Аренда мощного GPU-сервера
В основе — NVIDIA GeForce RTX 4090 48GB с водяным охлаждением. Под полной нагрузкой карта держит около 53°C — никакого троттлинга и перегрева, в отличие от ноутбука, который начинает громко жаловаться вентилятором уже на первой эпохе обучения.
Подойдет тем, кому нужна мощная видеокарта без покупки железа, сборки, настройки охлаждения и танцев с драйверами — без ощущения «я просто хотел запустить модель, почему я уже третий день читаю форум».
Тарифы от 1 000 ₽/час
Конфигурация
# Подключение к вашему серверу через SSH (IP выдаётся после бронирования)
user@client:~$ ssh gpu-user@SERVER_IP -p SSH_PORT
Welcome to Ubuntu 24.04 LTS (GNU/Linux 6.8.0-generic x86_64)
* Documentation: https://help.ubuntu.com
* Management: https://landscape.canonical.com
* Support: https://ubuntu.com/pro
Last login: Mon Jul 13 17:02:44 2026 from CLIENT_IP
gpu-user@gpu-rtx4090:~$ nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 555.42.02 Driver Version: 555.42.02 CUDA Version: 12.5 |
|-----------------------------------------+----------------------+------------+
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util |
|=========================================+======================+============|
| 0 NVIDIA GeForce RTX 4090 Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |
| 31% 53C P8 18W / 450W | 14MiB / 49152MiB | 0% |
+-----------------------------------------+----------------------+------------+# Запуск большой языковой модели Llama 3 локально
gpu-user@gpu-rtx4090:~$ ollama run llama3:8b
pulling manifest
pulling 87048f7661b6... 100% ▕████████████████████▏ 4.7 GB
pulling 86025b16fb20... 100% ▕████████████████████▏ 1.7 KB
success
>>> привет, кто ты?
Я — большая языковая модель Llama 3, запущенная локально на мощном GPU-сервере с RTX 4090 (48 ГБ). Чем я могу тебе помочь?# Запуск Jupyter Notebook с поддержкой GPU CUDA
gpu-user@gpu-rtx4090:~$ docker run --gpus all -d -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter
e23df858022b7d90d8102a0a2df33900aefc30f4090a1bc77ee782df4971c26b
gpu-user@gpu-rtx4090:~$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE STATUS
e23df858022b tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter Up 5 seconds (healthy)# Тестирование CUDA в Python
gpu-user@gpu-rtx4090:~$ python3 -c "import torch; print('CUDA Available:', torch.cuda.is_available()); print('Device Name:', torch.cuda.get_device_name(0))"
CUDA Available: True
Device Name: NVIDIA GeForce RTX 4090Сценарии
Можно запускать локальные языковые модели, тестировать inference, создавать API, подключать Open WebUI,
Ollama, llama.cpp, vLLM, text-generation-webui и другие инструменты.
Идеально, если хочется, чтобы
нейросеть отвечала не «подождите 3–5 рабочих дней», а прямо сейчас.
Stable Diffusion, Flux, ComfyUI, AUTOMATIC1111, генерация рекламных креативов, карточек товаров, концептов,
персонажей, баннеров и другого визуального контента.
Можно генерировать изображения пачками — сервер не
будет спрашивать, точно ли вам нужна ещё одна девушка-киберсамурай на фоне Москвы.
PyTorch, TensorFlow, CUDA-задачи, обучение и дообучение моделей, тестирование гипотез, подготовка датасетов
и эксперименты с пайплайнами.
Подойдёт разработчикам, студентам, стартапам и тем, кто сказал «да я быстро
проверю гипотезу» и пропал на неделю.
Сервер можно использовать для GPU-ускоренного рендера, обработки видео, апскейла, нейроулучшения, генерации
роликов и других тяжёлых визуальных задач.
Если ваш компьютер при экспорте видео превращается в
обогреватель — это нормальный повод арендовать отдельный сервер.
Можно поднять API, веб-интерфейс, тестовый стенд, демо для клиента, Telegram-бота, AI-сервис или внутренний
инструмент.
Белый IP-адрес есть, порты прокидываются по запросу — без классического квеста «найди NAT в
трёх местах».
Подойдёт разработчикам, которым нужна полноценная GPU-среда для тестов, сборки, профилирования и
экспериментов.
