Сценарии использования

Выберите GPU под характер нагрузки

От обучения моделей до AI-агентов: сравните требования к памяти, режиму аренды и инфраструктуре, а затем откройте каталог с готовыми стартовыми фильтрами.

Выбрать сценарий Открыть все GPU

нагрузок: 08
профиля на сценарий: 03
рабочий каталог: 01

Каталог нагрузок

Восемь задач — разные узкие места

Рекомендации — отправная точка. Итоговая конфигурация зависит от модели, данных, runtime и профиля реальной нагрузки.

Распределённый GPU-кластер с потоками данных между вычислительными узлами

use case 0180 GB+

ОбучениеДлительные запуски, крупные датасеты и контрольные точки: конфигурация должна держать память и темп обмена между GPU.

Параллельный поток запросов проходит через GPU-ускоритель для инференса

use case 0248–80 GB

ИнференсОнлайн- и batch-инференс языковых, мультимодальных и рекомендательных моделей с приоритетом задержки и памяти.

Последовательность визуальных слоёв формируется при обработке на GPU

use case 0324–48 GB

Генерация изображений и видеоDiffusion- и video-пайплайны: от интерактивных превью до пакетной генерации с контролем VRAM и диска.

Выбранные модули вычислительной структуры подсвечены для точной адаптации модели

use case 0448–80 GB

Дообучение моделейLoRA, адаптеры и полное дообучение: профили различаются памятью оптимизатора, длиной контекста и длительностью запуска.

Распределённая GPU-ферма последовательно собирает сложную промышленную сцену

use case 0524–48 GB

РендерингGPU-рендеринг сцен и кадров: рабочий объём памяти, поддерживаемый движок и предсказуемая очередь важнее класса карты на бумаге.

Структурированные блоки данных проходят через параллельную GPU-матрицу

use case 0624–48 GB

ДанныеETL, embeddings и пакетные вычисления на данных: баланс GPU, CPU, RAM, диска и возможности продолжить задачу.

Звуковые волны преобразуются GPU-ускорителем в упорядоченный поток сигналов

use case 0724 GB+

ТранскрибацияРаспознавание речи и диаризация: параллельные аудиофайлы, декодирование на CPU и предсказуемое время обработки.

Центральный GPU-слой распределяет задачи между несколькими вычислительными модулями

use case 0848–80 GB

ИИ-агентыАгенты с инструментами и моделями: раздельно управляйте latency интерактивного цикла, фоновыми задачами и пиками параллелизма.

Матрица выбора

Сверьте профиль до открытия каталога

Таблица показывает базовый ориентир, а не гарантированную совместимость. Проверяйте требования конкретного ПО и предложения.

Посмотреть все GPU

Рекомендации по классу GPU, памяти, режиму аренды и приоритетам для восьми сценариев
Сценарий	VRAM	Режим	Сначала сравнить
Обучение	80 GB+	С резервированием	Сеть, диск, надёжность
Инференс	48–80 GB	По запросу	Latency, throughput
Генерация изображений и видео	24–48 GB	По запросу	VRAM, диск
Дообучение моделей	48–80 GB	По запросу / reserved	VRAM, checkpoint
Рендеринг	24–48 GB	По запросу	Драйвер, VRAM
Данные	24–48 GB	Прерываемая	CPU, RAM, диск
Транскрибация	24 GB+	По запросу	GPU + CPU decode
ИИ-агенты	48–80 GB	По запросу	Latency, concurrency

ОбучениеСеть, диск, надёжность80 GB+С резервированием ИнференсLatency, throughput48–80 GBПо запросу Генерация изображений и видеоVRAM, диск24–48 GBПо запросу Дообучение моделейVRAM, checkpoint48–80 GBПо запросу / reserved РендерингДрайвер, VRAM24–48 GBПо запросу ДанныеCPU, RAM, диск24–48 GBПрерываемая ТранскрибацияGPU + CPU decode24 GB+По запросу ИИ-агентыLatency, concurrency48–80 GBПо запросу

compute when needed

Перейдите от задачи к доступным GPU

Выберите сценарий для стартовой конфигурации или сравните все предложения по памяти, региону, цене и надёжности.

Найти GPU Стать хостом