NVIDIA® RTX® A4000
от 7 660 000 сум
в месяц
- 26 vCPU
- 100 ГБ RAM
- 40 ГБ SSD
- 100 Мбит/с в Интернет и Tas-IX
ЧТО ТАКОЕ ОБЛАЧНЫЙ
СЕРВЕР С GPU?
ПРИМЕНЕНИЕ ВИДЕОКАРТ NVIDIA® TESLA® T4
В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ
ИИ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
T4 ускоряет задачи инференса и обучения моделей глубокого обучения, что позволяет обрабатывать больше запросов в реальном времени и повышать точность моделей
ГРАФИКА И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
Используется для рендеринга графики, включая трассировку лучей в реальном времени и улучшение изображений с помощью ИИ
АНАЛИЗ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
Обеспечивает значительное ускорение обработки больших объёмов данных, что полезно для аналитики и бизнес-анализа
МОЩНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ (HPC)
Видеокарты NVIDIA® Tesla® T4 представляют собой современное решение для задач высокопроизводительных вычислений
ПРИМЕНЕНИЕ ВИДЕОКАРТ NVIDIA® TESLA® V100
В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ
Обучение ИИ
V100 используется для тренировки сложных нейронных сетей, что позволяет значительно сократить время обучения моделей
Инференс ИИ
Обеспечивает высокую производительность для задач инференса, таких как распознавание речи и обработка естественного языка
МОЩНЫЕ вычисления
Применяется для научных исследований, таких как прогнозирование погоды, разработка лекарств и поиск источников энергии
Наука о данных
Ускоряет анализ больших объемов данных, что позволяет быстрее получать инсайты и принимать решения
ПРИМЕНЕНИЕ ВИДЕОКАРТ NVIDIA® TESLA® A4000
В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ
Графический дизайн и 3D-моделирование
A4000 используется для рендеринга, анимации и создания сложных визуализаций в таких программах, как Blender, Autodesk Maya и 3ds Max.
Видеомонтаж и постпродакшн
Обеспечивает высокую производительность при работе с видео в ресурсоемких видео редакторах.
Архитектура и строительство
Применяется для визуализации архитектурных проектов, работы с CAD-системами и рендеринга в реальном времени.
ии и машинное обучение
Подходит для обучения нейронных сетей и выполнения аналитических задач благодаря мощным вычислительным возможностям.
ПОЧЕМУ ВЫБИРАЮТ GPU СЕРВЕРЫ PRO-DATA?
СТОИМОСТЬ
НАМ ДОВЕРЯЮТ:
F.A.Q
ОТВЕТЫ НА ЧАСТЫЕ ВОПРОСЫ
Здесь собраны ответы на частые вопросы, которые мы получаем от наших текущих и потенциальных заказчиков.
Как я могу арендовать облачный сервер с GPU?
Вы можете выбрать готовую конфигурацию или собрать свой сервер с помощью наших специалистов. После выбора конфигурации вы получите доступ к серверу через стандартный RDP-клиент или noVNC.
Как получить техническую поддержку?
Наша служба поддержки доступна 24/7. Вы можете связаться с нами через телеграм бот @PRO_DATA_Support_Bot или по телефону +998712032300.
Какие тарифы и условия оплаты?
Стоимость аренды зависит от выбранной конфигурации и времени использования. Подробную информацию о тарифах вы можете найти на нашем сайте или связаться с нашим отделом продаж.
Как обеспечивается безопасность данных на ваших серверах?
Мы используем передовые методы защиты данных, включая RAID 10, современными программно-аппаратными файрволами и регулярные обновления безопасности.
Как выбрать подходящий сервер с GPU для моих нужд?
Выбор зависит от ваших задач и требований. Мы предлагаем несколько конфигураций GPU-серверов, которые подходят для разных приложений, таких как глубокое обучение, анализ больших данных и 3D-моделирование. Наши специалисты помогут вам подобрать оптимальное решение.
Какие преимущества использования виртуального сервера с GPU?
Виртуальные серверы с GPU предлагают высокую производительность, особенно для задач, требующих параллельной обработки данных. Это позволяет значительно сократить время выполнения вычислительных задач и улучшить общую эффективность работы.
Можно ли поставить в сервер собственную видеокарту заказчика?
В нашей облачной платформе нет возможности установки собственной видеокарты. Однако, в будущем, если у нас появятся услуги выделенных серверов с GPU, мы сможем рассмотреть такую возможность.
Сколько карт можно установить на один сервер?
На данный момент в облачном сервере можно установить одну видеокарту на один сервер.
Может ли использоваться одна видеокарта несколькими пользователями?
Одна видеокарта не может одновременно использоваться несколькими пользователями. Ресурсы видеокарты не разделяются между пользователями, поэтому она будет работать только для одного пользователя в конкретный момент времени.