[{"data":1,"prerenderedAt":10522},["ShallowReactive",2],{"guides-list":3},[4,279,469,851,1260,1389,1699,2527,2843,3631,4195,4718,5219,5808,5973,6506,6804,7050,7365,7913,8640,8853,9799],{"id":5,"title":6,"body":7,"checkedAt":270,"date":270,"description":271,"extension":272,"meta":273,"navigation":274,"path":275,"seo":276,"stem":277,"__hash__":278},"guides\u002Fguides\u002Fbesplatnye-gpu-iz-rf.md","Бесплатные GPU из РФ: что реально работает",{"type":8,"value":9,"toc":261},"minimark",[10,14,23,26,31,127,131,147,151,178,185,189,211,214,218],[11,12,6],"h1",{"id":13},"бесплатные-gpu-из-рф-что-реально-работает",[15,16,19],"callout",{"color":17,"icon":18},"primary","i-lucide-check-circle",[20,21,22],"p",{},"Проверено 2026-07-10 по публичным страницам сервисов. Это не гарантия квоты: бесплатные GPU меняются быстрее, чем прайсы аренды.",[20,24,25],{},"Бесплатные GPU полезны для обучения, коротких экспериментов и ноутбуков. Для продакшена, длинных задач и повторяемых замеров они плохи: сессии обрываются, квоты плавают, оплатить Pro-тариф из РФ часто сложнее, чем арендовать GPU на пару часов.",[27,28,30],"h2",{"id":29},"короткая-таблица","Короткая таблица",[32,33,34,53],"table",{},[35,36,37],"thead",{},[38,39,40,44,47,50],"tr",{},[41,42,43],"th",{},"Сервис",[41,45,46],{},"Что даёт",[41,48,49],{},"Для пользователя из РФ",[41,51,52],{},"Риск",[54,55,56,71,85,99,113],"tbody",{},[38,57,58,62,65,68],{},[59,60,61],"td",{},"Google Colab Free",[59,63,64],{},"Бесплатные notebook-сессии, иногда GPU",[59,66,67],{},"Работает как бесплатный слой, Pro-оплата из РФ проблемная",[59,69,70],{},"Квоты и тип GPU непредсказуемы",[38,72,73,76,79,82],{},[59,74,75],{},"Kaggle Notebooks",[59,77,78],{},"Бесплатные GPU\u002FTPU-квоты для ноутбуков",[59,80,81],{},"Часто нужен аккаунт без корпоративных ограничений; VPN может понадобиться",[59,83,84],{},"Не для long-running задач",[38,86,87,90,93,96],{},[59,88,89],{},"Lightning.ai",[59,91,92],{},"Studio\u002Fcredits по текущим условиям аккаунта",[59,94,95],{},"Проверять вручную при регистрации",[59,97,98],{},"Условия free-кредитов меняются",[38,100,101,104,107,110],{},[59,102,103],{},"Modal",[59,105,106],{},"Free credits \u002F monthly credits для serverless compute",[59,108,109],{},"Хорош для коротких serverless-задач, не для постоянной аренды",[59,111,112],{},"Нужно следить за лимитами и биллингом",[38,114,115,118,121,124],{},[59,116,117],{},"AWS SageMaker Studio Lab",[59,119,120],{},"Исторически бесплатные notebook-сессии",[59,122,123],{},"Регистрация закрывается 2026-07-30 по публичному уведомлению AWS",[59,125,126],{},"Не закладываться как новый канал",[27,128,130],{"id":129},"когда-бесплатного-gpu-достаточно","Когда бесплатного GPU достаточно",[132,133,134,138,141,144],"ul",{},[135,136,137],"li",{},"Проверить notebook из статьи или курса.",[135,139,140],{},"Запустить короткий inference 7B\u002F8B модели.",[135,142,143],{},"Сделать учебный fine-tune на маленьком датасете.",[135,145,146],{},"Понять, нужен ли вообще GPU перед арендой.",[27,148,150],{"id":149},"когда-лучше-арендовать","Когда лучше арендовать",[132,152,153,156,159,162,171],{},[135,154,155],{},"Нужна конкретная карта: A100 80GB, H100, H200, RTX 4090\u002F5090.",[135,157,158],{},"Задача длится дольше нескольких часов.",[135,160,161],{},"Важна повторяемость окружения.",[135,163,164,165,170],{},"Нужно посчитать стоимость inference. Для этого используйте ",[166,167,169],"a",{"href":168},"\u002Ftools\u002Ftokens","калькулятор ₽\u002F1M токенов",".",[135,172,173,174,170],{},"Нужна дешёвая 24-ГБ карта без ожидания квоты: проверьте ",[166,175,177],{"href":176},"\u002Fgpu","актуальные GPU в наличии",[15,179,182],{"color":180,"icon":181},"warning","i-lucide-alert-triangle",[20,183,184],{},"GPURadar не строит live-зонды квот Colab\u002FKaggle: это конфликтует с правилами сервисов, быстро устаревает и провоцирует баны мульти-аккаунтов.",[27,186,188],{"id":187},"практический-путь","Практический путь",[190,191,192,195,198,204],"ol",{},[135,193,194],{},"Начните с Colab Free или Kaggle, если задача учебная.",[135,196,197],{},"Не храните важные веса только в notebook-сессии.",[135,199,200,201,170],{},"Если