Высокие требования к VRAM, длительные эпохи обучения и рост цен на топовые видеокарты делают покупку собственной стойки непрактичной. С января 2025 года на рынке уже доступна линейка NVIDIA RTX 50 (включая RTX 5090 c 32 GB GDDR7) , а для инференса по-прежнему популярны энергоэффективные Tesla T4 c 16 GB GDDR6 . Мы собрали сразу несколько конфигураций — от бюджетных GTX 1080 до флагманской RTX 4090 — чтобы вы могли выбрать оптимальное соотношение цены и производительности без вложений в «железо».
Актуальные конфигурации и цены (от)
- 2 × Intel Xeon E5-2609 v4 / 64 GB RAM / 480 GB SSD / 4 × GTX 1080 (32 GB GDDR5X) — € 309/мес
- Intel Xeon E5-2609 v4 / 32 GB RAM / 480 GB SSD / 2 × GTX 1080 Ti (22 GB GDDR5X) — € 318/мес
- 2 × Intel Xeon E5-2609 v4 / 64 GB RAM / 480 GB SSD / 4 × GTX 1080 Ti (44 GB GDDR5X) — € 372/мес
- Intel Xeon E5-2630 v4 / 64 GB RAM / 480 GB SSD / 2 × RTX 2080 Ti (22 GB GDDR6) — € 505/мес
- 2 × Intel Xeon Gold 5217 / 192 GB RAM / 1 TB NVMe / 6 × Tesla T4 (96 GB GDDR6) — € 986/мес
- AMD EPYC 9174F / 512 GB RAM / 960 GB SSD / RTX 4090 (24 GB GDDR6X) — € 1 242/мес
- Intel Xeon E5-2630 v4 / 256 GB RAM / 960 GB SSD / RTX 5090 (32 GB GDDR7) — € 786/мес
Почему именно QCKL
- Мгновённая установка — готовый сервер в течение 1 минуты после оплаты.
- Абузоустойчивость и DDoS-фильтр — защищаем проекты с высокой нагрузкой и серыми рисками.
- Оплата криптовалютой — Bitcoin, USDT, Monero без KYC.
- Гибкая аренда IP: выделенные адреса и подсети /24–/26 активируются до 12 часов.
- NVMe-накопители и пропускная способность портов 10 Gbps ускоряют обучение и рендер.
- Глобальные площадки — Амстердам, Франкфурт, Вирджиния, Сингапур. Подбираем локацию ближе к вашей аудитории, чтобы снизить TTFB.
- Поддержка 24/7 — эксперты помогут с установкой драйверов CUDA 11/12 и развёртыванием Docker-контейнеров для PyTorch или TensorFlow.
Типовые сценарии использования
- Глубокое обучение и LLM-fine-tuning — 6 × Tesla T4 обеспечат до 96 GB VRAM и энергоэффективность 70 W на карту.
- 3D-рендеринг и Cinebench-фермы — связка из 4 × GTX 1080 Ti остаётся бюджетным лидером по цене кадра.
- Stable Diffusion, ComfyUI, Midjourney-боты — RTX 4090 и RTX 5090 ускоряют генерацию картинок в 2–3 раза относительно RTX 3090.
- Видео-транскодирование — Turing NVENC в GTX/RTX ускорит H.265 на 4K-стримах без загрузки CPU.
- Блокчейн-аналитика и параллельные вычисления — 192–512 GB RAM позволяют держать большие датасеты в памяти.
Как начать за 3 шага
1. Зарегистрируйтесь на qckl.net и выберите нужную конфигурацию.
2. Оплатите месячный тариф криптовалютой или картой.
3. Получите доступ по SSH, настройте nvidia-docker из предустановленного шаблона и начните обучение модели.
Итог
Покупка собственной GPU-стойки — это CAPEX, сервис QCKL — это OPEX без головной боли. Вы получаете актуальные видеокарты, гибкие тарифы и поддержку, которая понимает задачи ИИ, рендеринга и больших данных.
Призыв к действию
Выберите GPU-конфигурацию под свои задачи на qckl.net или напишите напрямую в Telegram @qckl_net — поможем запустить проект сегодня.
Top comments (0)