Аренда VPS с GPU
Аренда сервера с видеокартой: VPS с GPU NVIDIA для машинного обучения, нейросетей, рендеринга, Stable Diffusion. Сравнение тарифов российских и зарубежных хостеров.
Найдено тарифов: 46
| Провайдер | Тариф | CPU | RAM | Диск | Тип | GPU | Канал | Трафик | Локация | ₽/мес | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| vGPU 4 (GPU) | 2 | 4 ГБ | 30 ГБ | NVMe | 1× L40S vGPU 4GB | 100 | ∞ |  Россия | 1519 | Открыть | |
| vGPU 8 (GPU) | 4 | 6 ГБ | 50 ГБ | NVMe | 1× L40S vGPU 8GB | 100 | ∞ | Россия | 2790 | Открыть | |
| vGPU 12 (GPU) | 6 | 8 ГБ | 100 ГБ | NVMe | 1× L40S vGPU 12GB | 100 | ∞ | Россия | 3379 | Открыть | |
| vGPU 16 (GPU) | 8 | 12 ГБ | 150 ГБ | NVMe | 1× L40S vGPU 16GB | 100 | ∞ | Россия | 5239 | Открыть | |
| 5090 (GPU) | 4 | 16 ГБ | 250 ГБ | NVMe | 1× RTX 5090 32GB | 100 | ∞ | Россия | 5580 | Открыть | |
| L4 (GPU) | 8 | 16 ГБ | 150 ГБ | NVMe | 1× L4 24GB | 100 | ∞ | Россия | 6175 | Открыть | |
 AdminVPS | vGPU.v1-1080Ti (1× 1080Ti 11ГБ) | 8 × 2.4 | 32 ГБ | 240 ГБ | SSD | 1× GTX 1080 Ti 11GB | 1000 | 50 ТБ |  Исландия | 7749 | Открыть |
| AdminVPS | vGPU.v1-1080 (1× 1080 8ГБ) | 4 × 2.6 | 16 ГБ | 240 ГБ | SSD | 1× GTX 1080 8GB | 1000 | 50 ТБ |  Нидерланды | 8299 | Открыть |
| AdminVPS | vGPU.v1-1080Ti (1× 1080Ti 11ГБ) | 8 × 2.4 | 32 ГБ | 240 ГБ | SSD | 1× GTX 1080 Ti 11GB | 1000 | 50 ТБ |  Финляндия | 9409 | Открыть |
| AdminVPS | vGPU.v1-1080Ti (1× 1080Ti 11ГБ) | 8 × 2.4 | 32 ГБ | 240 ГБ | SSD | 1× GTX 1080 Ti 11GB | 1000 | 50 ТБ | Нидерланды | 9959 | Открыть |
 Cloud4Y | vGPU P100 2GB (4 vCPU / 16 ГБ RAM / 100 ГБ SSD) | 4 | 16 ГБ | 100 ГБ | SSD | 1× P100 2GB | 100 | ∞ | Россия | 10571 | Открыть |
| AdminVPS | vGPU.v1-a4000 (1× A4000 16ГБ) | 8 × 2 | 32 ГБ | 240 ГБ | SSD | 1× RTX A4000 16GB | 1000 | 30 ТБ | Россия | 10959 | Открыть |
| 4090 (GPU) | 16 | 32 ГБ | 250 ГБ | NVMe | 1× RTX 4090 48GB | 100 | ∞ | Россия | 11725 | Открыть | |
| L40S (GPU) | 16 | 32 ГБ | 500 ГБ | NVMe | 1× L40S 48GB | 100 | ∞ | Россия | 14849 | Открыть | |
| AdminVPS | vGPU.v1-a5000 (1× A5000 24ГБ) | 8 × 2.1 | 32 ГБ | 240 ГБ | NVMe | 1× RTX A5000 24GB | 1000 | 30 ТБ | Россия | 17709 | Открыть |
 Cloud4Box | RTX 4000 8GB | 14 | 16 ГБ | 240 ГБ | SSD | 1× RTX 4000 8GB | 1000 | ∞ | Россия | 20400 | Открыть |
| Cloud4Y | vGPU V100 8GB (4 vCPU / 24 ГБ RAM / 100 ГБ SSD) | 4 | 24 ГБ | 100 ГБ | SSD | 1× V100 8GB | 100 | ∞ | Россия | 20574 | Открыть |
| Cloud4Y | vGPU P100 8GB (8 vCPU / 32 ГБ RAM / 150 ГБ SSD) | 8 | 32 ГБ | 150 ГБ | SSD | 1× P100 8GB | 100 | ∞ | Россия | 21556 | Открыть |
| Cloud4Box | RTX A4000 16GB | 14 | 32 ГБ | 480 ГБ | SSD | 1× RTX A4000 16GB | 1000 | ∞ | Россия | 24450 | Открыть |
| Cloud4Y | vGPU P100 16GB (8 vCPU / 32 ГБ RAM / 150 ГБ SSD) | 8 | 32 ГБ | 150 ГБ | SSD | 1× P100 16GB | 100 | ∞ | Россия | 24951 | Открыть |
Аренда сервера с GPU — это виртуальный сервер с подключённой видеокартой NVIDIA, который позволяет запускать задачи параллельных вычислений: обучение нейросетей, инференс LLM (ChatGPT-подобные модели), 3D-рендер, обработка видео, научные расчёты. По сравнению с CPU прирост скорости на типовых ML-задачах — от 10× до 100× в зависимости от модели.