задача повторяется — сравните цену аренды на ",[166,202,203],{"href":176},"странице GPU",[135,205,206,207,170],{},"Для постоянной нагрузки посчитайте окупаемость ",[166,208,210],{"href":209},"\u002Fcalculators\u002Frtx3090-vs-rent","своей RTX 3090 против аренды",[20,212,213],{},"Бесплатные GPU дают старт. Аренда нужна тогда, когда важны время, конкретное железо и воспроизводимость.",[27,215,217],{"id":216},"источники-для-ручной-перепроверки","Источники для ручной перепроверки",[132,219,220,229,237,245,253],{},[135,221,222,228],{},[166,223,227],{"href":224,"rel":225},"https:\u002F\u002Fresearch.google.com\u002Fcolaboratory\u002Ffaq.html",[226],"nofollow","Google Colab FAQ"," — free resources are not guaranteed и лимиты плавают.",[135,230,231,236],{},[166,232,235],{"href":233,"rel":234},"https:\u002F\u002Fwww.kaggle.com\u002Fdocs\u002Fefficient-gpu-usage",[226],"Kaggle: Efficient GPU Usage"," — недельная GPU-квота.",[135,238,239,244],{},[166,240,243],{"href":241,"rel":242},"https:\u002F\u002Flightning.ai\u002Fdocs\u002Fplatform\u002Foverview\u002Ffaq\u002Fbilling",[226],"Lightning AI billing FAQ"," — monthly free credits.",[135,246,247,252],{},[166,248,251],{"href":249,"rel":250},"https:\u002F\u002Fmodal.com\u002Fpricing",[226],"Modal pricing"," — free monthly compute credits.",[135,254,255,260],{},[166,256,259],{"href":257,"rel":258},"https:\u002F\u002Fdocs.aws.amazon.com\u002Fsagemaker\u002Flatest\u002Fdg\u002Fstudio-lab.html",[226],"AWS SageMaker Studio Lab docs"," — новый customer access закрывается 2026-07-30.",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":264},"",2,[265,266,267,268,269],{"id":29,"depth":263,"text":30},{"id":129,"depth":263,"text":130},{"id":149,"depth":263,"text":150},{"id":187,"depth":263,"text":188},{"id":216,"depth":263,"text":217},"2026-07-10","Colab, Kaggle, Lightning.ai, Modal и другие бесплатные GPU-варианты для пользователя из РФ: ограничения, что проверить вручную и когда выгоднее перейти на дешёвую аренду.","md",{},true,"\u002Fguides\u002Fbesplatnye-gpu-iz-rf",{"title":6,"description":271},"guides\u002Fbesplatnye-gpu-iz-rf","tun5L3J-vlQbBioh7pHijuBXRiNeZ0rnCkA944udivA",{"id":280,"title":281,"body":282,"checkedAt":461,"date":462,"description":463,"extension":272,"meta":464,"navigation":274,"path":465,"seo":466,"stem":467,"__hash__":468},"guides\u002Fguides\u002Farenda-a100.md","Аренда A100 в России: где, почём и как выбрать",{"type":8,"value":283,"toc":454},[284,288,300,304,317,327,331,379,385,389,403,406,410,434,438],[11,285,287],{"id":286},"аренда-a100-в-россии","Аренда A100 в России",[20,289,290,291,295,296,299],{},"NVIDIA A100 — рабочая дата-центровая GPU для дообучения LLM и инференса средних моделей (7–70B параметров). В РФ доступна в двух модификациях: ",[292,293,294],"strong",{},"40GB"," (SXM4\u002FPCIe) и ",[292,297,298],{},"80GB"," (SXM4). В 2026 году A100 постепенно уступает место H100\u002FH200, но остаётся массовой и относительно дешёвой.",[27,301,303],{"id":302},"где-сейчас-есть-a100","Где сейчас есть A100",[20,305,306,307,311,312,316],{},"Актуальное наличие и цены — на странице ",[166,308,310],{"href":309},"\u002Fgpu\u002Fa100-80","A100 80GB"," и ",[166,313,315],{"href":314},"\u002Fgpu\u002Fa100-40","A100 40GB",". Данные обновляются каждые 30–60 минут.",[15,318,320],{"color":17,"icon":319},"i-lucide-info",[20,321,322,323,326],{},"GPURadar показывает ",[292,324,325],{},"всех"," хостеров, включая тех, у кого нет реферальной программы. Если карта доступна дешевле у хостера без рефки — мы это покажем.",[27,328,330],{"id":329},"_40gb-vs-80gb-что-выбрать","40GB vs 80GB — что выбрать",[32,332,333,344],{},[35,334,335],{},[38,336,337,340,342],{},[41,338,339],{},"Параметр",[41,341,315],{},[41,343,310],{},[54,345,346,357,368],{},[38,347,348,351,354],{},[59,349,350],{},"VRAM",[59,352,353],{},"40 ГБ HBM2",[59,355,356],{},"80 ГБ HBM2e",[38,358,359,362,365],{},[59,360,361],{},"Для чего",[59,363,364],{},"Инференс до 13B, файн-тюн 7B",[59,366,367],{},"Дообучение 30–70B, крупный инференс",[38,369,370,373,376],{},[59,371,372],{},"Цена",[59,374,375],{},"Дешевле ~20–30%",[59,377,378],{},"Дороже, но реже упирается в