HELPER VPS

Wynajem serwera GPU: NVIDIA L4 i RTX PRO 6000

Serwer GPU w chmurze: porównuj godzinowo, korzystaj miesięcznie

  • NVIDIA L4 i RTX PRO 6000
  • Dyski NVMe i dedykowany IPv4
  • Do inferencji AI i renderowania

Serwer GPU w chmurze to serwer z jednostkami przetwarzania graficznego (GPU) wynajmowany z centrum danych do obsługi obliczeń równoległych, takich jak inferencja AI, dostrajanie modeli, przetwarzanie wideo i renderowanie. Wynajem serwera GPU w chmurze HELPER VPS zaczyna się od $0.3304 za godzinę za jeden NVIDIA L4, z rzeczywistą płatnością poprzez miesięczną fakturę.

  • NVIDIA L4

    24GB pamięci GPU

    033$/ godz.

    Około $241 miesięcznie

    • 1x L4, 24 GB
    • 8 vCPU
    • 32 GB RAM
    • 250 GB NVMe
    • Transfer 5 TB miesięcznie
    Kup

  • 2x NVIDIA L4

    48GB pamięci GPU

    066$/ godz.

    Około $482 miesięcznie

    • 2x L4, 48 GB
    • 16 vCPU
    • 64 GB RAM
    • 500 GB NVMe
    • Transfer 8 TB miesięcznie
    Kup

  • RTX PRO 6000

    96GB pamięci GPU

    67144$/ mies.

    Opłata miesięczna

    • 1x RTX PRO 6000, 96 GB
    • 18 vCPU
    • 96 GB RAM
    • 900 GB NVMe
    • Transfer 10 TB miesięcznie
    Kup

Jeśli zadania długo obciążają rdzenie CPU bez GPU VPS z dedykowanym CPU

Do czego używa się serwerów GPU w chmurze?

GPU świetnie dzielą te same obliczenia na tysiące części i przetwarzają je jednocześnie. Dlatego w zadaniach AI z dużą liczbą operacji macierzowych i w pracy z wideo piksel po pikselu różnica względem serwerów CPU jest ogromna. Oto cztery typowe zastosowania wynajmu serwera GPU.

L4 czy RTX PRO 6000: jaki GPU wybrać?

Wszystkie trzy opcje mają ten sam sposób płatności i ten sam panel. Główna różnica to ilość pamięci GPU. Najpierw sprawdź, czy Twój model i dane mieszczą się w pamięci GPU, a potem oceń liczbę jednoczesnych żądań, a wybór będzie prosty.

NVIDIA L4

Jeden GPU do centrów danych o niskim poborze mocy

Dla kogo

  • Inferencja małych modeli językowych i obrazowych
  • Konwersja wideo i przetwarzanie strumieni
  • Projekty prywatne na pierwsze spotkanie z serwerem GPU
  • Gdy chcesz zmieścić się w budżecie dzięki niskiej cenie godzinowej

2x NVIDIA L4

Konfiguracja z dwoma GPU w jednym serwerze

Dla kogo

  • Dwa modele obsługiwane równolegle
  • Eksperymenty z treningiem na dwóch GPU
  • Przepustowość dla API inferencji z dużą liczbą żądań
  • Zadania wymagające dwa razy więcej CPU i pamięci

RTX PRO 6000

Jeden duży GPU z 96GB pamięci

Dla kogo

  • Duże modele zużywające dużo pamięci GPU
  • Dostrajanie z dużymi batchami
  • Renderowanie 3D i symulacje w wysokiej rozdzielczości
  • Zespoły, które chcą skończyć duże zadanie na jednym GPU

GPU: co lepsze, płatność godzinowa czy miesięczna?

Przy wyborze wynajmu serwera GPU w chmurze ceny zwykle porównuje się godzinowo. Przy eksperymentach trwających kilka godzin dziennie wygodna jest cena godzinowa, a przy serwerach działających całą dobę jako usługa ważniejsza jest kwota miesięczna. Nawet dla tego samego GPU istotne liczby zależą od sposobu korzystania. Dlatego najpierw warto ustalić, ile godzin dziennie serwer będzie włączony.

Dla wygody porównania HELPER VPS pokazuje serwery L4 w cenie godzinowej, a sama płatność jest miesięczna. Cena miesięczna pod kartą to cena godzinowa pomnożona przez około 730 godzin w miesiącu, a RTX PRO 6000 od razu ma cenę miesięczną. Widząc obie ceny, łatwo porównać w dowolny sposób.

