GPU-серверы, аренда вычислительных мощностей, обучение нейросетей и выбор оборудования для ML-задач в России.
Сравнение двух флагманских GPU: память, пропускная способность, цена аренды и сценарии использования. Когда H200 оправдывает переплату, а когда достаточно H100.
Читать →Память GPU, NVLink, количество карт, объём RAM и хранилище — разбираем, что реально влияет на скорость обучения и на чём можно сэкономить.
Читать →Когда аренда выгоднее покупки, а когда — наоборот. Сравниваем TCO на горизонте 12 и 24 месяцев, учитываем амортизацию, НДС и риски устаревания.
Читать →Практические рекомендации по количеству GPU для разных размеров моделей. Учитываем объём памяти, batch size, распределённое обучение и NVLink.
Читать →Пошаговая инструкция: установка драйверов NVIDIA, CUDA toolkit, nvidia-docker, проверка GPU-доступа и запуск первого контейнера с PyTorch.
Читать →Как работает white-label аренда GPU-серверов, сколько можно заработать на марже и какие условия для интеграторов и реселлеров.
Читать →Готовые конфигурации в наличии — запуск за 5–7 дней. Фиксированная цена, договор с НДС.