Обучение моделей
Обучайте CNN, трансформеры и диффузионные модели на выделенных NVIDIA GPU. Полный доступ к CUDA, NVMe для быстрой загрузки данных, NCCL для мультиускорительного обучения.
Сервер GPU для глубокого обучения
Обучайте модели на
выделенных GPU.
NVIDIA A100, RTX 5090 и RTX 4090 — полный PCI passthrough, без совместного использования.
Хранилище NVMe для быстрой загрузки данных. Независимый облачный провайдер с 2008 года.
Более 122 000 пользователей доверяют Cloudzy. Возврат средств в течение 14 дней без лишних вопросов.
От $14.47/mo · Скидка 50% · Без банковской карты
~ ssh root@vps-001
подключено
$ ssh root@gpu-srv-001
Welcome to Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
name, memory.total [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
True
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
Deep Learning GPU Server: обзор
Cloudzy Deep Learning GPU серверы используйте NVIDIA A100, RTX 5090 и RTX 4090 GPU с полным PCI passthrough. AMD EPYC CPUs, NVMe хранилищем, DDR5 памятью и 40 Gbps аплинки в 12 регионах. Тарифы CPU начинаются от $2.48/mo; тарифы GPU доступны на странице цен. Cloudzy работает с 122,000+ пользователей с 2008, оценка 4.6/5 на Trustpilot. 14-дневной возврат средств на всех тарифах.
- Начальная цена
- $2.48 / month
- Развёртывание
- 60 секунд
- Регионы
- 12 по всему миру
- Uptime SLA
- 99.95%
- Возврат средств
- 14 дней
- Основана
- 2008
Почему разработчики выбирают Cloudzy
Выбор опытных разработчиков.
Четыре параметра, по которым нас чаще всего сравнивают. По каждому — всё сделано правильно.
Производительное железо
Новейшие AMD EPYC, хранилище только на NVMe, память DDR5, uplinks 40 Gbps. Максимальная однопоточная производительность на каждом тарифе.
Пробный период без риска
Гарантия возврата денег в течение 14 дней для любого тарифа. Без лишних вопросов. Без платы за подключение. Отмена в любой момент из панели управления.
Доступность 99,95% SLA
Автоматический мониторинг в 12 регионах. Показатель SLA за последние 30 дней публично отслеживается на status.cloudzy.com — ничего не скрываем.
Поддержка 24/7 с живыми людьми
Ответы в чате и по тикетам — как правило, менее 5 минут. Инженеры, а не операторы по скрипту. Медианное время решения — меньше часа.
Сценарии использования
Почему разработчики выбирают
Deep Learning GPU Server от Cloudzy.
Дообучение LLM
Дообучайте Llama, Mistral или Gemma на A100 или RTX 5090. QLoRA при 24 GB VRAM, полное дообучение при 80 GB. NVMe обрабатывает запись чекпоинтов без остановки обучения.
Инференс
Разворачивайте модели через vLLM, TGI или Triton на выделенных GPU. PCI passthrough обеспечивает полный доступ к VRAM и максимальные тактовые частоты — производительность как на bare metal.
Компьютерное зрение
Детекция объектов, сегментация, генерация изображений. Ускоренные на GPU OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe не даёт пайплайну данных стать узким местом.
Исследования и прототипирование
Jupyter notebook, трекинг экспериментов, перебор гиперпараметров. Запускайте GPU серверы, проводите эксперименты, останавливайте по окончании. 14-дневный возврат средств снижает риски при запуске новых проектов.
Предобработка данных
RAPIDS, cuDF, cuML. Обработка данных с ускорением на GPU для больших датасетов. Очистка, трансформация и генерация признаков перед обучением. Последовательные чтения NVMe обеспечивают высокую загрузку GPU.
60s
Развёртывание
40 Gbps
Канал связи
Только NVMe
Хранилище
12
Регионы
99.95%
Uptime SLA
14 дней
Возврат средств
Глобальная сеть
12 регионов. Четыре континента.
В один клик.
Разверните Deep Learning GPU Server как можно ближе к вашим пользователям. Медианная задержка P50 — менее 10 мс в Северной Америке и Европе.
us-utah-1us-dal-1us-lax-1us-nyc-1us-mia-1eu-ams-1eu-lon-1eu-fra-1eu-brn-1me-dxb-1ap-sgp-1ap-syd-1
Тарифы
Платите только за то, что используете. Всё просто.
