Выделенный сервер с NVIDIA RTX 5090 для LLM, инференса, Stable Diffusion, обучения нейросетей и AI-сервисов. Размещение в российском дата-центре, IPv4, удалённый доступ и техподдержка.
Подходит для CV, NLP, классификации, сегментации, распознавания и дообучения моделей.
ECC-память полезна для длительной стабильной работы AI-сервисов и внутренних ML-систем.
Можно запускать ComfyUI, Automatic1111, генерацию изображений и batch-обработку.
Подходит для небольших LLM, embeddings, RAG-пайплайнов и внутренних помощников.
Хороший вариант, если нужна профессиональная GPU дешевле серверных карт.
Без соседей по GPU. Ресурсы сервера используются только вашим проектом.
Сервер размещается в российском дата-центре. Подходит для проектов, где важна локализация данных.
Хороший баланс цены, стабильности и возможностей для большинства ML-задач.
В тариф включены выделенный IPv4, сетевой порт и удалённый доступ к серверу.
| GPU | Память | Где сильна | Ограничения |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 48GB | 48 GB | Стабильность, ECC, professional-сегмент | Меньше VRAM и скорость ниже RTX 5090 / RTX 4090 |
| RTX 5090 | 32 GB | Выше скорость, хороша для LLM и генерации | Нет ECC, дороже аренда |
| RTX 4090 48GB | 48 GB | Больше памяти для LLM | Модифицированная карта, не серверный класс |
| RTX PRO 6000 | 96 GB ECC | Большие модели и серьёзный production | Существенно дороже |
Да, подходит для обучения и дообучения моделей, CV/NLP-задач, классификации, распознавания и инференса.
Главный плюс — профессиональный класс и ECC-память. Это полезно для стабильной длительной работы.
Для небольших и средних моделей, embeddings, RAG и quantized-инференса — да. Для крупных моделей лучше смотреть 48–96 GB.
Да, сервер можно подготовить под Linux, Docker, CUDA, PyTorch, Ollama, ComfyUI и другое ПО.
Да, доступ через IP-KVM / удалённое управление возможен.
Напишите, какая задача: LLM, Stable Diffusion, обучение, инференс или тестирование. Подскажем, хватит ли RTX 5090 или лучше выбрать RTX A5000 / RTX PRO 6000.