Что такое облачные GPU-серверы
Облачный GPU-сервер — это виртуальная машина с доступом к графическому ускорителю NVIDIA. Такой формат подходит компаниям, которым нужна аренда GPU для вычислительных задач, но не требуется покупка, размещение и обслуживание физического сервера с видеокартой.
GPU Cloud от ITGLOBAL.COM — это разновидность public cloud на базе VMware. В облаке можно подобрать vCPU, RAM, хранилище и ресурсы GPU под конкретную нагрузку.
Для каких задач подходят графические ускорители
ИИ-ассистенты и LLM
Создавайте чат-ботов, RAG-системы и ИИ-ассистентов на базе внутренних данных компании.
Машинное обучение
Обучайте модели, обрабатывайте датасеты и тестируйте ML-гипотезы быстрее, чем на CPU-серверах.
Инференс нейросетей
Запускайте обученные модели в production и обрабатывайте запросы к AI-сервисам с низкой задержкой.
Научные расчеты
Выполняйте CUDA-вычисления, инженерные симуляции, моделирование и обработку больших данных.
Графика и видео
Рендерите 3D-сцены, обрабатывайте видео, создавайте визуализации, анимацию и графический контент.
Рабочие места с GPU
Разворачивайте VDI для удаленной работы с CAD, 3D, графикой и профессиональными приложениями.
Где применяют облачные серверы с GPU
AI, финтех, медицина, биотехнологии, промышленность, архитектура, дизайн, видеоигры, медиа, R&D и компьютерное зрение.
Графические карты, доступные в облаке ITGLOBAL.COM
Конфигурации
Типовые конфигурации GPU Cloud. При необходимости мы подберем индивидуальное решение под ваши задачи.
GPU Cloud
Цены на аренду виртуальных серверов с GPU
Стоимость аренды GPU рассчитывается индивидуально. На итоговую цену влияют выбранная конфигурация, количество серверов и срок аренды.
Преимущества GPU Cloud от ITGLOBAL.COM
Защита серверов с GPU
- решения, соответствующие SOC 2®
- Web Application Firewall
- защита от DDoS-атак
- внешняя сеть с доступом в интернет
- маршрутизируемая сеть с выходом во внешнюю сеть
- полностью изолированные сетевые сегменты
- защита от DDoS на уровнях L3–L7
- NetApp SnapLock для защиты данных от изменений и удаления
- решения для противодействия программам-вымогателям
- защита данных для корпоративных систем в Узбекистане
Что входит в стоимость аренды GPU-сервера
Наши клиенты
Протестируйте производительность облака с GPU
Оцените качество наших облачных сервисов перед тем, как принять решение о сотрудничестве.
- оставьте заявку на сайте;
- получите демо-доступ;
- воспользуйтесь демо-периодом, чтобы понять, как работают облачные сервисы ITGLOBAL.COM.
FAQ
- Количество ядер. У CPU обычно 4-8 ядер, в GPU ядер больше — от 100 до 1000, но они меньше по мощности, чем у центрального процессора.
- Способ обработки данных. CPU выполняет последовательные задачи, например, управление ОС. GPU обрабатывает данные параллельно, поэтому подходит для 3D-моделирования, HPC и машинного обучения.
- Количество потоков. CPU поддерживает до двух потоков вычислений на одно ядро, а графический — несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук.
- Использование памяти устройства. В CPU кэш-память занимает большой объем памяти устройства. Графическому процессору, наоборот, для рендеринга изображений, достаточно 128-256 кБ.
- Скорость вычислений. Тактовая частота — основной технический показатель процессора. В отличие от CPU, приложения на графическом процессоре работают значительно быстрее и без скачков.
Покупка графических ускорителей связана с высокими затратами на их приобретение, обслуживание, ремонт и ежегодные обновления на новые модели, которые превосходят по производительности своих предшественников. Российские компании могут приобрести GPU и лицензий к ним только с помощью параллельного импорта, поэтому стоимость и сроки поставки увеличиваются. Кроме того, для провайдеров условия всегда лучше за счет высоких оборотов
Предусмотрена поддержка Linux.
Для работы с GPU необходимо обратиться в техническую службу поддержки, чтобы создать специальный виртуальный дата-центра (vDC), после чего пользователь может самостоятельно создавать виртуальные машины и назначать на них доступные профили GPU
Требований к мощности ПК нет, поэтому можно использовать ноутбук или простой стационарный блок, на который установлена программа доступа к удаленному рабочему столу. После подключения задачи выполняются с помощью облачного сервера.
Конфигурации vCPU и RAM: свободные от 4 до 64 vCPU, от 10 до 1024 GB RAM на 1 ВМ. Профили уже преднастроенные, их легко выбрать и добавить при создании ВМ.
Облачные GPU-серверы работают в виртуализированной облачной среде. Клиент получает виртуальные серверы с графическими ускорителями NVIDIA и может масштабировать ресурсы под задачу: увеличить объем vCPU, RAM, дискового пространства или vGPU без покупки собственного оборудования.
Выделенный GPU-сервер — это физический сервер с графическими ускорителями, который полностью предоставляется одному клиенту. Такой формат подходит для проектов, где требуется полный контроль над физическим оборудованием, изолированная аппаратная среда или специальные требования к конфигурации.
GPU Cloud подходит для AI/ML-проектов, тестирования гипотез, временного расширения вычислительных ресурсов, рендеринга, аналитики и задач с переменной нагрузкой. Если проекту нужна физически выделенная инфраструктура, можно рассмотреть аренду выделенного GPU-сервера.