память",[20,380,381,384],{},[292,382,383],{},"Правило:"," если модель + оптимизатор + градиенты не влезают в 40 ГБ — берите 80GB. Для LoRA-дообучения 7B моделей обычно хватает 40GB.",[27,386,388],{"id":387},"почасовая-или-месячная-аренда","Почасовая или месячная аренда",[132,390,391,397],{},[135,392,393,396],{},[292,394,395],{},"Почасовая"," — для коротких задач (эксперимент, разовый запуск). Выгодна при \u003C8 часов\u002Fдень использования.",[135,398,399,402],{},[292,400,401],{},"Месячная"," (dedicated) — для постоянных нагрузок. Эквивалентная почасовая ставка в 2–3 раза ниже.",[20,404,405],{},"У Selectel и immers есть оба формата. HOSTKEY — преимущественно dedicated (месячные серверы).",[27,407,409],{"id":408},"практические-шаги","Практические шаги",[190,411,412,419,422,425],{},[135,413,414,415,418],{},"Проверьте ",[166,416,417],{"href":309},"наличие A100"," — какие конфиги сейчас in_stock.",[135,420,421],{},"Сравните цены по хостерам на странице модели.",[135,423,424],{},"Зарегистрируйтесь по ссылке и запустите тестовую конфигурацию.",[135,426,427,428,433],{},"Подпишитесь на ",[166,429,432],{"href":430,"rel":431},"https:\u002F\u002Ft.me\u002Fgpuradar_bot",[226],"алерт в Telegram"," — сообщим, когда нужная конфигурация появится в наличии.",[27,435,437],{"id":436},"смежные-гайды","Смежные гайды",[132,439,440,447],{},[135,441,442,446],{},[166,443,445],{"href":444},"\u002Fguides\u002Farenda-h100","Аренда H100"," — если нужен новейший ускоритель",[135,448,449,453],{},[166,450,452],{"href":451},"\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-stable-diffusion","GPU для Stable Diffusion"," — генерация изображений дешевле на consumer-картах",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":455},[456,457,458,459,460],{"id":302,"depth":263,"text":303},{"id":329,"depth":263,"text":330},{"id":387,"depth":263,"text":388},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},null,"2026-07-09","Сравнение цен и наличия NVIDIA A100 (40GB и 80GB) у российских хостеров. Что выбрать для обучения моделей, почасовая или месячная аренда.",{},"\u002Fguides\u002Farenda-a100",{"title":281,"description":463},"guides\u002Farenda-a100","V1S-aUxsK2r4egs5uxjZ2xekSUXp6Xew6NS-RLudOwA",{"id":470,"title":471,"body":472,"checkedAt":461,"date":462,"description":845,"extension":272,"meta":846,"navigation":274,"path":847,"seo":848,"stem":849,"__hash__":850},"guides\u002Fguides\u002Farenda-a5000.md","RTX A5000: баланс цены и VRAM для ML",{"type":8,"value":473,"toc":836},[474,477,484,488,504,509,513,593,600,604,690,695,713,723,727,753,756,760,786,788,818,820],[11,475,471],{"id":476},"rtx-a5000-баланс-цены-и-vram-для-ml",[20,478,479,480,483],{},"NVIDIA RTX A5000 — профессиональная карта архитектуры Ampere с ",[292,481,482],{},"24 ГБ GDDR6 с ECC",". По объёму памяти совпадает с RTX 4090 и RTX 3090, но относится к pro-сегменту: стабильные драйверы, ECC, заявленный ресурс для 24\u002F7. В аренде РФ часто оказывается дешевле 4090 при сопоставимой для ML производительности.",[27,485,487],{"id":486},"цены-и-наличие","Цены и наличие",[20,489,490,491,494,495,499,500,170],{},"Цены июля 2026: ",[292,492,493],{},"110–439 ₽\u002Fчас"," в конфигурациях ",[496,497,498],"code",{},"in_stock",". Актуальные данные — на странице ",[166,501,503],{"href":502},"\u002Fgpu\u002Fa5000","A5000",[15,505,506],{"color":17,"icon":319},[20,507,508],{},"GPURadar показывает всех хостеров без фильтра по реферальной программе. Если A5000 доступна дешевле у хостера без рефки — мы это покажем.",[27,510,512],{"id":511},"для-чего-подходит-a5000","Для чего подходит A5000",[32,514,515,528],{},[35,516,517],{},[38,518,519,522,525],{},[41,520,521],{},"Задача",[41,523,524],{},"Подходит?",[41,526,527],{},"Заметка",[54,529,530,541,551,561,571,582],{},[38,531,532,535,538],{},[59,533,534],{},"LoRA 7B (обучение)",[59,536,537],{},"Да",[59,539,540],{},"24 ГБ — рабочий объём для LoRA",[38,542,543,546,548],{},[59,544,545],{},"SDXL generation",[59,547,537],{},[59,549,550],{},"С запасом по памяти",[38,552,553,556,558],{},[59,554,555],{},"Inference 7B (FP16)",[59,557,537],{},[59,559,560],{},"Модель влезает полностью",[38,562,563,566,568],{},[59,564,565],{},"Inference 