Выделенные серверы с GPU — аренда серверов с видеокартой

Серверы с GPU необходимы для задач, которые невозможно эффективно решать на обычных процессорах: обучение нейросетей, инференс AI-моделей, рендеринг 3D-графики, транскодирование видео и научные вычисления.

Аренда GPU-сервера — это альтернатива покупке дорогостоящего оборудования. Вы платите только за время использования и можете масштабировать ресурсы по мере необходимости. Мы отобрали провайдеров с реальными GPU-серверами в наличии.

Сравнительная таблица серверов с GPU

Хостинг	Мин. цена	GPU	VRAM	CPU	Локации
IShosting	от $149/мес	NVIDIA RTX 4090	24 ГБ	Xeon / AMD EPYC	Европа, США
Selectel	от 50 000 ₽/мес	NVIDIA A100	40/80 ГБ	AMD EPYC	Москва, СПб
RUVDS	от 18 000 ₽/мес	NVIDIA GTX 1080 Ti	11 ГБ	Xeon	Москва
Miran	от 25 000 ₽/мес	NVIDIA RTX 3090	24 ГБ	Xeon / AMD EPYC	Санкт-Петербург
ProfitServer	от $99/мес	NVIDIA RTX 3070	8 ГБ	Xeon	Нидерланды
1Cloud	от 15 000 ₽/мес	NVIDIA Tesla T4	16 ГБ	Xeon	Россия

1. IShosting — GPU-серверы с NVIDIA RTX и Tesla

IShosting предлагает широкий выбор GPU-серверов: от NVIDIA RTX 4090 для инференса и рендеринга до NVIDIA A100 для серьёзного обучения моделей. Серверы доступны в Европе и США с быстрым развёртыванием.

Провайдер предоставляет как выделенные GPU-серверы (физическая машина целиком), так и виртуальные GPU-инстансы с частью видеокарты. Это позволяет подобрать конфигурацию под любой бюджет.

IShosting — один из немногих провайдеров, где можно арендовать сервер с несколькими GPU (до 8×A100) для распределённого обучения крупных моделей.

Плюсы

• Широкий выбор GPU: RTX 4090, A100, H100
• До 8 GPU на сервер
• Выделенные и виртуальные GPU-инстансы
• Европейские и американские локации
• Быстрое развёртывание
• Техподдержка 24/7

Минусы

• Цены в долларах
• Популярные конфигурации (A100, H100) могут быть в очереди

Тарифы

• RTX 4090: от $149/мес — 1×RTX 4090, 24 ГБ VRAM, Xeon, 64 ГБ RAM
• A100 40GB: от $499/мес — 1×A100, 40 ГБ VRAM, EPYC, 128 ГБ RAM
• Multi-GPU: от $1 999/мес — 4×A100, 160 ГБ VRAM, 2×EPYC, 512 ГБ RAM

Перейти на сайт →

2. Selectel — облачные GPU для ML/AI в России

Selectel — крупнейший российский провайдер GPU-серверов. Компания предлагает NVIDIA A100 и H100 в собственных дата-центрах в Москве и Санкт-Петербурге с интеграцией в облачную платформу.

GPU-серверы Selectel интегрированы с Kubernetes, S3-хранилищем и другими облачными сервисами. Это позволяет строить полноценные ML-пайплайны: хранение датасетов → обучение на GPU → деплой модели.

Selectel сотрудничает с NVIDIA и предлагает сертифицированные конфигурации для enterprise-задач.

Плюсы

• NVIDIA A100 и H100 в наличии
• Интеграция с облачной платформой
• Kubernetes, S3, мониторинг
• Собственные ДЦ TIER III
• Бухгалтерские документы, договор
• Сертифицированный партнёр NVIDIA

Минусы

• Высокие цены (от 50 000 ₽/мес)
• Только российские локации
• Сложный интерфейс
• Очередь на популярные конфигурации

Тарифы

• A100 40GB: от 50 000 ₽/мес — 1×A100, 40 ГБ VRAM, EPYC, 128 ГБ RAM
• A100 80GB: от 80 000 ₽/мес — 1×A100, 80 ГБ VRAM, EPYC, 256 ГБ RAM
• Multi-GPU кластер: по запросу

Перейти на сайт →

3. RUVDS — бюджетные GPU-серверы

RUVDS предлагает GPU-серверы на базе NVIDIA GTX 1080 Ti и RTX серии по доступным ценам. Это хороший вариант для инференса небольших моделей, рендеринга и транскодирования видео.

Серверы расположены в собственном дата-центре в Москве. GPU-серверы RUVDS не подходят для обучения крупных моделей из-за ограниченной VRAM, но отлично справляются с задачами инференса.