Кому нужен VPS с GPU
- Обучение нейросетей — PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers. От RTX A4000 (16 ГБ VRAM) для лёгких моделей до A100 / H100 для больших
- Инференс LLM — самостоятельный хостинг Llama, Mistral, Stable Diffusion XL. Минимум 24 ГБ VRAM (RTX 3090 / 4090 / A5000)
- 3D-рендер — Blender, Cinema 4D, Unreal Engine. RTX 4090 — топовый выбор по цене/качеству
- Обработка видео — кодирование, транскодинг, AI-апскейл (Topaz Video AI)
- Научные вычисления — биоинформатика, симуляции, CUDA-ускоренные библиотеки
- Криптовалюты и блокчейн — стейкинг, ноды, отдельные алгоритмы майнинга
Какую видеокарту выбрать
Главный параметр — объём VRAM: именно он определяет, какую модель вы сможете загрузить. Для Stable Diffusion 1.5 хватит 8 ГБ, для SDXL — 12+ ГБ, для Llama 70B — 80+ ГБ (или несколько карт по 24 ГБ через NVLink). Скорость вычислений (CUDA-ядра, частота) важна для обучения, но для инференса часто упирается именно в память.
Типовые модели в каталоге
- GTX 1080 / 1080 Ti (8–11 ГБ) — бюджетный вход. Подойдёт для лёгких ML-моделей, тестов
- RTX A4000 (16 ГБ) — профессиональная карта Ampere для CAD/3D, средние ML-нагрузки
- RTX A5000 (24 ГБ) — рабочая лошадка для ML и рендера, хороший баланс цена/VRAM
- RTX 3090 / 4090 (24 ГБ) — топовые consumer-карты, лучшее соотношение FLOPS/₽ для частного использования
- A100 / H100 (40–80 ГБ) — Data Center GPU для production-ML и LLM. Только у корпоративных провайдеров
Цены: от 7–10 тыс ₽/мес за начальные конфигурации (1080 / 1080 Ti / A4000) до 30–40 тыс ₽/мес за RTX 4090. Конфигурации с A100 / H100 — от 80 тыс ₽/мес. Большинство тарифов — почасовая или помесячная аренда, можно остановить и не платить за простой.
Частые вопросы
Сколько стоит аренда сервера с GPU?
Минимальные тарифы с GPU — от 7 749 ₽/мес (GTX 1080 Ti в Исландии). Конфигурации с RTX 4090 — 28–40 тыс ₽/мес. Серверы с двумя картами RTX 4090 — от 80 тыс ₽/мес. A100 / H100 у корпоративных провайдеров (Selectel, Cloud4Y) — от 80 тыс ₽/мес. Большинство провайдеров берут помесячную или почасовую плату.
Какая GPU нужна для нейросетей и Stable Diffusion?
Для Stable Diffusion 1.5 и базовых моделей хватит карты с 8 ГБ VRAM (GTX 1080, RTX 3060). Для SDXL, ControlNet и LoRA — минимум 12–16 ГБ (RTX A4000, RTX 4070 Ti). Для дообучения собственных моделей — 24+ ГБ (RTX A5000, 3090, 4090). Для больших LLM (Llama 70B, Mistral 8x7B) — 48–80 ГБ или несколько карт.
Можно ли использовать GPU-сервер для майнинга?
Большинство хостеров запрещают классический майнинг (Ethash, KawPow) в правилах. Стейкинг и работа с проверочными нодами обычно разрешены. Уточняйте у провайдера до заказа — нарушение TOS может привести к блокировке без возврата средств.
Где находятся ЦОД с GPU-серверами?
Россия (Москва), Нидерланды (Амстердам), Германия (Франкфурт), Финляндия (Хельсинки), Исландия, США. Российские GPU-тарифы важны для тех, кому нужна локальная юрисдикция (ФЗ-152, серверы для коммерческих проектов в РФ). Зарубежные — для проектов с международной аудиторией или если в РФ нет нужной карты в наличии.
Чем отличается GPU-сервер от обычного VPS?
На GPU-сервере к виртуальной машине проброшена реальная видеокарта (passthrough) или её часть (vGPU). Вы получаете прямой доступ к CUDA, можете запускать PyTorch / TensorFlow / Stable Diffusion без эмуляции. На обычном VPS видеокарта отсутствует — все вычисления только на CPU, тяжёлые ML-задачи будут идти в десятки и сотни раз медленнее.
Какие предустановленные приложения доступны?
Большинство GPU-провайдеров предлагают готовые образы с PyTorch, TensorFlow, JupyterLab, Anaconda, Apache Spark. Отдельно — образы для запуска LLM (Ollama, self-hosted ChatGPT-аналоги). Можно поднимать кастомные Docker-контейнеры с собственным окружением.