13B (INT8)",[59,567,537],{},[59,569,570],{},"Квантизация обязательна",[38,572,573,576,579],{},[59,574,575],{},"Full fine-tune 7B",[59,577,578],{},"Ограниченно",[59,580,581],{},"Тесно, лучше A6000 48GB",[38,583,584,587,590],{},[59,585,586],{},"Training\u002FInference 30B+",[59,588,589],{},"Нет",[59,591,592],{},"Нужна карта с большим VRAM",[20,594,595,596,599],{},"A5000 хороша там, где нужна ",[292,597,598],{},"стабильность долгой нагрузки"," (несколько суток обучения LoRA) и не нужна пиковая скорость consumer-карт.",[27,601,603],{"id":602},"a5000-vs-4090-vs-a6000","A5000 vs 4090 vs A6000",[32,605,606,621],{},[35,607,608],{},[38,609,610,612,615,618],{},[41,611,339],{},[41,613,614],{},"RTX A5000",[41,616,617],{},"RTX 4090",[41,619,620],{},"RTX A6000",[54,622,623,636,649,663,677],{},[38,624,625,628,631,634],{},[59,626,627],{},"Архитектура",[59,629,630],{},"Ampere (pro)",[59,632,633],{},"Ada (consumer)",[59,635,630],{},[38,637,638,640,643,646],{},[59,639,350],{},[59,641,642],{},"24 ГБ GDDR6 (ECC)",[59,644,645],{},"24 ГБ GDDR6X",[59,647,648],{},"48 ГБ GDDR6 (ECC)",[38,650,651,654,657,660],{},[59,652,653],{},"FP32 (TFLOPS)",[59,655,656],{},"~27",[59,658,659],{},"~83",[59,661,662],{},"~38",[38,664,665,668,671,674],{},[59,666,667],{},"Цена (₽\u002Fчас)",[59,669,670],{},"110–439",[59,672,673],{},"83–671",[59,675,676],{},"дороже A5000",[38,678,679,682,685,688],{},[59,680,681],{},"Класс",[59,683,684],{},"Pro",[59,686,687],{},"Consumer",[59,689,684],{},[20,691,692],{},[292,693,694],{},"Когда что брать:",[132,696,697,702,707],{},[135,698,699,701],{},[292,700,503],{}," — оптимальна, когда важна надёжность и цена, а не пиковая скорость. Часто дешевле 4090.",[135,703,704,706],{},[292,705,617],{}," — если нужна максимальная скорость inference\u002Fgeneration и не смущает consumer-статус.",[135,708,709,712],{},[292,710,711],{},"A6000 (48 ГБ)"," — если 24 ГБ мало (полный fine-tune 13B, inference 30B в INT4).",[15,714,716],{"color":17,"icon":715},"i-lucide-lightbulb",[20,717,718,719,722],{},"A5000 иногда ",[292,720,721],{},"дешевле 4090"," в аренде — проверяйте текущие цены на обеих страницах перед заказом. Для долгих задач (LoRA 7B на сутки+) pro-карта надёжнее consumer'а.",[27,724,726],{"id":725},"чем-a5000-отличается-от-consumer-карт","Чем A5000 отличается от consumer-карт",[132,728,729,735,741,747],{},[135,730,731,734],{},[292,732,733],{},"ECC-память"," — коррекция ошибок, важна для долгого training (битые биты не портят градиенты).",[135,736,737,740],{},[292,738,739],{},"Стабильные «enterprise» драйверы"," — меньше сюрпризов при многодневных запусках.",[135,742,743,746],{},[292,744,745],{},"Ресурс 24\u002F7"," — заявлена для постоянной нагрузки, в отличие от gaming-карт.",[135,748,749,752],{},[292,750,751],{},"Медленнее 4090"," по чистой скорости — Ada быстрее Ampere на FP16\u002FFP8.",[20,754,755],{},"Для inference и generation, где сессия короткая, разница в надёжности почти незаметна. Для multi-day training — заметна.",[27,757,759],{"id":758},"где-арендовать","Где арендовать",[190,761,762,768,779],{},[135,763,764,767],{},[166,765,766],{"href":502},"Страница A5000"," — все хостеры, цены, наличие.",[135,769,770,311,774,778],{},[166,771,773],{"href":772},"\u002Fhosting\u002Fselectel","Selectel",[166,775,777],{"href":776},"\u002Fhosting\u002Fimmers","immers"," — почасовая аренда, конфигурации 1–8 карт.",[135,780,781,785],{},[166,782,784],{"href":783},"\u002Fhosting\u002Fhostkey","HOSTKEY"," — dedicated-серверы на месяц, выгоднее при постоянной нагрузке.",[27,787,409],{"id":408},[190,789,790,793,802,812],{},[135,791,792],{},"Определите задачу: если 24 ГБ хватает и важна стабильность → A5000.",[135,794,795,796,311,798,801],{},"Сравните текущие цены ",[166,797,503],{"href":502},[166,799,617],{"href":800},"\u002Fgpu\u002Frtx4090"," — иногда 4090 дешевле, иногда A5000.",[135,803,804,805,809,810,170],{},"Если 24 ГБ мало — смотрите ",[166,806,808],{"href":807},"\u002Fgpu\u002Fa6000","A6000"," (48 ГБ) или ",[166,811,310],{"href":309},[135,813,427,814,817],{},[166,815,432],{"href":430,"rel":816},[226]," по нужной конфигурации.",[27,819,437],{"id":436},[132,821,822,829],{},[135,823,824,828],{},[166,825,827],{"href":826},"\u002Fguides\u002Farenda-rtx4090","Аренда