Лучше один нормальный сервер, чем десять попыток заставить ноутбук поверить в себя.
Производительность
Посмотрите, как NVIDIA GeForce RTX 4090 справляется с реальными задачами по сравнению с другими конфигурациями.
Тест скорости вывода локальной языковой модели Llama 3 8B. Измеряется в сгенерированных токенах в секунду. Чем выше значение, тем быстрее отвечает модель.
Объединенной VRAM для запуска Llama 3 70B или тяжелых рендеров
Средняя температура ядра под 100% нагрузкой (водяное охлаждение)
Симметричный канал с гарантированной пропускной способностью
Абсолютное отсутствие снижения частот при многодневных расчетах
Тарифы
Возможны разные варианты:
Для быстрых тестов, проверки модели или короткой задачи. Доступна только Ubuntu Server 24.04 LTS.
Чтобы спокойно провести серию экспериментов. Доступна только Ubuntu Server 24.04 LTS.
Для проектов, где уже понятно, что «на пару часов» не получится. ОС — по выбору.
Для постоянной работы, сервисов, агентов, API и регулярных задач.
Выберите период и отрегулируйте срок для точного расчета с учетом накопительных скидок.
Проверьте, поместится ли нужная LLM на наш сервер с 48 ГБ VRAM, и сколько контекста останется для ее работы.
— запускать LLM, ML, AI- и CUDA-задачи;
— генерировать изображения и видео;
— обучать и тестировать
модели;
— поднимать веб-интерфейсы и API;
— использовать SSH, RDP или веб-доступ по договорённости;
—
запрашивать проброс нужных портов;
— использовать сервер 24/7 в рамках согласованной аренды;
— заранее
обсуждать установку нужного ПО.
— майнинг криптовалюты;
— спам, фишинг, брутфорс и сканирование чужих сетей;
— DDoS, ботнеты и любые
сомнительные «нагрузочные тесты не на своих ресурсах»;
— хранение или распространение запрещённого
контента;
— действия, нарушающие законы РФ или правила хостингов и провайдеров;
— намеренно перегружать
оборудование стресс-тестами без согласования;
— использовать сервер как площадку для вредоносного ПО.
Возможности
Сервер работает 24/7.
Основной интернет-канал — 350 Мбит/с, резервный — 30 Мбит/с.
Есть ИБП: если
свет моргнул, сервер не обязан сразу падать в драму.
Белый IP-адрес доступен на обоих каналах, нужные
порты можно прокинуть по запросу.
По договорённости помогу с базовой подготовкой окружения: Ubuntu, Docker, Python, CUDA, Jupyter, ComfyUI, Ollama, Open WebUI, llama.cpp, vLLM и другие инструменты.
Целевая аудитория
FAQ
Это модифицированная версия карты с увеличенным объёмом видеопамяти — стандартная RTX 4090 действительно имеет 24 ГБ. Модификация даёт вдвое больше VRAM при сохранении архитектуры Ada Lovelace, что снимает главное ограничение карты для LLM и генеративных моделей.
Нет. Водяное охлаждение держит температуру около 53°C даже при постоянной 100% загрузке — троттлинга не происходит.
По умолчанию на всех тарифах установлена чистая Ubuntu Server 24.04 LTS с драйверами NVIDIA CUDA. При аренде от одной недели мы можем установить любую другую ОС по вашему выбору (например, Windows Server или Windows 11 Pro).
Вам выдается root-доступ по SSH через белый IP-адрес. При необходимости вы можете подключить графический интерфейс (RDP, VNC) или запустить веб-панели (Jupyter, ComfyUI, Open WebUI) и обращаться к ним напрямую через порты.
Нет, майнинг криптовалюты, фишинг, спам, брутфорс и любые противозаконные действия строго запрещены. Мы отслеживаем аномальную сетевую активность и нагрузку. При нарушении правил аренда прекращается без возврата средств.
Да, совершенно бесплатно помогу развернуть Docker, настроить CUDA, PyTorch, Ollama или веб-интерфейсы вроде ComfyUI/Stable Diffusion, чтобы вы могли начать работу сразу после подключения, не тратя время на настройку драйверов.
Сервер находится за сетевым экраном. Нужные вам порты (например, 8888 для Jupyter, 7860 для WebUI) открываются и прокидываются нашими техническими специалистами по вашему первому запросу в Telegram или через форму бронирования.
Бронирование