Серверы GPU

Аренда серверов с GPU в XDataPlus для задач машинного обучения, искусственного интеллекта (AI) и обработки больших данных. Используем современные графические процессоры NVIDIA Tesla H200 для стабильной работы под высокой нагрузкой.

Обучайте модели в 10–50 раз быстрее без покупки оборудования
• Запуск за 15 минут • До 10 Гбит/с • SLA 99,98%

Подходит для: AI, ML, рендеринга, Big Data.

Мощные серверы с графическими ускорителями в России для задач, где важна вычислительная производительность.

Supermicro GPU A+ 4U Server 4125GS-TNRT
370 000 Р /мес
CPU
CPU AMD EPYC 9754
RAM
DDR5 RDIMM 64GB 2Rx4 4800 MHz
NVME
7450 PRO 7.68TB
GPU
Nvidia Tesla H200 NVL 141GB HBM3e
Канал
1 гигбит
Узнать подробности

GPU-сервер — это сервер с мощной видеокартой (GPU), который используют для тяжелых вычислений. Арендуя GPU сервер в XDataPlus, вы получаете доступ к мощным серверным видеокартам NVIDIA для задач машинного обучения и искусственного интеллекта.

GPU-серверы ускоряют вычисления в задачах AI, ML и обработки данных.

За счет параллельных вычислений:

Это позволяет быстрее получать результат и снижать затраты на инфраструктуру.

Для чего подходят серверы с GPU

Наши серверы подходят для задач, где критична высокая вычислительная мощность:

Какие результаты вы получите

Задача Результат
Обучение нейросетей Обучение моделей за часы вместо дней, ускорение вычислений по сравнению с CPU
Рендеринг и графика Сокращение времени рендеринга сложных сцен и стабильная работа под высокой нагрузкой
Big Data и аналитика Обработка больших объемов данных без задержек и ускорение аналитики

Почему выбирают XDataPlus

В инфраструктуре XDataPlus мощные и надежные серверы с GPU, адаптированные под задачи любой сложности. Используйте ресурсы нашего дата-центра для обучения нейросетей, рендеринга и высоконагруженных вычислений без затрат на собственное «железо».

Высокая производительность  
→ серверы на базе AMD EPYC и NVMe-дисков обеспечивают быструю обработку данных и стабильную работу под нагрузкой

Современные видеокарты

→ Nvidia Tesla H200 NVL 141GB HBM3e для задач ML, AI и графических вычислений

Быстрый запуск  
→ разворачиваем GPU-сервер в кратчайшие сроки, без ожидания поставки оборудования  

Поддержка специалистов  
→ помогаем с настройкой окружения и запуском проектов  

Гибкая конфигурация  
→ подбирайте ресурсы под задачу и масштабируйте проект по мере роста  

Безопасность  
→ защита от DDoS и стабильная работа инфраструктуры  

Развертывание в надежных дата-центрах в России с отказоустойчивостью 99,98%

Почему аренда лучше покупки

Вы можете арендовать GPU-сервер для обучения нейросетей, аналитики данных, рендеринга и других ресурсоемких задач без необходимости покупки собственного оборудования. 

Готовы ускорить ваш проект?

Запустите GPU сервер уже сегодня или получите конфигурацию под вашу задачу. Оставьте заявку на сайте и мы ответим в течение 15 минут.

Вопрос-ответ

Что такое GPU-сервер и чем он отличается от обычного сервера?

GPU-сервер — это сервер с видеокартой (графическим процессором), который используется для ускорения вычислений. В отличие от обычного сервера с CPU, он может выполнять множество операций одновременно и лучше подходит для задач с большими объемами данных, нейросетей и графики.

Для каких задач подходит аренда GPU-сервера?

GPU-серверы используют для обучения и дообучения нейросетей (fine-tuning), инференса моделей ИИ, задач машинного обучения и Data Science, ускоренного рендеринга графики и видео, обработки больших данных и параллельных вычислений. Это оптимальное решение, если нужен сервер для ИИ или ресурсоёмких задач без покупки собственного оборудования.

Какие GPU и серверные видеокарты используются?

Наши серверы построены на современных видеокартах NVIDIA Tesla H200 и высокопроизводительных CPU, которые рассчитаны на стабильную работу под высокой нагрузкой. Они отличаются от обычных видеокарт повышенной надежностью и производительностью в задачах вычислений, ИИ и аналитики. 

Можно ли изменить конфигурацию GPU-сервера под мои задачи?

Да, вы можете выбрать и масштабировать конфигурацию: количество GPU, объём оперативной памяти, процессор и диски. Это позволяет гибко управлять производительностью и стоимостью аренды.

Как быстро я получу доступ к серверу после аренды?

После оформления заявки сервер подготавливается в кратчайшие сроки. Вы получаете доступ по SSH или RDP и можете сразу начинать работу.

Лучше купить GPU-сервер или арендовать?

Покупка требует больших вложений и затрат на обслуживание. Аренда позволяет быстро получить доступ к мощному оборудованию, не переплачивать за простаивающие ресурсы и легко масштабировать проект по мере роста. Поэтому аренда особенно выгодна для развивающихся проектов и тестирования гипотез.

Можно ли установить своё программное обеспечение?

Да, вы получаете полный доступ к серверу и можете устанавливать любое программное обеспечение.

Какие операционные системы доступны для GPU-серверов?

Доступны популярные операционные системы: Linux (Ubuntu, Debian и другие) и Windows Server. При необходимости можно установить индивидуальную конфигурацию под ваш проект.

На какой срок можно арендовать сервер?

Минимальный срок аренды от одного месяца.

Есть ли ограничения на использование GPU-сервера?

Сервер можно использовать для большинства вычислительных задач, включая ИИ, аналитику и разработку. Ограничения касаются только деятельности, нарушающей законодательство или правила использования инфраструктуры.

Что такое GPU и зачем он нужен в сервере?

GPU (графический процессор) — это вычислительный чип, который может выполнять тысячи операций одновременно. В сервере он используется для ускорения задач, связанных с обработкой большого объема данных, машинным обучением, нейросетями и графикой. Благодаря этому сервер с GPU справляется с нагрузками значительно быстрее, чем обычные решения.

Именно поэтому GPU используют в серверных решениях для ИИ, аналитики и рендеринга. Аренда GPU-сервера позволяет получить доступ к высокой вычислительной мощности без покупки дорогостоящего оборудования и быстро запускать ресурсоёмкие проекты. Вы сможете протестировать свои проекты в реальных условиях, проверить нагрузку и эффективность алгоритмов, а затем просто остановить аренду, если потребность в мощностях отпала. При этом нет риска простаивающего оборудования, в отличие от покупки собственного GPU, которое будет стоять без дела и не окупит себя.