GPUИндекс

Сервер для ИИ

Аренда сервера для ИИ: GPU на час или на месяц для обучения, локальных моделей и нейросетей. Покупать железо нет смысла, если задачи на недели и месяцы.

Сравниваем выделенные и облачные карты у 34 провайдеров в России и СНГ. T4 и 4090 для старта, A100 и L40S для LLM, H100 и H200 для обучения с нуля.

GPU для локального ИИ

Ollama и чат 7-13B сидят на 24 ГБ, это RTX 4090. Эмбеддинги и Whisper хватает T4 или L4. 70B в кванте уже 48 ГБ: L40S или A100.

GPU для LLM

Локальный чат, API и дообучение. 4090 и 5090 для 7-13B. L40S, A6000 и A100 для моделей покрупнее. RTX 6000 PRO даёт 96 ГБ на GDDR7.

RTX 5090
32 ГБGDDR7
от 24,84 ₽/час
≈ 18 133 ₽ / мес
171 предложение
A100
40 ГБHBM2
от 39,85 ₽/час
≈ 29 091 ₽ / мес
17 предложений
RTX A6000
48 ГБGDDR6
от 97,00 ₽/час
≈ 70 810 ₽ / мес
10 предложений
L40S
48 ГБGDDR6
от 106,25 ₽/час
vGPU от 12,46 ₽/час
≈ 77 563 ₽ / мес
18 предложений
RTX 6000 PRO
96 ГБGDDR7
от 134,75 ₽/час
≈ 98 368 ₽ / мес
38 предложений
A100
80 ГБHBM2e
от 185,00 ₽/час
≈ 135 050 ₽ / мес
50 предложений

Сервер для обучения ИИ

Обучение с нуля: HBM и NVLink, карты передают данные напрямую. A100 80GB, H100, H200. B200 и B300 для больших прогонов.

Что такое сервер для ИИ

Сервер для ИИ это машина с GPU: карта считает, VRAM держит веса модели и контекст. Без видеокарты нейросеть не запустить, основную нагрузку тянут видеочипы.

Разница между серверами не в процессоре, а в картах: объёме памяти и связке между ними. Для инференса хватает одной карты, для обучения нужны несколько с NVLink.

Сколько нужно VRAM

Главный параметр при выборе сервера для ИИ это память карты. От объёма VRAM зависит, какую модель вы запустите и с каким контекстом.

VRAMЧто умещаетсяКарты
24 ГБЧат 7-13B, Stable Diffusion, LoRA, 3D-рендер и видеомонтажRTX 4090, A10, L4
32 ГБ7-13B с запасом, RAG, длинный контекстRTX 5090
40-48 ГБКвантованный 70B, файнтюнингL40S, RTX A6000, A100 40GB
80-96 ГБКрупные модели без сжатия, производственный рендерA100 80GB, H100, RTX 6000 PRO
141 ГБ и вышеОбучение с нуля, большие контекстыH200, B200, B300

Выделенный, облачный или vGPU

Выделенный (Dedicated) это физическая машина: карта целиком ваша, соседей на ней нет. Облачный Passthrough отдаёт полную карту в виртуальной машине, без шардинга. vGPU делит одну карту между арендаторами, поэтому дешевле.

Для обучения и длинного инференса берите выделенный сервер или полную карту: соседи не влияют на скорость. Для экспериментов и лёгких задач хватает vGPU.

Аренда или покупка сервера

Аренда выгодна на срок от часа до нескольких месяцев: платите за время работы, карту меняете под задачу, сервер выключаете, когда закончили. Покупка окупается только при круглосуточной нагрузке на годы.

GPU устаревает, и аренда снимает этот риск: всегда берёте актуальную карту у провайдера. Электричество, охлаждение и обслуживание тоже ложатся на него, а не на ваш бюджет.

Почасовая и помесячная аренда

Почасовая оплата подходит для коротких задач: инференс, эксперимент, разовый рендер. Помесячный тариф дешевле при постоянной нагрузке, когда карта крутится без пауз.

Частые вопросы

Сколько стоит аренда сервера для ИИ?+
В таблицах цены в рублях за час: RTX 4090 от 17,99 ₽/час, T4 от 19,18 ₽/час, A100 80GB от 185,00 ₽/час, H100 от 242,00 ₽/час. При круглосуточной нагрузке дешевле помесячный тариф.
Какая видеокарта нужна для нейросети?+
Зависит от модели. На 24 ГБ (RTX 4090) сидят чат-модели 7-13B и Stable Diffusion. На 48 ГБ (L40S, A100 40GB) квантованный 70B. Для обучения с нуля и больших контекстов берите A100 80GB, H100 или H200.
Чем выделенный сервер отличается от облачного?+
Выделенный это физическая машина, карта целиком ваша. Облачный с полной картой (Passthrough) то же железо, но деплой из панели. vGPU делит карту между арендаторами и стоит меньше, подходит для лёгкого инференса.
Можно ли арендовать сервер на час?+
Да, у большинства провайдеров почасовая оплата. Сервер выключаете, когда закончили работу, платите только за отработанное время. Посуточные и помесячные тарифы выгоднее при постоянной нагрузке.