
Офшорные GPU-серверыЦелые карты, поминутно. Их ни с кем не делят.
RTX 4090, L40S, A100, H100 и H200 на хостах EPYC с локальным временным диском NVMe, в любой из восьми юрисдикций. Никогда не доля карты по расписанию, и то, что вы обучаете, никто не смотрит.
- G1 · 4090GPURTX 409024 ГБ GDDR6XvCPU8 vCPUEPYC 9004Память48 ГБDDR5 ECCЛокальный временный диск500 ГБЛокальный временный диск NVMe0,27$/ч
$0,34в другом месте - G2 · 4090GPU2 × RTX 409048 ГБ GDDR6XvCPU16 vCPUEPYC 9004Память96 ГБDDR5 ECCЛокальный временный диск1 ТБЛокальный временный диск NVMe0,53$/ч
$0,68в другом месте - G1 · L40SЛучшая ценаGPUL40S48 ГБ GDDR6vCPU12 vCPUEPYC 9004Память96 ГБDDR5 ECCЛокальный временный диск1 ТБЛокальный временный диск NVMe0,57$/ч
$0,72в другом месте - G1 · A100GPUA10080 ГБ HBM2evCPU16 vCPUEPYC 9004Память128 ГБDDR5 ECCЛокальный временный диск1.5 ТБЛокальный временный диск NVMe0,85$/ч
$1,07в другом месте - G1 · H100GPUH100 SXM80 ГБ HBM3vCPU20 vCPUEPYC 9004Память192 ГБDDR5 ECCЛокальный временный диск2 ТБЛокальный временный диск NVMe1,59$/ч
$2,01в другом месте - G4 · L40SGPU4 × L40S192 ГБ GDDR6vCPU48 vCPUEPYC 9004Память384 ГБDDR5 ECCЛокальный временный диск4 ТБЛокальный временный диск NVMe2,27$/ч
$2,88в другом местеРаспродано - G1 · H200GPUH200 SXM141 ГБ HBM3evCPU24 vCPUEPYC 9004Память256 ГБDDR5 ECCЛокальный временный диск3 ТБЛокальный временный диск NVMe3,49$/ч
$4,39в другом месте - G8 · H100GPU8 × H100 SXM640 ГБ · NVLinkvCPU128 vCPUEPYC 9004Память1.5 ТБDDR5 ECCЛокальный временный диск8 ТБЛокальный временный диск NVMe12,69$/ч
$16,08в другом местеРаспродано
Тарификация по секундам, в блокчейне, с момента готовности до уничтожения — остановленные ноды ничего не стоят, минимального срока нет. Резервирование помесячно обходится примерно на 30 % дешевле. В другом месте самая низкая опубликованная почасовая ставка на ту же карту в именованном GPU-облаке; прерываемые площадки потребительского железа не учитываются, потому что карта, которая может исчезнуть посреди задачи, — уже другой продукт.
Включено на каждом узле
- Оплата посекундно, без минимального срока
- Root на выделенном сервере или в контейнере
- CUDA 12, PyTorch и TensorFlow предустановлены
- NVLink на узлах с несколькими картами
- Выделенные IPv4 + IPv6
- Без платы за исходящий трафик для весов моделей
- Резервируйте помесячно — ещё минус 30 %
- Расчёт в криптовалюте, без проверки личности
Какая карта подходит для задачи?
RTX 4090
Инференс, генерация изображений и видео, дообучение моделей, помещающихся в 24 ГБ. Самый дешёвый способ держать сервис прогретым.
L40S
48 ГБ с полноценными энкодерами: рендеринг, транскодирование и инференс, переросшие 4090.
A100 · H100
Обучение моделей и инференс с большим контекстом, где узкое место — пропускная способность HBM, а не число ядер.
H200 · 8 × H100
Модели, которые не помещаются на меньших конфигурациях, и многодневные вычисления, которые нельзя прерывать.
Ищете карту, которой нет в списке, или хостинг, построенный вокруг нескольких из них? Укажите это в конструкторе
Платформа
Вся карта целиком — или мы её не продаём.
Значительная часть дешёвых GPU-мощностей на рынке — это доля карты, потребительская машина в чьей-то квартире или инстанс, исчезающий при появлении более щедрого покупателя. Здесь ничего из этого нет.