RTX 4090"," — сравнение consumer vs pro",[135,830,831,835],{},[166,832,834],{"href":833},"\u002Fguides\u002Farenda-a6000","Аренда A6000"," — если 24 ГБ мало",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":837},[838,839,840,841,842,843,844],{"id":486,"depth":263,"text":487},{"id":511,"depth":263,"text":512},{"id":602,"depth":263,"text":603},{"id":725,"depth":263,"text":726},{"id":758,"depth":263,"text":759},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Аренда NVIDIA RTX A5000 (24GB) в России: цены, наличие, сравнение с RTX 4090 и A6000. Для чего подходит профессиональная карта с 24 ГБ VRAM.",{},"\u002Fguides\u002Farenda-a5000",{"title":471,"description":845},"guides\u002Farenda-a5000","BYoZ0KDPmPgp959M4QrnDxuQ7USrj1vyoAfw6LDBjlU",{"id":852,"title":853,"body":854,"checkedAt":461,"date":462,"description":1255,"extension":272,"meta":1256,"navigation":274,"path":833,"seo":1257,"stem":1258,"__hash__":1259},"guides\u002Fguides\u002Farenda-a6000.md","RTX A6000: 48GB VRAM без цены дата-центра",{"type":8,"value":855,"toc":1246},[856,859,866,868,873,878,885,889,962,971,975,1060,1065,1095,1099,1166,1180,1182,1201,1203,1230,1232],[11,857,853],{"id":858},"rtx-a6000-48gb-vram-без-цены-дата-центра",[20,860,861,862,865],{},"NVIDIA RTX A6000 — профессиональная карта Ampere с ",[292,863,864],{},"48 ГБ GDDR6 с ECC",". Среднее звено между consumer-картами (24 ГБ) и дата-центровыми A100\u002FH100 (40–80 ГБ). Подходит, когда 24 ГБ уже мало, а A100 80GB — дорого или отсутствует.",[27,867,487],{"id":486},[20,869,870,871,316],{},"Актуальные цены и наличие — на странице ",[166,872,808],{"href":807},[15,874,875],{"color":17,"icon":319},[20,876,877],{},"GPURadar показывает всех хостеров, включая тех, у кого нет реферальной программы. Если A6000 дешевле у хостера без рефки — мы это покажем.",[20,879,880,881,884],{},"Главная ценность A6000 — ",[292,882,883],{},"48 ГБ по цене ниже A100",". Это часто самый дешёвый способ получить больше 24 ГБ VRAM в аренде, не переплачивая за дата-центровую карту.",[27,886,888],{"id":887},"для-чего-подходит-a6000","Для чего подходит A6000",[32,890,891,901],{},[35,892,893],{},[38,894,895,897,899],{},[41,896,521],{},[41,898,524],{},[41,900,527],{},[54,902,903,912,922,932,942,952],{},[38,904,905,907,909],{},[59,906,575],{},[59,908,537],{},[59,910,911],{},"48 ГБ хватает под модель + оптимизатор",[38,913,914,917,919],{},[59,915,916],{},"Full fine-tune 13B",[59,918,578],{},[59,920,921],{},"Тесно, нужна аккуратная работа с memory",[38,923,924,927,929],{},[59,925,926],{},"LoRA 13B–30B",[59,928,537],{},[59,930,931],{},"Хороший сценарий для A6000",[38,933,934,937,939],{},[59,935,936],{},"Inference 13B (FP16)",[59,938,537],{},[59,940,941],{},"С запасом",[38,943,944,947,949],{},[59,945,946],{},"Inference 30B (INT8\u002FINT4)",[59,948,537],{},[59,950,951],{},"48 ГБ позволяет без шардирования",[38,953,954,957,959],{},[59,955,956],{},"Inference 70B",[59,958,589],{},[59,960,961],{},"Нужно 80 ГБ+ или multi-GPU",[15,963,964],{"color":17,"icon":715},[20,965,966,967,970],{},"A6000 — типичный выбор, когда ",[292,968,969],{},"24 ГБ мало, а A100 80GB дорогая",". Промежуточный объём памяти покрывает заметную долю задач ML.",[27,972,974],{"id":973},"a6000-48gb-vs-a100-80gb","A6000 (48GB) vs A100 80GB",[32,976,977,987],{},[35,978,979],{},[38,980,981,983,985],{},[41,982,339],{},[41,984,620],{},[41,986,310],{},[54,988,989,999,1008,1019,1028,1039,1050],{},[38,990,991,993,996],{},[59,992,681],{},[59,994,995],{},"Pro (workstation)",[59,997,998],{},"Data center",[38,1000,1001,1003,1005],{},[59,1002,350],{},[59,1004,648],{},[59,1006,1007],{},"80 ГБ HBM2",[38,1009,1010,1013,1016],{},[59,1011,1012],{},"Пропускная способность памяти",[59,1014,1015],{},"~768 ГБ\u002Fс",[59,1017,1018],{},"~2,0 ТБ\u002Fс",[38,1020,1021,1023,1025],{},[59,1022,653],{},[59,1024,662],{},[59,1026,1027],{},"~19,5",[38,1029,1030,1033,1036],{},[59,1031,1032],{},"FP16\u002FTF32",[59,1034,1035],{},"TF32 поддерживается (Ampere), но меньше Tensor Cores, чем у A100",[59,1037,1038],{},"Сильное TF32-ускорение",[38,1040,1041,1044,1047],{},[59,1042,1043],{},"NVLink",[59,1045,1046],{},"Да (Bridge, до 2 GPU, 112 ГБ\u002Fс)",[59,1048,1049],{},"Есть (SXM4\u002FPCIe bridge)",[38,1051,1052,1054,1057],{},[59,1053,372],{},[59,1055,1056],{},"Дешевле A100",[59,1058,1059],{},"212–1678 ₽\u002Fчас",[20,1061,1062],{},[292,1063,1064],{},"Ключевые отличия:",[132,1066,1067,1073,1079,1089],{},[135,1068,1069,1072],{},[292,1070,1071],{},"Память:"," у A100 HBM2 в ~2,6 раза быстрее GDDR6. Для memory-bound inference (длинный контекст, large batch) это критично — A100 заметно быстрее.",[135,1074,1075,1078],{},[292,1076,1077],{},"Вычисления:"," у A100 есть быстрый путь TF32 для tensor operations — training идёт быстрее, чем по «голым» TFLOPS.",[135,1080,1081,1084,1085,1088],{},[292,1082,1083],{},"Связь:"," A6000 ",[292,1086,1087],{},"поддерживает NVLink"," (Bridge, до 2 GPU, 112 ГБ\u002Fс), но для крупных кластеров (8+ GPU) A100\u002FH100 лучше — они масштабируются на 8+ карт через NVSwitch.",[135,1090,1091,1094],{},[292,1092,1093],{},"Цена:"," A6000 дешевле, и в одиночной конфигурации для medium-задач это оправдано.",[27,1096,1098],{"id":1097},"когда-a6000-а-когда-a100","Когда A6000, а когда A100",[32,1100,1101,1114],{},[35,1102,1103],{},[38,1104,1105,1108,1111],{},[41,1106,1107],{},"Сценарий",[41,1109,1110],{},"Лучший выбор",[41,1112,1113],{},"Почему",[54,1115,1116,1126,1135,1145,1156],{},[38,1117,1118,1121,1123],{},[59,1119,1120],{},"LoRA \u002F inference, 24 ГБ мало",[59,1122,808],{},[59,1124,1125],{},"Дешевле, памяти достаточно",[38,1127,1128,1130,1132],{},[59,1129,575],{},[59,1131,808],{},[59,1133,1134],{},"48 ГБ хватает, A100 избыточна",[38,1136,1137,1140,1142],{},[59,1138,1139],{},"Training 30B+ \u002F multi-GPU",[59,1141,310],{},[59,1143,1144],{},"NVLink + быстрая память",[38,1146,1147,1150,1153],{},[59,1148,1149],{},"Memory-bound inference 70B",[59,1151,1152],{},"A100 80GB \u002F H100",[59,1154,1155],{},"Нужны и объём, и пропускная способность",[38,1157,1158,1161,1163],{},[59,1159,1160],{},"Длинный контекст на одной карте",[59,1162,310],{},[59,1164,1165],{},"HBM2 критична для KV cache",[15,1167,1169],{"color":180,"icon":1168},"i-lucide-trending-up",[20,1170,1171,1172,1175,1176,1179],{},"Для ",[292,1173,1174],{},"2-GPU"," связок A6000 с NVLink Bridge достаточно, но для ",[292,1177,1178],{},"multi-GPU обучения крупных моделей (4–8+ карт)"," A6000 не подходит — NVLink ограничен двумя GPU. В этом сценарии A100 80GB \u002F H100 (NVSwitch, до 8+ GPU) безальтернативны.",[27,1181,759],{"id":758},[190,1183,1184,1189,1196],{},[135,1185,1186,767],{},[166,1187,1188],{"href":807},"Страница A6000",[135,1190,1191,311,1193,1195],{},[166,1192,773],{"href":772},[166,1194,777],{"href":776}," — почасовая аренда.",[135,1197,1198,1200],{},[166,1199,784],{"href":783}," — dedicated на месяц.",[27,1202,409],{"id":408},[190,1204,1205,1214,1219,1225],{},[135,1206,1207,1208,1210,1211,1213],{},"Проверьте, действительно ли 24 ГБ мало (часто LoRA 7B влезает в 24 ГБ — тогда дешевле ",[166,1209,503],{"href":502}," или ",[166,1212,617],{"href":800},").",[135,1215,1216,1217,170],{},"Если 24 ГБ мало, а 80 ГБ дорого — смотрите ",[166,1218,808],{"href":807},[135,1220,1221,1222,1224],{},"Для multi-GPU training сразу берите ",[166,1223,310],{"href":309}," — NVLink решает.",[135,1226,427,1227,817],{},[166,1228,432],{"href":430,"rel":1229},[226],[27,1231,437],{"id":436},[132,1233,1234,1240],{},[135,1235,1236,1239],{},[166,1237,1238],{"href":847},"Аренда A5000"," — если хватает 24 ГБ",[135,1241,1242,1245],{},[166,1243,1244],{"href":465},"Аренда A100"," — переход на дата-центровый сегмент",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":1247},[1248,1249,1250,1251,1252,1253,1254],{"id":486,"depth":263,"text":487},{"id":887,"depth":263,"text":888},{"id":973,"depth":263,"text":974},{"id":1097,"depth":263,"text":1098},{"id":758,"depth":263,"text":759},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Аренда NVIDIA RTX A6000 (48GB) в России. Чем pro-карта на 48 ГБ отличается от A100 80GB, для каких задач LLM и обучения она