GPU-серверы для обучения LLM

Выделенные GPU-серверы на H100, H200 и B200 для обучения языковых моделей и распределённых экспериментов.

Рассчитать стоимость

Обучение больших моделей требует быстрой связи между GPU и большого объёма памяти. Конфигурацию сервера (число GPU, межсоединение, память и хранилище) подбираем под размер модели и бюджет.

Выделенный bare metal исключает «шумных соседей»: вся производительность узла принадлежит вам на весь срок контракта.

Нужен кластер из нескольких узлов? Оставьте заявку: обсудим задачу, конфигурацию и сроки.

Рекомендуемые GPU

H100 80 GB

Стандарт для обучения и дообучения LLM. FP8 и Transformer Engine.

H200 141 GB

141 ГБ памяти на GPU: большие модели и длинный контекст без шардирования.

B200 180 GB

Blackwell для самых требовательных задач обучения и высоконагруженного inference.

Читайте также

AMD MI355X или NVIDIA B300 для инференса LLM

У серверов с восемью MI355X и восемью B300 одинаковый суммарный объём памяти. Как понять, на каком из них выгоднее запускать вашу модель?

Intel Gaudi 3: как посчитать стоимость инференса

Сравнить предложения по аренде Gaudi 3 и GPU можно на одном наборе запросов. Покажем расчёт цены миллиона выходных токенов с учётом простоя.

Как выбрать GPU для нейросети

H100, H200, B200 или A100: чем отличаются и когда какая нужна.

Что нужно для обучения своей модели

Данные, GPU и на что реально уходит время и бюджет.

Сколько GPU нужно для Qwen 72B на 300 пользователей

Расчёт по архитектуре модели и KV cache, а не угадывание «300 юзеров = N карт».

Частые вопросы

Как быстро запускается GPU?

Срок запуска зависит от модели GPU, их количества и наличия мощностей. Мы называем его при заявке вместе с ценой и конфигурацией.

Что входит в инстанс?

Состав зависит от выбранного предложения. До запуска согласуем GPU, CPU, RAM, диски, сеть, окружение, способ доступа и границы технической поддержки.

Как проходит оплата?

Безналичная оплата по договору: счёт, закрывающие документы. Порядок расчётов и стоимость фиксируем в коммерческом предложении.

Нужно ли описывать задачу?

Нет. Если конфигурация известна, достаточно указать оборудование, количество, срок аренды и желаемую дату запуска. Замену параметров согласуем отдельно.

Кто представляет VikiCloud?

Проект представляет ООО «Кьюбиэс». Контрагента, порядок оплаты и обязанности сторон фиксируем в документах до заказа.

Можно протестировать GPU перед арендой?

Пробный доступ обсуждаем индивидуально под задачу — уточните это в заявке, и мы предложим формат теста вместе с расчётом.

Заявка

Получить расчёт

Укажите конфигурацию и срок аренды. Если нужна помощь с выбором, добавьте описание нагрузки — это необязательно.