Перейти к основному содержимому
Создать облачный сервер с GPU

Создать облачный сервер с GPU

К облачному серверу можно добавить графические процессоры — при создании сервера или после создания.

GPU используются как выделенные PCI-устройства внутри облачного сервера.

Графические процессоры доступны:

Конфигурации с GPU можно использовать только с сетевым загрузочным диском сервера.

Создать сервер с GPU

  1. В панели управления перейдите в раздел Облачная платформа → Серверы.

  2. Нажмите Создать сервер.

  3. Выберите готовый образ Ubuntu 18.04 LTS Machine Learning 64-bit — в нем есть драйверы, необходимые для работы с графическими процессорами. Если выбрать другой источник, драйверы нужно будет установить самостоятельно.

  4. Выберите конфигурацию облачного сервера:

    • фиксированную — линейку GPU Line;
    • или произвольную. Нажмите Добавить GPU A100. Укажите количество GPU.
  5. Выберите остальные настройки сервера — подробнее в инструкции Создать облачный сервер.

  6. Нажмите Создать.

Добавить GPU к созданному серверу

После создания облачного сервера к нему можно добавить графические процессоры, если:

  • у сервера произвольная конфигурация;
  • сетевой загрузочный диск;
  • он находится в сегменте пула ru-7a.
  1. В панели управления перейдите в раздел Облачная платформа → Серверы.
  2. Откройте страницу сервера вкладка Конфигурация.
  3. Нажмите Изменить конфигурацию.
  4. Выберите произвольную конфигурацию.
  5. Нажмите Добавить GPU A100.
  6. Укажите количество GPU.
  7. Нажмите Сохранить и перезагрузить.

Производительность и доступность

GPUПамятьCUDA ядраТензорные ядраru-1ru-3ru-9ru-2ru-7ru-8uz-1gis-1
NVIDIA® A10040 ГБ
HBM2
6192432ru-9aru-7a
NVIDIA® Tesla T416 ГБ
GDDR6
2560320ru-9aru-2cru-7a
NVIDIA® A3024 ГБ
HBM2
3804224ru-7a
NVIDIA® A2
(обновленный аналог
NVIDIA® Tesla T4)
16 ГБ
GDDR6
128040ru-7a
NVIDIA® A2000
(аналог RTX 3060)
6 ГБ
GDDR6
3328104ru-7a
NVIDIA® A5000
(аналог RTX 3080)
24 ГБ
GDDR6
8192256ru-7a

NVIDIA® A100

Обладает максимальной производительностью для AI, HPC и обработки данных. Подходит для глубокого обучения, научных исследований и аналитики данных.

На базе Ampere®, пропускная способность до 2 ТБ/с. Посмотрите подробные характеристики.

В фиксированных конфигурациях GPU Line доступно от 1 до 8 GPU х 40 ГБ, при vCPU от 6 до 48, RAM от 87 до 700 ГБ.

В произвольных конфигурациях — от 1 до 8 GPU х 40 ГБ, при vCPU от 1 до 32, RAM от 512 МБ до 256 ГБ.

NVIDIA® Tesla T4

Подходит для Machine Learning и Deep Learning, инференса, работы с графикой и рендерингом видео. Работает с большинством AI-фреймворков и совместима со всеми типами нейросетей.

На базе Turing®, пропускная способность до 300 ГБ/с. Посмотрите подробные характеристики.

В конфигурациях GPU Line доступно от 1 до 4 GPU х 16 ГБ, при vCPU от 4 до 24, RAM от 32 до 320 ГБ.

NVIDIA® A30

Подходит для AI-инференса, HPC, обработки языка, разговорного искусственного интеллекта, рекомендательных систем.

На базе Ampere®, пропускная способность до 933 ГБ/с. Посмотрите подробные характеристики.

В конфигурациях GPU Line доступно от 1 до 2 GPU, при vCPU от 24 до 48, RAM от 192 до 320 ГБ.

NVIDIA® A2

GPU для начального уровня. Подходит для простого инференса, видео и графики, Edge AI (периферийных вычислений), Edge-видео, мобильного облачного гейминга.

На базе Ampere®, пропускная способность до 200 ГБ/с. Посмотрите подробные характеристики.

В конфигурациях GPU Line доступно от 1 до 4 GPU х 16 ГБ, при vCPU от 12 до 48, RAM от 96 до 320 ГБ.

NVIDIA® A2000

Энергоэффективный GPU для компактных рабочих станций. Подойдет для AI, графики и рендеринга видео.

На базе Ampere®, пропускная способность до 288 ГБ/с. Посмотрите подробные характеристики.

В конфигурациях GPU Line доступно от 1 до 4 GPU х 6 ГБ, при vCPU от 6 до 24, RAM от 96 до 320 ГБ.

NVIDIA® A5000

Универсальный GPU, подходит для любых задач в рамках своей производительности.

На базе Ampere®, пропускная способность до 768 ГБ/с. Посмотрите подробные характеристики.

В конфигурациях GPU Line доступно от 1 до 2 GPU х 24 ГБ, при vCPU от 24 до 48, RAM от 192 до 320 ГБ.