- Ускорители
- NVIDIA Ada и Hopper RTX 4090, L40S, A100, H100 и H200. Карты передаются целиком — никогда не разделённая по времени или виртуализированная часть.
- Хост
- AMD EPYC 9004 · DDR5 ECC Рассчитано так, чтобы узким местом была GPU, а не загрузчик данных. PCIe 5.0 повсюду, NVLink между картами на узлах с несколькими GPU.
- Локальный временный диск
- Локальный NVMe, 0,5 – 8 ТБ Прямо на узле, а не на сетевом томе. Наборы данных загружаются на полной скорости диска, а не еле ползут по сети.
- Оплата
- Посекундно Остановите узел — и списания прекращаются вместе с ним. При постоянной нагрузке помесячное резервирование обходится примерно на 30 % дешевле.
- Среда выполнения
- Физический сервер или контейнер Берите всю машину целиком или контейнер с уже установленными CUDA 12, PyTorch и TensorFlow. Свои образы приветствуются.
- Конфиденциальность
- Ничего не проверяется Мы не сканируем веса, датасеты и результаты, и после удаления узла ничего не сохраняется.
Готовый образ или контейнер из любого реестра
- Ubuntu 24.04 LTS
- CUDA 12.4
- PyTorch 2.5
- TensorFlow 2.18
- JupyterLab
- Hugging Face TGI
- ONNX Runtime
- Образы NVIDIA NGC
- Любой реестр OCI
- Свой образ
Доступно в любой из восьми
Тариф не меняется от региона. Выбирайте юрисдикцию, а не цену.
- РейкьявикИсландия
- БухарестРумыния
- СофияБолгария
- КишинёвМолдова
- ЦюрихШвейцария
- АмстердамНидерланды
- Панама-СитиПанама
- СингапурСингапур
Включено при любом размере
Четыре вещи, за которые берёт деньги большинство отрасли, причём за одну — дважды.
-
Защита от атак
Защита от DDoS: 1.2 Tbit/s
Постоянно включено на каждой точке присутствия — на самом дешёвом тарифе так же, как на самом дорогом. Без платы за атаку, без учёта объёма очистки и без допродажи защищённого IP.
-
Доступность
SLA доступности 99.99 %
Компенсации рассчитываются по публичной записи об инциденте и начисляются на баланс автоматически. Заявки подавать не нужно, потому что заявлять нечего.
-
Расчёт
Оплата криптовалютой, без идентификации
Восемь монет, включая Monero. Ни карты, ни банковских реквизитов, ни документов — ни при регистрации, ни при продлении, при любой сумме.
-
Переезд
Бесплатный перенос
Целые серверы, панели управления, базы данных и почта — переносит инженер, бесплатно. Вы проверяете копию до переключения и сохраняете старый хостинг, пока не убедитесь, что всё в порядке.
Перед запуском.
Карту использует кто-то ещё?
Нет. Карты передаются вашему узлу целиком — никогда не разделённый по времени раздел MIG и не виртуализированная доля. Что указано в спецификации, то вы и получаете на весь срок, и на неё больше никто не претендует.
Как именно это тарифицируется?
Посекундно, с момента готовности узла до момента его удаления. Минимального срока нет, во время остановки плата не берётся. Непрерывная работа дешевле при резервировании на месяц — примерно на 30 % ниже почасовой ставки.
Можно принести свой образ?
Да. Запускайте контейнер из любого реестра или берите узел как выделенный сервер и ставьте что хотите. В наших образах уже собраны CUDA 12 с PyTorch и TensorFlow, что экономит обычный первый час.
Как загрузить большой набор данных на узел?
Локальный временный раздел NVMe от половины до восьми терабайт находится на самой машине, поэтому подготовка данных идёт на скорости диска, а не по сетевому тому. Входящий трафик не тарифицируется, как и исходящий для весов моделей.
Вы смотрите, что я обучаю?
Нет. Веса, датасеты и результаты не сканируются, не индексируются и не хранятся, а уничтожение узла уничтожает и локальный временный диск вместе с ним. Здесь действует та же политика контента, что и во всей остальной инфраструктуре.
Что если нужной карты нет в наличии?
Поставки ускорителей идут партиями, и популярные конфигурации действительно раскупаются. Скажите инженеру, что вам нужно и примерно когда; зарезервированные мощности выделяются раньше почасового спроса, поэтому месячное обязательство обычно находит оборудование быстрее.
