Initech
Cloud GPU · NVIDIA A16 / A40

Serwery GPU NVIDIA, gotowe na CUDA w kilka minut.

Serwery GPU rozliczane miesięcznie na sprzęcie NVIDIA A16 i A40: od udziału za $90 do inferencji i kodowania po serwery 2x i 4x A16 z 64 GB pamięci GPU. Siedem miast, pełny dostęp root, sterowniki przy pierwszym starcie, płatność PayPal lub kryptowalutami.

sprzętNVIDIA A16 / A40
od$90/mo
miasta z zasobami GPU7
rozliczeniamiesięcznie, PayPal lub krypto
01/

Wszystkie oferowane plany GPU

Dostępne od ręki, wraz z miastami, które mają zasoby dla danego rozmiaru. Konfigurator pokazuje aktualną cenę dla wybranego miasta.

Plan
Specyfikacja
Miasta
Cena

A16, 1/8 GPU podstawowy

Inferencja, kodowanie, serwery deweloperskie CUDA

2 GB VRAM2 vCPU8 GB RAM50 GB NVMe1 TB transfervcg-a16-2c-8g-2vram
7Bangalore, Chicago, Frankfurt, New York, Silicon Valley, Singapore, Tokyo

A40, 1/24 GPU

Karta Ampere, więcej NVMe i transferu

2 GB VRAM1 vCPU5 GB RAM90 GB NVMe3 TB transfervcg-a40-1c-5g-2vram
1New York

A16, 1/4 GPU

Generowanie obrazów, średnie modele

4 GB VRAM2 vCPU16 GB RAM80 GB NVMe2 TB transfervcg-a16-2c-16g-4vram
6Bangalore, Chicago, Frankfurt, Silicon Valley, Singapore, Tokyo

A16, 1/2 GPU

Pół karty, 8 GB pamięci GPU

8 GB VRAM3 vCPU32 GB RAM170 GB NVMe3 TB transfervcg-a16-3c-32g-8vram
6Bangalore, Chicago, Frankfurt, Silicon Valley, Singapore, Tokyo

2x A16 multi-gpu

Dwie pełne karty, równoległe workery inferencji

32 GB VRAM12 vCPU128 GB RAM700 GB NVMe10 TB transfervcg-a16-12c-128g-32vram
2Bangalore, Silicon Valley
$1,440/moWdróż →

4x A16 multi-gpu

Cztery karty, 64 GB pamięci GPU w jednym serwerze

64 GB VRAM24 vCPU256 GB RAM1.2 TB NVMevcg-a16-24c-256g-64vram
1Bangalore
$2,873.75/moWdróż →

Nasze ceny detaliczne w USD w najtańszej lokalizacji; w części metropolii obowiązuje dopłata, a nie każdy plan jest dostępny w każdej lokalizacji. Konfigurator pokazuje aktualną cenę i dostępność dla wybranego miasta. Pojedyncza pełna karta A16 (16 GB) i wyższe warianty A40 pojawiają się w konfiguratorze tylko wtedy, gdy miasto ma dla nich zasoby.

02/

Wynajmij część karty albo kilka kart

Jak działa GPU we frakcjach: stały udział w układzie i jego pamięci, a nie przydział czasu, na który trzeba czekać.

a/

Od 1/8 do 1/2 GPU

Dedykowany udział w karcie z własną częścią pamięci GPU (od 2 do 8 GB). CUDA działa dokładnie tak jak na pełnej karcie; wystarczy dobrać pamięć do modelu lub obciążenia.

2 do 8 GB VRAMod $90/mo
b/

Serwery 2x i 4x A16

Skaluj do 32 lub 64 GB łącznej pamięci GPU na kilku kartach, pod równoległe workery inferencji albo przetwarzanie wsadowe.