выгодна.",{},{"title":853,"description":1255},"guides\u002Farenda-a6000","UYjYO5frcD1B-dvVY5SXYtCSxly0kJkC9cXCBhu1F6I",{"id":1261,"title":1262,"body":1263,"checkedAt":461,"date":462,"description":1384,"extension":272,"meta":1385,"navigation":274,"path":444,"seo":1386,"stem":1387,"__hash__":1388},"guides\u002Fguides\u002Farenda-h100.md","Аренда H100 в России: цены, наличие, альтернативы",{"type":8,"value":1264,"toc":1378},[1265,1269,1272,1276,1296,1307,1316,1320,1323,1334,1340,1344,1369,1371],[11,1266,1268],{"id":1267},"аренда-h100-в-россии","Аренда H100 в России",[20,1270,1271],{},"NVIDIA H100 (Hopper) — флагман для обучения крупных LLM (70B+) и inference с высокими требованиями к пропускной способности памяти. В 2026 году доступна у большинства крупных РФ-хостеров, но периодически уходит в предзаказ при всплесках спроса.",[27,1273,1275],{"id":1274},"текущая-ситуация-июль-2026","Текущая ситуация (июль 2026)",[132,1277,1278,1284,1290],{},[135,1279,1280,1283],{},[292,1281,1282],{},"H100 80GB"," — стабильно в наличии у immers, Selectel; цена от ~342 ₽\u002Fчас.",[135,1285,1286,1289],{},[292,1287,1288],{},"H200 141GB"," — новее, больше памяти (HBM3e), доступна у immers и Selectel.",[135,1291,1292,1295],{},[292,1293,1294],{},"H100 NVL"," — версия для inference, встречается реже.",[20,1297,1298,1299,1302,1303,170],{},"Актуальные цены и наличие: ",[166,1300,1282],{"href":1301},"\u002Fgpu\u002Fh100-80",", ",[166,1304,1306],{"href":1305},"\u002Fgpu\u002Fh200-141","H200",[15,1308,1309],{"color":180,"icon":1168},[20,1310,1311,1312,1315],{},"Дефицит H100\u002FH200 сместился «вверх»: сейчас в предзаказе чаще ",[292,1313,1314],{},"A100\u002FA40",", а не H100. Но крупные H100-кластеры (8+ карт) по-прежнему sales-led — наличие публикуется не всегда.",[27,1317,1319],{"id":1318},"h100-vs-a100-когда-переплачивать","H100 vs A100 — когда переплачивать",[20,1321,1322],{},"H100 быстрее A100 в ~1.5–3 раза на training-нагрузках (зависит от задачи и FP8), но и дороже. Окупается, когда:",[132,1324,1325,1328,1331],{},[135,1326,1327],{},"Обучение упирается во время (H100 закончит эпоху быстрее → дешевле суммарно).",[135,1329,1330],{},"Нужен Transformer Engine (FP8) для крупных моделей.",[135,1332,1333],{},"Инференс требует низкой задержки (H100 лучше на batch=1).",[20,1335,1336,1337,170],{},"Если нагрузка маленькая (LoRA 7B, инференс до 13B) — ",[292,1338,1339],{},"A100 80GB обычно выгоднее",[27,1341,1343],{"id":1342},"что-делать-при-дефиците","Что делать при дефиците",[190,1345,1346,1360,1366],{},[135,1347,1348,1351,1352,1356,1357,170],{},[292,1349,1350],{},"Подпишитесь на алерт"," ",[166,1353,1355],{"href":430,"rel":1354},[226],"в боте"," — получите пуш при ",[496,1358,1359],{},"back_in_stock",[135,1361,1362,1363,1365],{},"Рассмотрите ",[292,1364,1306],{}," как альтернативу — иногда доступна, когда H100 в предзаказе.",[135,1367,1368],{},"Для крупных кластеров (8x H100+) — обращайтесь к сейлам хостеров напрямую (это sales-led сегмент, цен не публикуют).",[27,1370,437],{"id":436},[132,1372,1373],{},[135,1374,1375,1377],{},[166,1376,1244],{"href":465}," — более дешёвая альтернатива",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":1379},[1380,1381,1382,1383],{"id":1274,"depth":263,"text":1275},{"id":1318,"depth":263,"text":1319},{"id":1342,"depth":263,"text":1343},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Где арендовать NVIDIA H100 80GB и H200 в России. Сравнение цен хостеров, когда H100 выгоднее A100, и что делать при дефиците.",{},{"title":1262,"description":1384},"guides\u002Farenda-h100","OE1pgfKqJbdIfGbibXXm0NRlodaIvtQ8nrjkDm4HnJA",{"id":1390,"title":1391,"body":1392,"checkedAt":461,"date":462,"description":1693,"extension":272,"meta":1694,"navigation":274,"path":1695,"seo":1696,"stem":1697,"__hash__":1698},"guides\u002Fguides\u002Farenda-h200.md","Аренда H200 в России: где найти и когда она выгоднее H100",{"type":8,"value":1393,"toc":1684},[1394,1398,1405,1409,1417,1422,1431,1435,1499,1509,1513,1516,1542,1551,1555,1575,1579,1635,1637,1668,1670],[11,1395,1397],{"id":1396},"аренда-h200-в-россии","Аренда H200 в России",[20,1399,1400,1401,1404],{},"NVIDIA H200 — ускоритель архитектуры Hopper с памятью ",[292,1402,1403],{},"HBM3e 141 ГБ",". Прямой преемник H100 для memory-bound задач: inference крупных LLM (70B+), длинный