Miesięczne rozliczenie ma stałą kwotę, co ułatwia budżetowanie. Dla zawsze włączonych usług, takich jak API inferencji lub boty, lub szkoleń trwających kilka dni, nie ma potrzeby liczenia godzin, a ta sama kwota jest płatna co miesiąc, aby utrzymać działanie serwera. Nawet długie szkolenia mogą przebiegać od początku do końca bez przerwy.

Czym serwer GPU różni się od zwykłego VPS?

Zwykły VPS to serwer z przydzielonymi vCPU, pamięcią i dyskiem, w którym wszystkie obliczenia wykonuje CPU. W serwerze GPU dochodzi do tego cały GPU: masowe, powtarzalne obliczenia, takie jak mnożenie macierzy, trafiają do GPU, a CPU zajmuje się przygotowaniem danych i obsługą żądań. Dzięki takiemu podziałowi pracy całe zadanie kończy się szybciej.

GPU ma własną, osobną pamięć. Trafiają do niej wagi modelu i wartości pośrednie obliczeń, więc o skali zadania częściej decyduje ilość pamięci GPU niż pamięci serwera. L4 ma 24GB na kartę, RTX PRO 6000 96GB. Serwer z dwoma L4 korzysta z dwóch kart po 24GB, więc model możesz podzielić między nie albo uruchomić dwa zadania równolegle.

Strony internetowe, bazy danych i zwykłe boty działają dobrze bez GPU, więc lepiej pasuje do nich VPS w chmurze. Dodaj serwer GPU, gdy samodzielnie uruchamiasz modele AI lub przetwarzasz wideo na dużą skalę, a resztę usług utrzymuj na przystępnym VPS, aby utrzymać całkowite koszty na niskim poziomie.

Ile kosztuje wynajem serwera GPU?

Serwer z jednym NVIDIA L4 kosztuje $0.3304 za godzinę, około $241.19 miesięcznie. Dwa L4 kosztują $0.6608 za godzinę, RTX PRO 6000 $671.44 miesięcznie, a vCPU, pamięć, dysk NVMe, transfer i adresy IP są w tej cenie.

HELPER VPS w liczbach

Wybierz spośród 40 regionów, 12 systemów operacyjnych i 10 aplikacji jednym kliknięciem w jednym koncie i zapłać od razu. Poniższe liczby odpowiadają aktualnej ofercie.

Narzędzia AI gotowe do pracy na serwerze GPU

Zacznij pracę w znany sposób z Docker, Python, PyTorch, Ollama i Jupyter na Ubuntu 24.04 i CUDA.

  • Ubuntu 24.04 + CUDA
  • Docker
  • Python
  • PyTorch
  • Ollama
  • Jupyter

Dlaczego warto wybrać serwery GPU HELPER VPS

W jakich regionach dostępne są serwery GPU?

HELPER VPS ma serwery w 40 miastach w obu Amerykach, Europie, na Bliskim Wschodzie, w Afryce i regionie Azji i Pacyfiku. Regiony, które możesz wybrać, są pokazane podczas zamawiania serwera GPU; wybierz jeden blisko swoich użytkowników i danych, aby uzyskać szybsze odpowiedzi.

  • Niemcy
  • Holandia
  • Wielka Brytania
  • Francja
  • Stany Zjednoczone: miasta (7)
  • Kanada
  • Brazylia
  • Singapur
  • Japonia: miasta (2)
  • Indie: miasta (2)
  • Australia: miasta (2)
  • Meksyk
  • Hiszpania
  • Szwecja
  • Polska
  • Republika Południowej Afryki
  • Korea Południowa
  • Chile
  • Kolumbia
  • Włochy
  • Szwajcaria
  • Finlandia
  • Turcja
  • Zjednoczone Emiraty Arabskie
  • Izrael
  • Arabia Saudyjska
  • Nigeria
  • SRA Hongkong (Chiny)
  • Tajwan
  • Indonezja
  • Tajlandia

Najczęstsze pytania o serwery GPU

Odpowiedzi o cenach wynajmu serwerów GPU w chmurze, płatnościach i wyborze konfiguracji

Czy serwer GPU jest rozliczany godzinowo?

Serwery GPU są rozliczane miesięcznie. Serwer L4 kosztuje $241.19 miesięcznie, płatne podczas tworzenia serwera i odnawiane za tę samą kwotę co miesiąc. Godzinowa cena $0.3304 jest pokazana dla łatwego porównania z innymi usługami.

Ile kosztuje jeden serwer GPU miesięcznie?