Плюсы

• Доступные цены от 18 000 ₽/мес
• Собственный ДЦ TIER III
• Подходит для инференса и рендеринга
• Оплата в рублях
• Почасовая тарификация

Минусы

• Устаревшие GPU (GTX 1080 Ti)
• Мало VRAM для серьёзного ML
• Ограниченный выбор GPU
• Только московская локация

Тарифы

• GPU Basic: от 18 000 ₽/мес — 1×GTX 1080 Ti, 11 ГБ VRAM, Xeon, 32 ГБ RAM
• GPU Pro: от 35 000 ₽/мес — 1×RTX 3090, 24 ГБ VRAM, Xeon, 64 ГБ RAM

Перейти на сайт →

4. Miran — GPU-серверы в Санкт-Петербурге

Miran предлагает GPU-серверы с NVIDIA RTX 3090 и A100 в собственном дата-центре в Санкт-Петербурге. Провайдер специализируется на индивидуальных конфигурациях и готов собрать сервер под конкретную задачу.

Miran подойдёт для компаний, которым нужен GPU-сервер в Петербурге с персональным обслуживанием и возможностью наращивать ресурсы.

Плюсы

• Индивидуальные конфигурации GPU-серверов
• NVIDIA RTX 3090, A100
• Собственный ДЦ в СПб
• Персональный менеджер
• Возможность масштабирования

Минусы

• Только петербургская локация
• Длительное развёртывание нестандартных конфигураций
• Цены выше средних

Тарифы

• GPU RTX 3090: от 25 000 ₽/мес — 1×RTX 3090, 24 ГБ VRAM, Xeon, 64 ГБ RAM
• GPU A100: от 60 000 ₽/мес — 1×A100, 40 ГБ VRAM, EPYC, 128 ГБ RAM
• Multi-GPU: по запросу

Перейти на сайт →

5. ProfitServer — бюджетные GPU в Европе

ProfitServer предлагает GPU-серверы в Нидерландах по доступным ценам. Подойдёт для задач рендеринга, транскодирования и инференса небольших моделей.

Плюсы

• Доступные цены от $99/мес
• Европейская локация
• IPMI-доступ

Минусы

• Ограниченный выбор GPU
• RTX 3070 — мало VRAM (8 ГБ)
• Не подходит для серьёзного ML

Тарифы

• GPU RTX 3070: от $99/мес — 1×RTX 3070, 8 ГБ VRAM, Xeon, 32 ГБ RAM
• GPU RTX 3090: от $179/мес — 1×RTX 3090, 24 ГБ VRAM, Xeon, 64 ГБ RAM

Перейти на сайт →

6. 1Cloud — облачные GPU-серверы в России

1Cloud предлагает облачные GPU-серверы на базе NVIDIA Tesla T4. Провайдер ориентирован на разработчиков и предоставляет API для управления серверами.

Tesla T4 — это GPU для инференса с 16 ГБ VRAM и поддержкой INT8/FP16, что делает его эффективным для деплоя обученных моделей в продакшн.

Плюсы

• NVIDIA Tesla T4 — эффективная для инференса
• Облачная модель с API
• Почасовая оплата
• Оплата в рублях
• Российская локация

Минусы

• Tesla T4 не подходит для обучения крупных моделей
• Ограниченный выбор GPU
• Только российская локация

Тарифы

• GPU T4: от 15 000 ₽/мес — 1×Tesla T4, 16 ГБ VRAM, Xeon, 32 ГБ RAM
• Multi-GPU: от 30 000 ₽/мес — 2×Tesla T4, 32 ГБ VRAM, Xeon, 64 ГБ RAM

Перейти на сайт →

Заключение

Для серьёзного обучения AI-моделей лучший выбор — IShosting (до 8×A100/H100, международные локации) или Selectel (A100/H100 в России, интеграция с облаком). Для инференса и рендеринга подойдёт RUVDS или 1Cloud с более доступными ценами.

Индивидуальные GPU-конфигурации под задачу собирает Miran. Бюджетный вариант в Европе — ProfitServer.

FAQ

Какая видеокарта нужна для обучения нейросетей?

Для серьёзного обучения — NVIDIA A100 (40/80 ГБ VRAM) или H100. Для файнтюнинга небольших моделей достаточно RTX 3090/4090 (24 ГБ VRAM). GTX 1080 Ti (11 ГБ) подходит только для инференса и экспериментов.

Сколько стоит аренда GPU-сервера?

RTX 3090/4090: от $149-179/мес (15 000-25 000 ₽). A100: от $499/мес (50 000-80 000 ₽). Multi-GPU конфигурации: от $1 999/мес.

Чем отличается Tesla T4 от A100?

Tesla T4 (16 ГБ) — для инференса, энергоэффективная, бюджетная. A100 (40/80 ГБ) — для обучения, в 10-20× быстрее на тренировке моделей, поддержка NVLink для multi-GPU.

Можно ли использовать GPU-сервер для рендеринга?

Да. RTX 3090/4090 отлично подходят для рендеринга в Blender, V-Ray, OctaneRender. Для коммерческого рендеринга арендуйте сервер на время рендера (почасовая оплата у IShosting и 1Cloud).

Нужен ли GPU-сервер для запуска Stable Diffusion или LLM?

Для Stable Diffusion достаточно RTX 3090 (24 ГБ VRAM). Для LLM (LLaMA 70B) нужно от 2×A100 80GB. Для GPT-подобных моделей на инференсе — от 1×A100 40GB.