32 lub 64 GB VRAMBangalore, Silicon Valley
c/

CUDA gotowa przy pierwszym starcie

Plany GPU wdrażają obrazy Linuksa gotowe na CUDA, ze sterownikami NVIDIA dobranymi do rodziny planu, więc nvidia-smi działa przy pierwszym starcie. Pełny root, reinstalacja z panelu, własne klucze.

sterownik nvidiacuda toolkitdostęp root
03/

Siedem miast z zasobami GPU

Liczba planów na miasto według stanu na dziś. Zasoby się zmieniają; przy zamówieniu decyduje konfigurator.

  • 01/BangaloreIndia5 planów · do 4x A16
  • 02/Silicon ValleyUnited States4 plany · do 2x A16
  • 03/ChicagoUnited States3 plany · do 1/2 A16
  • 04/FrankfurtGermany3 plany · do 1/2 A16
  • 05/SingaporeSingapore3 plany · do 1/2 A16
  • 06/TokyoJapan3 plany · do 1/2 A16
  • 07/New YorkUnited States2 plany · A16 1/8, A40 1/24
  • siećVultr, porty 10 Gbps
  • ipv4dedykowane, w cenie
  • obrazyUbuntu, Debian + sterowniki
  • czas wdrożeniaminuty po płatności
  • wsparcieinżynier, który to prowadzi
04/

Uczciwy dobór: A16 i A40, nie H100

Do czego służą te karty, and what they are not.

Działa tu dobrze

Inferencja na małych i średnich modelach, generowanie obrazów na wariantach 8 do 16 GB, kodowanie i transkodowanie wideo, wirtualne pulpity i cloud gaming, praca nad CUDA i runnery CI.

To nie to narzędzie

Trenowanie lub serwowanie największych modeli LLM. A16 to nie H100 i wolimy powiedzieć to tutaj, a nie po wdrożeniu. Jeśli zadanie wymaga 80 GB HBM, taką klasę karty lepiej wynająć gdzie indziej, a nas zostawić do całej reszty.

Dlaczego GPU w cyklu miesięcznym

Stała cena miesięczna pobierana z przedpłaconego salda zamiast rozliczenia godzinowego. Doładuj przez PayPal lub kryptowaluty, wdróż i znaj koszt miesiąca, zanim się zacznie.

05/

Pytania o VPS z GPU

Konkretne odpowiedzi. W innych sprawach zapytaj przed zamówieniem.

Zadaj nam pytanie →

01/Jakie modele GPU są dostępne?

NVIDIA A16 (od udziałów po 4 pełne karty) oraz podstawowy udział w NVIDIA A40. Nie sprzedajemy instancji A100 ani H100 i nie będziemy udawać, że A16 je zastąpi.

02/Czy mogę na nich uruchamiać lub trenować duże modele językowe?

Inferencja małych i średnich modeli dobrze mieści się w wariantach od 8 do 64 GB. Dostrajanie małych modeli jest możliwe na serwerach wielokartowych. Trenowanie na dużą skalę należy do kart serwerowych o większej przepustowości pamięci niż ta klasa.

03/Czy obrazy zawierają sterowniki i CUDA?

Tak. Plany GPU wdrażają obrazy Linuksa gotowe na CUDA, ze sterownikami NVIDIA dobranymi do rodziny planu, więc nvidia-smi działa przy pierwszym starcie.

04/Jak wygląda rozliczenie?

Plany są miesięczne i opłacane z przedpłaconego salda konta. Doładowanie przez PayPal lub jedną z 18 kryptowalut, w tym Bitcoin i Monero; bez karty i bez dokumentu tożsamości.

05/Czy każdy plan jest dostępny w każdej lokalizacji?

Nie. Zasoby GPU różnią się między siedmioma lokalizacjami, które je oferują, a w części metropolii ceny są nieco wyższe. Formularz zamówienia pokazuje bieżącą dostępność i dokładną cenę dla wybranej lokalizacji.

Wdróż serwer GPU gotowy na CUDA

Od udziału za $90 po serwer 4x A16. Siedem miast, ceny miesięczne, krypto mile widziane.