Оренда GPU сервера: NVIDIA L4 і RTX PRO 6000
Хмарний GPU сервер: порівнюйте погодинно, користуйтеся помісячно
- NVIDIA L4 і RTX PRO 6000
- Диски NVMe і виділена IPv4
- Для інференсу AI і рендерингу
Хмарний GPU сервер це сервер із графічними процесорами (GPU), орендованими з дата-центру для обробки паралельних обчислень, таких як інференс AI, тонке налаштування моделей, обробка відео та рендеринг. Оренда хмарного GPU сервера HELPER VPS починається з $0.3304 на годину за один NVIDIA L4, з фактичною оплатою щомісяця за рахунком.
NVIDIA L4
24GB пам'яті GPU
033$/ год
Близько $241 на місяць
- 1 L4, 24 GB
- 8 vCPU
- 32 GB RAM
- 250 GB NVMe
- Трафік 5 TB на місяць
2 NVIDIA L4
48GB пам'яті GPU
066$/ год
Близько $482 на місяць
- 2 L4, 48 GB
- 16 vCPU
- 64 GB RAM
- 500 GB NVMe
- Трафік 8 TB на місяць
RTX PRO 6000
96GB пам'яті GPU
67144$/ міс
Оплата щомісяця
- 1 RTX PRO 6000, 96 GB
- 18 vCPU
- 96 GB RAM
- 900 GB NVMe
- Трафік 10 TB на місяць
Якщо завдання тривало навантажують ядра CPU без GPU VPS з виділеним CPU
Для яких завдань використовують хмарні GPU сервери?
GPU сильні в тому, щоб розбивати однакові обчислення на тисячі частин і обробляти їх одночасно. Тому в завданнях AI з великим обсягом матричних операцій і в роботі з відео попіксельно різниця з CPU серверами величезна. Ось чотири типові сценарії оренди GPU сервера.
Інференс AI моделей і API сервіси
Розміщуйте на сервері навчені мовні моделі, моделі генерації зображень і розпізнавання мовлення та відповідайте на кожен запит. Запустіть модель через Ollama або свій сервер на Python і підключіть її до застосунку через виділену адресу IPv4.
Донавчання моделей і експерименти
Підходить для донавчання відкритих моделей на своїх даних і експериментів із різними гіперпараметрами. Правте код у Jupyter і одразу дивіться результат, а навчання продовжуйте в PyTorch.
Конвертація відео й обробка потоків
У завданнях із перекладу безлічі відео в інший формат чи зниження роздільності, а також під час обробки потоків у реальному часі рушій обробки відео на GPU економить ядра CPU й дає змогу вести кілька завдань одночасно.
3D рендеринг і аналіз даних
GPU сервери добре підходять і для завдань, які можна дрібно розбити: рендеринг 3D сцен, наукові розрахунки, паралельний аналіз великих даних. Результати зберігаються на місткому диску NVMe і завантажуються в межах місячного трафіку.
L4 чи RTX PRO 6000: який GPU обрати?
В усіх трьох варіантів однакова оплата й одна панель керування. Головна відмінність в обсязі пам'яті GPU. Спершу перевірте, чи вміщуються ваша модель і дані в пам'ять GPU, а потім оцініть кількість одночасних запитів, і обрати буде просто.
NVIDIA L4
Один GPU для дата-центрів із низьким енергоспоживанням
Кому підійде
- Інференс невеликих мовних моделей і моделей зображень
- Конвертація відео й обробка потоків
- Особисті проєкти для першого знайомства з GPU сервером
- Коли хочете вкластися в бюджет із низькою погодинною ціною
2 NVIDIA L4
Конфігурація з двома GPU в одному сервері
Кому підійде
- Дві моделі, що обслуговуються паралельно
- Експерименти з навчанням на двох GPU
- Пропускна здатність для API інференсу з великою кількістю запитів
- Завдання, яким потрібно вдвічі більше CPU і пам'яті
RTX PRO 6000
Один великий GPU з 96GB пам'яті
Кому підійде
- Великі моделі з високою витратою пам'яті GPU
- Донавчання з великими батчами
- 3D рендеринг і симуляції у високій роздільності
- Команди, що хочуть завершити велике завдання на одному GPU
GPU: що краще, погодинна чи помісячна оплата?
