Облачный сервер с GPU — это виртуальный сервер, оснащенный графическим процессором. Такие серверы предназначены для задач, требующих большой вычислительной мощности: обработки графики, высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и искусственного интеллекта.
Как заказать облачный сервер с GPU
-
1
Войдите в панель управления Рег.облака.
-
2
Нажмите Новый ресурс > Сервер.
-
3
В блоке «Образы» выберите GPU.
-
4
В разделе «Образы» выберите готовые операционные системы и среды.
-
5
Выберите тариф и конфигурацию. Для каждого тарифа можно указать конфигурацию – количество виртуальных процессоров (vCPU), объем оперативной памяти (RAM), тип видеокарты и размер NVMe-диска.
-
6
В разделе «Тарифный план» вы можете выбрать подходящий, нажав на него;
-
7
Выберите регион размещения сервера.
-
6
Подключите плавающий IP, если серверу необходим доступ в интернет.
-
7
Подключите резервное копирование и настройте политики хранения, если это необходимо.
-
8
Если вам нужен SSH-ключ, добавьте его.
-
9
Укажите название сервера.
-
10
Нажмите Заказать сервер.
Готово, вы заказали облачный сервер с GPU.
Для каких задач подходит облачный сервер с GPU
Работа с графикой
Облачные серверы с GPU используются для обработки и рендеринга графики, 3D-моделирования, а также выполнения сложных визуализаций. Благодаря мощным видеокартам они обеспечивают высокую скорость рендеринга и снижают нагрузку на локальные рабочие станции.
Машинное обучение
Модели машинного обучения требуют значительных вычислительных ресурсов, особенно при обучении на больших наборах данных. Облачные серверы с GPU позволяют значительно ускорить процесс обучения нейросетей за счет параллельных вычислений.
Работа с искусственным интеллектом
Серверы с GPU применяются для разработки и развертывания систем искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и генеративные модели. Высокая производительность GPU ускоряет инференс моделей и обработку больших объемов данных.
CUDA-вычисления
CUDA (Compute Unified Device Architecture) — технология параллельных вычислений, разработанная NVIDIA. Облачные серверы с GPU поддерживают CUDA и позволяют выполнять вычислительные задачи в науке, финансовом анализе, медицинских исследованиях и других областях.
Доступные GPU
В Рег.облаке доступны облачные серверы со следующими моделями GPU:
NVIDIA A4000
NVIDIA A4000 — универсальное решение, которое идеально подойдет для широкого спектра задач: от 3D-моделирования и работы в CAD-программах до выполнения вычислений и обучения небольших ИИ-моделей.
NVIDIA A5000
Графический процессор NVIDIA A5000 предназначен для работы с графикой, 3D-моделирования, анимации и визуализации. Он также подходит для небольших и средних задач машинного обучения и работы с искусственным интеллектом.
NVIDIA A100
NVIDIA A100 — флагманский графический процессор, предназначенный для высокопроизводительных вычислений, машинного обучения и глубокой аналитики данных. Отлично подходит для сложных моделей искусственного интеллекта, больших вычислительных нагрузок и научных исследований.
NVIDIA RTX A6000
NVIDIA RTX A6000 — флагманский графический процессор нового поколения для ресурсоемких задач искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений и профессиональной визуализации. Благодаря 96 ГБ видеопамяти карта позволяет запускать и обслуживать крупные языковые модели (LLM), выполнять обучение и нейросетевые вычисления, а также работать с большими объемами данных без необходимости распределения нагрузки между несколькими GPU.
Состав образов
На облачных серверах с GPU доступны образы на базе операционных систем:
- Ubuntu 22.04 LTS,
- Ubuntu 24.04 LTS,
- Ubuntu 26.04 LTS,
- Windows.
На серверах предустановлено следующее программное обеспечение:
Ubuntu 22.04 LTS
- Docker,
- opensource-драйвер NVIDIA,
- cuDNN 8.9.7,
- CUDA Runtime 11.8,
- NVIDIA Container Toolkit,
- Miniconda,
- Python 3.11.
Ubuntu 24.04 LTS
- Docker,
- opensource-драйвер NVIDIA,
- cuDNN 9.3.1,
- CUDA Runtime 12.6,
- NVIDIA Container Toolkit,
- Miniconda,
- Python 3.12.
Ubuntu 26.04 LTS
- Docker,
- NVIDIA Driver 595.71.05,
- cuDNN 9.3.1,
- CUDA Runtime 13.2,
- NVIDIA Container Toolkit,
- Miniconda,
- Python 3.14.4.
Windows
- Поддержка графических ускорителей,
- Драйверы NVIDIA: предустановлены и интегрированы;
- Поддержка GPU: машинное обучение, AI, компьютерное зрение, обработка данных, ресурсоемкие вычисления,
- Инструменты, доступные для установки:
- NVIDIA CUDA Toolkit (любая версия);
- Python (любая версия);
- Docker (Windows Containers);
- Miniconda;
- Дополнительные библиотеки и фреймворки (PyTorch, TensorFlow и др.).
Была ли статья полезна?
Спасибо за оценку. Рады помочь 😊