Serwer z jednym NVIDIA L4 kosztuje około $241.19 miesięcznie, z dwoma L4 około $482.38, z RTX PRO 6000 $671.44. Kwota obejmuje GPU i vCPU, pamięć, dysk NVMe, transfer miesięczny, dedykowany IPv4 i IPv6, więc nie ma dopłat za konfigurację.

Czym różnią się 2x L4 i RTX PRO 6000?

2x L4 to konfiguracja z dwoma GPU po 24GB w jednym serwerze, a RTX PRO 6000 to jeden GPU z 96GB pamięci. Jeśli obsługujesz osobno dwa modele lub dzielisz zadanie na dwie karty, pasują 2x L4, a jeśli musisz w całości załadować duży model do pamięci jednego GPU, RTX PRO 6000.

Jak zapłacić za wynajem serwera GPU?

Podczas zamawiania serwera GPU wybierz metodę płatności i zapłać miesięczną opłatę. Serwer jest tworzony po opłaceniu pierwszego miesiąca, a możesz go odnawiać, płacąc tę samą kwotę w każdym dniu odnawiania. Zwroty są wydawane na kredyt na Twoim koncie.

Co się stanie, jeśli nie odnowię płatności za serwer GPU?

Jeśli nie zapłacisz do dnia odnawiania, serwer zostanie zawieszony. Możesz go odnowić w ciągu 3 dni, aby go ponownie uruchomić. Po 3 dniach serwer i jego dane na dysku zostaną usunięte, więc wcześniej wykonaj kopię zapasową wyników szkolenia i plików modeli. Możesz sprawdzić następną datę odnawiania w panelu sterowania.

Czy CUDA i PyTorch trzeba instalować samodzielnie?

Instrukcje dotyczą środowiska z narzędziami AI, takimi jak Docker, Python, PyTorch, Ollama i Jupyter, opartego na Ubuntu 24.04 i CUDA. Z uprawnieniami root doinstalujesz biblioteki w wybranych wersjach lub po prostu pobierzesz i uruchomisz gotowy obraz Docker.

Czy GPU jest dzielony z innymi?

Liczba GPU podana na karcie jest w całości podłączona do Twojego serwera, a cała pamięć GPU pracuje na Twoje zadania. W serwerze z dwoma L4 obie karty są Twoje i sam decydujesz, które zadanie trafia na który GPU. CPU, pamięć i dysk NVMe serwera też są przydzielone Twojemu serwerowi w ilości podanej na karcie i nie mieszają się z cudzymi zadaniami.

Dlaczego ilość pamięci GPU jest ważna?

Do pamięci GPU trafiają wagi modelu i wartości pośrednie obliczeń, więc jej ilość decyduje o skali zadań, które możesz obsłużyć. Nawet dla jednego modelu potrzebna pamięć zależy od precyzji, rozmiaru batcha i liczby jednoczesnych żądań, więc policz zapotrzebowanie dla swoich ustawień i wybierz spośród 24GB, 48GB i 96GB.

Co zrobić, gdy brakuje miejsca?

Każdy serwer GPU ma dysk NVMe 250GB, 500GB lub 900GB, więc pliki modeli i dane robocze trzymasz na serwerze. Zbiory danych i wyniki do długiego przechowywania wygodniej trzymać osobno w magazynie obiektowym, wtedy dysk serwera GPU zajmują tylko bieżące pliki. Jeśli potrzebujesz zapasu miejsca, wybierz wyższą konfigurację z większym dyskiem.

Jak zamówić serwer GPU?

Kliknij przycisk Kup, utwórz konto, wybierz typ serwera GPU i region, wybierz metodę płatności i zamów. W przypadku pytań dotyczących wyboru specyfikacji lub środowiska, zapytaj od razu na stronie wsparcia po pierwszej płatności.

Poradniki serwerów GPU

Instrukcje, które warto wykonać zaraz po otrzymaniu serwera GPU

Wyświetlane ceny są w dolarach amerykańskich, a ceny godzinowe służą do porównania. Rzeczywista płatność jest obsługiwana miesięcznie, a możesz odnawiać serwer, płacąc tę samą kwotę w każdym dniu odnawiania.

Minimalny okres: 1 miesiąc | Anulowanie: usuń w dowolnym momencie z panelu sterowania | Jeśli nie odnowione: zawieszenie, a następnie usunięcie po 3 dniach | Pozostały czas na usuniętych serwerach nie jest zwracany. Zwroty są wydawane na kredyt na Twoim koncie.