Мы предлагаем
Карта |
Примеры использования |
Архитектура |
GPU Memory |
GPU Bandwidth |
| NVIDIA H100 Tensor Core GPU | Обучение ИИ и ресурсоёмкие ИИ-приложения: понимание естественного языка, компьютерное зрение, рекомендательные системы, генеративное моделирование, медицинская визуализация, автономные транспортные средства, финансовый трейдинг, разработка игр, кибербезопасность | Hopper | 80 ГБ | 2 ТБ/с |
| NVIDIA A100 Tensor Core GPU | Обучение ИИ, научные вычисления, аналитика данных | Ampere | 80 ГБ | 1,935 ГБ/с |
| NVIDIA L40S GPU | Инференс, реалистичная графика и анимация, видео, 3D-графика и рендеринг, ML с повышением производительности, компьютерное зрение, научное моделирование, многозадачные среды | Ada Lovelace | 48 ГБ | 864 ГБ/с |
| NVIDIA L4 Tensor Core GPU | Инференс, обучение и тонкая настройка небольших моделей, 3D-графика, рендеринг и видеоприложения | Ada Lovelace | 24 ГБ | 300 ГБ/с |
| NVIDIA T4 Tensor Core GPU | Инференс, работа с графикой и видео | Turing | 16 ГБ | 300 ГБ/с |
Основные преимущества
Подберем тип инстанса с необходимым вам соотношением vCPU, RAM, дисков. Не нужно платить за невостребованные ресурсы.
Возможна почасовая тарификация сервиса, оплата по факту потребления (pay as you go), а также эксклюзивное предложение — скидка до 25% при коммите на видеокарту на 3, 6 или 12 месяцев.
Вы можете получить GPU не только из публичного облака, но и на базе выделенного высокопроизводительного сервера, сконфигурированного под ваши задачи, с объёмом оперативной памяти до 4ТБ и высокочастотными процессорами AMD EPYC или Intel Xeon Gold (4 ГГц и выше).
Есть возможность подключить до четырех видеокарт в одну виртуальную машину или выделенный сервер. Поддерживается технология NVlink.
GPU из облака снижает капитальные затраты и ускоряет запуск проекта. Вы получаете мощности и качественное сопровождение без расходов на собственные ресурсы. Оптимизация затрат — до 75% по сравнению с использованием GPU on premise.
Вы сможете самостоятельно запускать, настраивать и отключать инстансы с GPU с помощью инструментов облачной автоматизации Terraform и API.
Сценарии использования
Графические карты в разы ускоряют machine learning и обучение моделей генеративного ИИ.
Реализация моделей на базе графических процессоров обеспечивает высокую скорость ответа сервисов ИИ.
Использование GPU повышает производительность анализа изображений, 3D-моделирования, рендеринга и обработки видео.
Облачные GPU как платформа высокопроизводительных вычислений ускоряют time to market новых цифровых продуктов и сервисов.
Часто задаваемые вопросы
В К2 Облаке мы предлагаем часовой тарифный план и возможность коммита на видеокарту на 3, 6 или 12 месяцев.
В конфигурации сервиса GPU можно использовать любой тип дисков из доступных в К2 Облаке — HDD, SSD, высокопроизводительные SSD+ и NVMe с пропускной способностью до 250 000 IOPS.
Сервис реализован на базе сети ЦОД уровня Tier III, расположенных в Москве.
Минимальное время аренды виртуальной машины с GPU — 1 час. Если вы уже используете К2 Облако, то сможете в любой момент создать ВМ с GPU внутри своей VPC (для подключения свяжитесь с вашим менеджером K2 Cloud).
SLA 99,95% на доступность виртуальных машин.
Оставьте заявку на сайте. Ваш персональный менеджер K2 Cloud свяжется с вами, чтобы обсудить стоимость, ответить на вопросы и разработать коммерческое предложение.
Новости
Почему K2 Cloud
Сопутствующие продукты