Під час вибору оренди хмарного GPU сервера ціни зазвичай порівнюють погодинно. Для експериментів, що тривають по кілька годин на день, зручна погодинна ціна, а для серверів, що працюють цілодобово як сервіс, важливіша місячна сума. Навіть для одного GPU потрібні цифри залежать від способу використання. Тому спершу варто вирішити, скільки годин на день сервер працюватиме.
Для зручності порівняння HELPER VPS показує сервери L4 за погодинною ціною, а сама оплата йде помісячно. Місячна ціна під карткою це погодинна ціна, помножена приблизно на 730 годин на місяць, а RTX PRO 6000 одразу показано за місячною ціною. Бачачи обидві ціни, легко порівнювати будь-яким способом.
Помісячна оплата має фіксовану суму, що полегшує планування бюджету. Для сервісів, які працюють безперервно, таких як API інференсу чи боти, або для навчання, яке триває кілька днів, немає необхідності рахувати години, і кожного місяця списується однакова сума для підтримки роботи вашого сервера. Навіть тривале навчання може пройти від початку до кінця без перерв.
Чим GPU сервер відрізняється від звичайного VPS?
Звичайний VPS це сервер із виділеними vCPU, пам'яттю й диском, де всі обчислення виконує CPU. У GPU сервері до цього цілком додано GPU: масові однакові обчислення, як-от множення матриць, передаються GPU, а CPU займається підготовкою даних і обробкою запитів. Завдяки такому розподілу роботи все завдання завершується швидше.
У GPU є власна окрема пам'ять. У неї завантажуються ваги моделі й проміжні значення обчислень, тож масштаб завдання частіше визначає обсяг пам'яті GPU, а не пам'яті сервера. У L4 24GB на одну карту, у RTX PRO 6000 96GB. Сервер із двома L4 використовує дві карти по 24GB, тож модель можна розділити між ними або запустити два завдання паралельно.
Сайти, бази даних і звичайні боти добре працюють без GPU, тому хмарний VPS підходить для них краще. Додайте GPU сервер, коли ви самі запускаєте AI моделі або масово обробляєте відео, а інші сервіси тримайте на доступному VPS, щоб загальні витрати залишалися низькими.
Скільки коштує оренда GPU сервера?
Сервер з одним NVIDIA L4 коштує $0.3304 на годину, близько $241.19 на місяць. Два L4 коштують $0.6608 на годину, RTX PRO 6000 $671.44 на місяць, і vCPU, пам'ять, диск NVMe, трафік та IP адреси входять у цю ціну.
Ціни за обсягом пам'яті GPU
Три щаблі: 24GB, 48GB і 96GB, тож одразу обирайте за розміром моделі. Зі зростанням кількості GPU зростають і CPU, пам'ять, диск і трафік.
Фіксована ціна з усією конфігурацією
У ціну на картці входять GPU, vCPU, пам'ять, диск NVMe, місячний трафік, виділена IPv4 та IPv6, тож розрахунок простий.
Оплачується щомісяця за рахунком
Оплачуйте щомісячну плату в кожну дату оплати, щоб ваш сервер продовжував працювати. Не потрібно реєструвати картку і немає строку договору: просто оплачуйте, коли це необхідно.
HELPER VPS у цифрах
Оберіть з 40 регіонів, 12 операційних систем та 10 застосунків в один клік в одному акаунті та оплатіть одразу. Цифри нижче базуються на поточному асортименті.
40
Регіони дата-центрів
12
Операційна система
10
Застосунки в один клік
$0.33
Ціна від (на місяць)
AI інструменти, готові до роботи на GPU сервері
Почніть роботу звичним способом із Docker, Python, PyTorch, Ollama і Jupyter поверх Ubuntu 24.04 і CUDA.
