BM EPYC 7402P/384/2x3.84Tb nvme + 4xRTX 4090
Iceland- RAM384 GB
- Storage7680 GB SSD
- Network1Gbps / Unlimited
- CPUEPYC 7402p 24x2.8GHz (24 cores)
- GPU4xRTX 4090
- VRAM24 GB
Нужен сервер с другой видеокартой?
Выберите GPU-сервер под свою задачу
GPU ускоряет параллельные вычисления и помогает быстрее обрабатывать модели, графику, видео и большие массивы данных.
Машинное обучение Обучение моделей, тестирование гипотез, обработка датасетов и запуск вычислительных экспериментов.
LLM и AI-приложения Инференс языковых моделей, запуск AI-агентов, RAG-систем и корпоративных AI-сервисов.
Генерация изображений Запуск Stable Diffusion, FLUX и других моделей для создания и обработки визуального контента.
3D-рендеринг Рендеринг сцен, архитектурная визуализация, анимация и работа со сложной трехмерной графикой.
Обработка видео Кодирование, транскодирование, монтаж и автоматизированная обработка видеоматериалов.
Научные вычисления Моделирование, анализ данных и другие задачи, для которых важна высокая скорость параллельных вычислений.
Почему GPU ускоряет вычисления
Обычный процессор выполняет широкий набор последовательных операций. GPU состоит из большого количества вычислительных блоков и эффективнее справляется с задачами, которые можно выполнять параллельно.
Быстрая обработка данных GPU одновременно выполняет большое количество операций и ускоряет вычисления, связанные с моделями, графикой и видео.
Выделенные ресурсы Видеокарта сервера не разделяется с другими пользователями и полностью доступна вашему проекту.
Предсказуемая производительность Конфигурация и доступные ресурсы остаются постоянными на протяжении всего срока аренды.
Контроль над окружением Устанавливайте необходимые драйверы, библиотеки, фреймворки, контейнеры и другое программное обеспечение.
Как выбрать GPU-сервер
Подходящая конфигурация зависит от используемой модели, объема данных, требований программного обеспечения и предполагаемой нагрузки.
| Задача | На что обратить внимание |
|---|---|
| Инференс AI-моделей | Объем VRAM, скорость GPU и размер модели |
| Обучение нейросетей | Объем VRAM, производительность GPU, RAM и скорость дисков |
| Генерация изображений | Требования модели, объем VRAM и скорость GPU |
| 3D-рендеринг | Совместимость с движком, поддержка CUDA или других технологий |
| Обработка видео | Наличие аппаратных кодировщиков и производительность накопителей |
| Работа с большими данными | Объем RAM, NVMe и пропускная способность сети |
Не уверены, какая конфигурация подойдет? Укажите название модели, используемое программное обеспечение и предполагаемую нагрузку – мы поможем подобрать сервер.
Программное обеспечение для работы с GPU
Установите необходимые драйверы, библиотеки и приложения. Совместимость программного обеспечения зависит от модели GPU и выбранной операционной системы.
CUDA Docker NVIDIA Container Toolkit PyTorch TensorFlow Jupyter Stable Diffusion FLUX Blender FFmpeg
Клиент самостоятельно устанавливает и настраивает программное обеспечение, если иное не согласовано при оформлении заказа.
Преимущества выделенного GPU-сервера
Вся мощность GPU доступна вам Видеокарта и остальные ресурсы физического сервера используются только вашим проектом.
Подходит для постоянной нагрузки Используйте сервер для длительного обучения, постоянного инференса, обработки видео или рендеринга.
Полный root-доступ Самостоятельно управляйте операционной системой, драйверами, библиотеками и настройками окружения.
Быстрое локальное хранилище Храните модели, датасеты и результаты вычислений на серверных накопителях без передачи данных на сторонние сервисы.
Индивидуальный подбор Запросите конфигурацию с нужной моделью GPU, объемом RAM, процессором и дисковой подсистемой.
Поддержка 24/7 Специалисты PSB Hosting доступны круглосуточно и помогут решить вопросы, связанные с работой услуги.
GPU-сервер или обычный сервер
GPU-сервер нужен не каждому проекту. Для сайтов, баз данных и большинства backend-сервисов обычно достаточно производительного CPU-сервера.
| Параметр | Обычный сервер | GPU-сервер |
|---|---|---|
| Основной тип задач | Универсальные и последовательные вычисления | Массовые параллельные вычисления |
| Сайты и базы данных | Подходит | Обычно не требуется |
| Обучение нейросетей | Ограниченная производительность | Подходит |
| Инференс AI-моделей | Для небольших моделей | Для постоянной и высокой нагрузки |
| Генерация изображений | Медленно | Подходит |
| 3D-рендеринг | Зависит от задачи | Подходит для GPU-рендеринга |
| Стоимость | Ниже | Выше |
Выбирайте GPU-сервер, если используемое программное обеспечение поддерживает ускорение на видеокарте и задача требует большого количества параллельных вычислений.
Нужен сервер с определенной видеокартой?
Укажите модель GPU, необходимый объем видеопамяти, программное обеспечение и описание задачи. Мы проверим доступность оборудования и предложим подходящую конфигурацию.
Как арендовать GPU-сервер
- 1
Определите задачу
Укажите, для чего будет использоваться GPU: машинное обучение, инференс, рендеринг, видео или другие вычисления.
- 2
Выберите конфигурацию
Сравните модель GPU, объем видеопамяти, процессор, RAM и накопители.
- 3
Оформите заказ
Выберите готовый сервер или отправьте запрос на индивидуальную конфигурацию.
- 4
Настройте окружение
Получите доступ к серверу и установите необходимые драйверы, библиотеки, контейнеры и приложения.
Все о VPS в нашем блоге
Частые вопросы
- 01
Что такое GPU-сервер?
- 02
Для каких задач подходит GPU-сервер?
- 03
Как выбрать видеокарту для машинного обучения?
- 04
Можно ли установить PyTorch или TensorFlow?
- 05
GPU будет использоваться только моим проектом?
- 06
Можно ли использовать Docker?
- 07
Можно ли заказать сервер с несколькими GPU?
- 08
Можно ли установить свою операционную систему?







