Аренда GPU сервера

Netrack предоставляет услугу аренды GPU-серверы в дата-центрах Москвы класса TIER-3 и 4, что означает гарантированный 100% аптайм, резервирование питания и охлаждения по схеме N+1. Готовые конфигурации активируются в день заказа, индивидуальные сборки через конфигуратор готовы в течение 1-5 дней. Площадки подключены к суммарным интернет-каналам 600 Гбит/с с прямыми стыками к Ростелеком, МегаФон и МТС, что обеспечивает минимальные задержки при передаче больших объёмов данных на GPU-сервер.
Аренда сервера с видеокартой позволяет получить в своё распоряжение всю вычислительную мощь физического GPU без капитальных вложений в оборудование. Профессиональные видеокарты серии Nvidia RTX стоят сотни тысяч рублей, при этом актуальные модели выходят регулярно, и купленное сегодня железо устаревает.

Серверы с видеокартами оператора ЦОД Netrack построены на профессиональных картах серии Nvidia RTX A-class, и это принципиальное отличие от потребительских GPU. Карты серии A2000, A4000 и A6000 оснащены памятью объёмом 12-48 GB с поддержкой ECC, которая автоматически исправляет битовые ошибки при считывании и записи данных. Для задач машинного обучения, где обучение модели может длиться несколько суток, это означает, что один аппаратный сбой в памяти не обнулит весь прогресс эксперимента. Помимо этого, профессиональные карты RTX A-series не имеют программных ограничений на виртуализацию GPU и поддерживают vGPU, что открывает возможности для развёртывания виртуальных рабочих станций и VDI-инфраструктуры без дополнительных лицензионных барьеров.

Аренда сервера с видеокартой

Спектр задач, для которых сегодня используются серверы с видеокартами, охватывает практически все отрасли, где объём вычислений превышает возможности стандартного процессора. GPU-ускорение востребовано в следующих направлениях:

• обучение нейросетей и моделей машинного обучения, включая Large Language Models (LLM) и модели генерации изображений;
• видеообработка и рендеринг: монтаж, транскодирование, создание 3D-анимации и визуальных эффектов для кино и рекламы;
• Big Data и аналитика: параллельная обработка больших массивов данных для финансовых, маркетинговых и промышленных задач;
• CAD и инженерное проектирование: сложное твёрдотельное моделирование, симуляции нагрузок и тепловых потоков;
• виртуализация рабочих мест (VDI): предоставление удалённым сотрудникам графической производительности для работы с требовательными приложениями;
• научные расчёты: молекулярная динамика, климатические симуляции, физическое моделирование;
• разработка и тестирование VR/AR-приложений

Во всех этих случаях аренда физического выделенного сервера с GPU выигрывает у облачных виртуальных машин по одной ключевой причине: вы получаете полный доступ ко всей видеопамяти карты без разделения с соседними виртуальными машинами. Для задач, требующих загрузки больших моделей целиком в VRAM, это принципиально важно.

Выделенный сервер с видеокартой

Линейка готовых конфигураций GPU-серверов в NETRACK построена на базе двух Intel Xeon Silver 4310 (12 ядер каждый, тактовая частота 2,1-3,3 ГГц) с памятью 64 ГБ DDR4 и двумя SSD-дисками по 960 ГБ. К этой платформе предлагаются четыре варианта видеокарт в зависимости от задачи. Nvidia RTX A2000 с 12 ГБ VRAM подходит для компактных рабочих станций, CAD-задач и базовых AI-проектов. RTX A4000 с 16 ГБ (доступна в конфигурации с четырьмя картами) оптимальна для сложной 3D-графики, VR/AR и средних ML-моделей. RTX A6000 с 48 ГБ VRAM создана для кинопроизводства, крупных нейросетей и научных симуляций, а конфигурация с четырьмя такими картами даёт суммарно 192 ГБ видеопамяти в одном узле. Новейшая Nvidia RTX 5090 с 32 ГБ DDR7 VRAM на платформе Intel Xeon Silver 4510 с памятью DDR5 закрывает наиболее требовательные вычислительные сценарии.

Конфигуратор позволяет собрать GPU-сервер с нуля: выбрать процессор из нескольких поколений Intel Xeon и AMD EPYC, задать объём оперативной памяти до 1,5 ТБ, подобрать нужный тип и количество дисков, добавить RAID-контроллер с BBU и выбрать сетевой интерфейс вплоть до 100G. Это актуально для задач, где важна конкретная конфигурация хоста: например, большой объём RAM для in-memory баз данных рядом с GPU, высокоскоростное NVMe-хранилище для работы с обучающими датасетами напрямую с диска или специализированный процессор AMD EPYC с большим числом ядер для предобработки данных параллельно с GPU-вычислениями.