- Ubuntu 24.04 + CUDA
- Docker
- Python
- PyTorch
- Ollama
- Jupyter
Чому обирають GPU сервери HELPER VPS
Сервер із GPU цілком для вас
Вказану на картці кількість GPU під'єднано до вашого сервера цілком. Уся пам'ять GPU працює на ваші моделі й дані.
Місткий диск NVMe
Диск NVMe від 250GB до 900GB, тож файли моделей, датасети й результати навчання можна тримати просто на сервері.
CPU і пам'ять під GPU
До одного L4 надано 8 vCPU і 32GB, до RTX PRO 6000 18 vCPU і 96GB, щоб підготовка даних не змушувала GPU чекати.
Вільне встановлення з правами root
Самі встановлюйте поверх драйвера фреймворки й бібліотеки потрібних версій і визначайте спосіб запуску сервісів.
Виділена IPv4 та IPv6
Кожен сервер отримує виділену адресу IPv4 та IPv6, тож API інференсу чи Jupyter одразу підключаються до вашого домену.
Вхід за SSH ключем
Додайте публічний ключ, і вхід буде без пароля. Відбиток показується так само, як у ssh-keygen, тож ключ одразу впізнається.
Керуйте GPU та VPS з одного облікового запису
Керуйте GPU серверами та звичайними VPS в одному обліковому записі, що полегшує розділення серверів моделей та вебсерверів.
Реєстрація за одним токеном акаунта
Реєстрація за одним токеном акаунта; збережіть токен і входьте в той самий акаунт з будь-якого пристрою.
Автоматизація через API ключ
Після першої оплати отримайте API ключ для керування списком серверів і завданнями з коду.
У яких регіонах доступні GPU сервери?
HELPER VPS має сервери у 40 містах по всій Америці, Європі, Близькому Сході, Африці та Азіатсько-Тихоокеанському регіоні. Регіони, які ви можете вибрати, відображаються при замовленні GPU сервера; оберіть той, що ближче до ваших користувачів і даних, для швидших відповідей.
Німеччина
Нідерланди
Велика Британія
Франція
Сполучені Штати: міст 7
Канада
Бразилія
Сінгапур
Японія: міст 2
Індія: міст 2
Австралія: міст 2
Мексика
Іспанія
Швеція
Польща
Південно-Африканська Республіка
Південна Корея
Німеччина
Нідерланди
Велика Британія
Франція
Сполучені Штати: міст 7
Канада
Бразилія
Сінгапур
Японія: міст 2
Індія: міст 2
Австралія: міст 2
Мексика
Іспанія
Швеція
Польща
Південно-Африканська Республіка
Південна Корея
Чилі
Колумбія
Італія
Швейцарія
Фінляндія
Туреччина
Обʼєднані Арабські Емірати
Ізраїль
Саудівська Аравія
Нігерія
Гонконг, ОАР Китаю
Тайвань
Індонезія
Таїланд
Часті запитання про GPU сервери
Відповіді про ціни оренди хмарних GPU серверів, оплату й вибір конфігурації
GPU сервер оплачується погодинно?
GPU сервери оплачуються щомісячно. Сервер L4 коштує $241.19 на місяць, оплачується при створенні сервера і продовжується на ту саму суму щомісяця. Погодинна ціна $0.3304 показана для зручності порівняння з іншими сервісами.
Скільки коштує один GPU сервер на місяць?
Сервер з одним NVIDIA L4 коштує близько $241.19 на місяць, із двома L4 близько $482.38, з RTX PRO 6000 $671.44. У цю суму входять GPU і vCPU, пам'ять, диск NVMe, місячний трафік, виділена IPv4 та IPv6, тож доплат за конфігурацію немає.
Чим відрізняються 2 L4 і RTX PRO 6000?