Почасовая, ежемесячная или годовая оплата. Без платы за исходящий трафик. Без обязательств. Сейчас Скидка 50% все тарифы.
Популярный выбор
4 GB DDR5
Начальный уровень GPU · подготовка к файн-тюнингу
$14.47 /мес
$28.95/mo −50%
Запустить сейчас
Возврат средств в течение 14 дней
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Выделенный IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Пайплайны обучающих данных · предобработка
$26.475 /мес
$52.95/mo −50%
Запустить сейчас
Возврат средств в течение 14 дней
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Выделенный IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
16 GB DDR5
Координация нескольких GPU · обслуживание моделей
$49.98 /мес
$99.95/mo −50%
Запустить сейчас
Возврат средств в течение 14 дней
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- Выделенный IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
32 GB DDR5
Масштабное обучение · распределённые вычисления
$109.975 /мес
$219.95/mo −50%
Запустить сейчас
Возврат средств в течение 14 дней
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- Выделенный IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
FAQ — Сервер Deep Learning GPU
Частые вопросы, прямые ответы.
Какие GPU доступны?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x), and RTX 4090 (1x, 2x, 4x). All use PCI passthrough, the GPU is dedicated to your VM, not shared. Full VRAM, full clock speeds, full CUDA access. See the pricing page for current GPU plan details and availability.
Ресурсы GPU — общие или выделенные?
Выделенный. PCI passthrough обеспечивает вашей VM эксклюзивный доступ к физическому GPU. CUDA, NVENC, NCCL работают точно так же, как на bare metal. Никакого разделения времени, никакого MIG-партиционирования, никаких накладных расходов виртуализации на самом GPU.
Какая версия CUDA доступна?
Планы GPU поставляются с предустановленными образами CUDA — сейчас это CUDA 12.x на Ubuntu LTS. Вы можете установить любую нужную версию CUDA: у вас есть полный root-доступ. PyTorch, TensorFlow, JAX и другие фреймворки устанавливаются через pip или conda как обычно.
Сколько VRAM мне нужно для глубокого обучения?
Зависит от модели. Дообучение 7B LLM с QLoRA укладывается в 24 GB. Полное дообучение 7B модели требует 40+ GB. Обучение с нуля на больших моделях или инференс fp16 70B требует 80 GB (A100). Выбирайте план GPU под объём памяти вашей модели.
Можно ли проводить multi-GPU обучение?
Да. Планы с 2x или 4x GPUs поддерживают NCCL для распределённого обучения. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP — всё работает штатно. NVMe хранилище справляется с сохранением чекпоинтов без остановки обучающего цикла.
Предусмотрена ли гарантия возврата средств для тарифов GPU?
Да, 14 дней, полный возврат без лишних вопросов. Запустите реальное обучение, протестируйте пайплайн инференса. Если сервер GPU вас не устроит — деньги вернём.
Как быстро происходит провижининг?
60 секунд после подтверждения оплаты. Серверы на тарифе GPU запускаются с готовым CUDA-образом — nvidia-smi отвечает сразу. Устанавливайте фреймворк и приступайте к обучению через минуты, не часы.
Можно ли использовать их для инференса в продакшене?
Да. Выделенные GPU, гарантия аптайма 99,95% SLA, выделенный IPv4. Запускайте vLLM, Triton или собственный инференс-сервер за балансировщиком нагрузки. Сеть 40 Gbps справляется с высоконагруженным инференс-трафиком.
Входит ли в тариф также CPU и хранилище?
Да. В планы GPU входят AMD EPYC CPUs (от 12 до 64 vCPU в зависимости от плана), DDR5 RAM (48–768 GB) и NVMe-хранилище (от 500 GB до 6 TB). CPU отвечает за предобработку данных, пока GPU занимается обучением. NVMe обеспечивает высокую скорость загрузки данных.
Как соотносятся цены с облачными провайдерами GPU?
Планы Cloudzy GPU используют выделенное оборудование без разделения ресурсов. Цены указаны на странице тарифов — прозрачные месячные и годовые ставки без скрытых начислений за вычислительное время. 14-дневная гарантия возврата средств позволяет протестировать сервис перед оплатой.
Выделенные GPU — уже доступны.
Запуск за 60 секунд.
Без банковской карты · Гарантия возврата денег в течение 14 дней · Отмена в любой момент