2 L4 це конфігурація з двома GPU по 24GB в одному сервері, а RTX PRO 6000 це один GPU з 96GB пам'яті. Якщо обслуговуєте дві моделі окремо або ділите завдання на дві карти, підійдуть 2 L4, а якщо потрібно цілком завантажити велику модель у пам'ять одного GPU, RTX PRO 6000.
Як оплатити оренду GPU сервера?
При замовленні GPU сервера виберіть спосіб оплати та оплатіть щомісячну плату. Сервер створюється після оплати першого місяця, і ви можете продовжити його, оплачуючи ту саму суму в кожну дату продовження. Повернення здійснюються на кредит вашого облікового запису.
Що станеться, якщо я не продовжу оплату GPU сервера?
Якщо ви не оплатите до дати продовження, сервер буде призупинено. Ви можете продовжити його протягом 3 днів, щоб перезапустити. Після 3 днів сервер і дані на диску видаляються, тому заздалегідь зберігайте результати навчання та файли моделей. Ви можете перевірити наступну дату продовження в панелі керування.
Чи потрібно самостійно встановлювати CUDA і PyTorch?
Інструкції розраховано на середовище з AI інструментами на кшталт Docker, Python, PyTorch, Ollama і Jupyter на основі Ubuntu 24.04 і CUDA. З правами root можна довстановити бібліотеки потрібних версій або просто завантажити й запустити готовий образ Docker.
GPU ділиться з іншими користувачами?
Вказану на картці кількість GPU під'єднано до вашого сервера цілком, і вся пам'ять GPU працює на ваші завдання. На сервері з двома L4 обидві карти ваші, і ви самі вирішуєте, яке завдання на який GPU надіслати. CPU, пам'ять і диск NVMe сервера теж виділено вашому серверу в обсязі, вказаному на картці, і вони не змішуються з чужими завданнями.
Чому важливий обсяг пам'яті GPU?
У пам'ять GPU завантажуються ваги моделі й проміжні значення обчислень, тож її обсяг визначає масштаб завдань, які можна обробити. Навіть для однієї моделі потрібна пам'ять залежить від точності, розміру батча й кількості одночасних запитів, тож розрахуйте потребу для своїх налаштувань і оберіть із 24GB, 48GB і 96GB.
Що робити, якщо бракує місця?
У кожному GPU сервері є диск NVMe на 250GB, 500GB або 900GB, тож файли моделей і робочі дані можна тримати на сервері. Датасети й результати для тривалого зберігання зручніше тримати окремо в об'єктному сховищі, тоді диск GPU сервера зайнятий лише поточними файлами. Якщо потрібен запас місця, оберіть старшу конфігурацію з більшим диском.
Як замовити GPU сервер?
Натисніть кнопку Купити, створіть обліковий запис, виберіть тип GPU сервера та регіон, оберіть спосіб оплати та оформіть замовлення. Якщо у вас є питання щодо вибору характеристик або вашого середовища, задайте їх одразу на сторінці підтримки після першої оплати.
Посібники з GPU серверів
Інструкції, які корисно виконати одразу після отримання GPU сервера
- Перший вхідПорядок першого входу як root на новий сервер і зміни пароля. Є команди SSH для Windows, Mac і Linux.
- Створення й додавання SSH ключаЯк створити й додати ключ через ssh-keygen, щоб безпечно підключатися до GPU сервера без пароля.
- Базове налаштування файрволаПриклад налаштування файрвола, де порти Jupyter або API інференсу відкрито лише там, де потрібно, а решту закрито.
Ціни вказані в доларах США, а погодинні ціни призначені для порівняння. Фактична оплата здійснюється щомісячно, і ви можете продовжити сервер, оплачуючи ту саму суму в кожну дату продовження.
Мінімальний термін: 1 місяць | Скасування: видалення будь-коли з панелі керування | Якщо не продовжено: призупинення, потім видалення через 3 дні | Залишок часу на видалених серверах не повертається. Повернення здійснюються на кредит вашого облікового запису.