контекст, large-batch inference. В России появилась у крупных хостеров в 2025–2026 годах и постепенно расширяет присутствие.",[27,1406,1408],{"id":1407},"где-сейчас-есть-h200","Где сейчас есть H200",[20,1410,870,1411,1413,1414,1416],{},[166,1412,1288],{"href":1305},". Данные обновляются каждые 30–60 минут, охватывают ",[292,1415,325],{}," хостеров РФ.",[15,1418,1419],{"color":17,"icon":319},[20,1420,1421],{},"GPURadar показывает всех провайдеров, включая тех, у кого нет реферальной программы. Если H200 доступна дешевле у хостера без рефки — мы это покажем, а не прячем.",[20,1423,1424,1425,494,1428,1430],{},"Цены на H200 в июле 2026 — ",[292,1426,1427],{},"от 423 до 3338 ₽\u002Fчас",[496,1429,498],{},". Разброс объясняется форм-фактором (SXM5 vs PCIe), обязательным NVLink-сервером и условиями хостера (почасовая vs dedicated).",[27,1432,1434],{"id":1433},"чем-h200-отличается-от-h100","Чем H200 отличается от H100",[32,1436,1437,1447],{},[35,1438,1439],{},[38,1440,1441,1443,1445],{},[41,1442,339],{},[41,1444,1282],{},[41,1446,1288],{},[54,1448,1449,1458,1468,1478,1488],{},[38,1450,1451,1453,1456],{},[59,1452,627],{},[59,1454,1455],{},"Hopper",[59,1457,1455],{},[38,1459,1460,1462,1465],{},[59,1461,350],{},[59,1463,1464],{},"80 ГБ HBM3",[59,1466,1467],{},"141 ГБ HBM3e",[38,1469,1470,1472,1475],{},[59,1471,1012],{},[59,1473,1474],{},"~3,35 ТБ\u002Fс",[59,1476,1477],{},"~4,8 ТБ\u002Fс",[38,1479,1480,1482,1485],{},[59,1481,361],{},[59,1483,1484],{},"Training, средний inference",[59,1486,1487],{},"Memory-bound inference, длинный контекст",[38,1489,1490,1493,1496],{},[59,1491,1492],{},"Цена в РФ (₽\u002Fчас)",[59,1494,1495],{},"342–1404",[59,1497,1498],{},"423–3338",[20,1500,1501,1502,1505,1506,170],{},"Вычислительные ядра у H100 и H200 ",[292,1503,1504],{},"одинаковые"," — тот же SM-блок Hopper. Разница в памяти: её больше и она быстрее. Значит, H200 не ускоряет training пропорционально цене — она ускоряет ",[292,1507,1508],{},"memory-bound inference",[27,1510,1512],{"id":1511},"когда-h200-выгоднее-h100","Когда H200 выгоднее H100",[20,1514,1515],{},"Переплата оправдана, когда нагрузка упирается в память, а не в вычисления:",[132,1517,1518,1524,1530,1536],{},[135,1519,1520,1523],{},[292,1521,1522],{},"Inference 70B-моделей"," на одной карте. Llama 3 70B в FP16 не влезает в 80 ГБ, в 141 ГБ — влезает с запасом на KV cache.",[135,1525,1526,1529],{},[292,1527,1528],{},"Длинный контекст"," (128k+ токенов). KV cache растёт линейно с длиной контекста и быстро съедает VRAM.",[135,1531,1532,1535],{},[292,1533,1534],{},"Large-batch inference"," — больше одновременных запросов на одну карту при стабильной задержке.",[135,1537,1538,1541],{},[292,1539,1540],{},"Смешанные модели (MoE)"," типа Mixtral, где активная память велика, а вычисления — пятна.",[15,1543,1544],{"color":180,"icon":1168},[20,1545,1546,1547,1550],{},"Если задача ",[292,1548,1549],{},"memory-bound"," — H200 реально дешевле суммарно: одна карта вместо двух H100, меньше оверхед на sharding, проще конфигурация.",[27,1552,1554],{"id":1553},"когда-h200-не-нужна","Когда H200 НЕ нужна",[132,1556,1557,1563,1569],{},[135,1558,1559,1562],{},[292,1560,1561],{},"Training LLM",". Вычисления те же, что у H100, а цена выше. Для обучения берите H100 или A100.",[135,1564,1565,1568],{},[292,1566,1567],{},"Небольшой inference"," (7B–13B). 141 ГБ просто не понадобится — избыточно.",[135,1570,1571,1574],{},[292,1572,1573],{},"Стабильная дешёвая нагрузка",". Часто две A100 80GB в dedicated дешевле одной H200 и дают больше суммарной памяти.",[27,1576,1578],{"id":1577},"h200-vs-альтернативы","H200 vs альтернативы",[32,1580,1581,1591],{},[35,1582,1583],{},[38,1584,1585,1587,1589],{},[41,1586,1107],{},[41,1588,1110],{},[41,1590,1113],{},[54,1592,1593,1603,1614,1625],{},[38,1594,1595,1598,1600],{},[59,1596,1597],{},"Inference 70B на одной карте",[59,1599,1306],{},[59,1601,1602],{},"141 ГБ хватает без sharding",[38,1604,1605,1608,1611],{},[59,1606,1607],{},"Training 30–70B",[59,1609,1610],{},"H100 \u002F A100",[59,1612,1613],{},"Дешевле, той же архитектуры",[38,1615,1616,1619,1622],{},[59,1617,1618],{},"Inference 7B–13B",[59,1620,1621],{},"A100 40GB \u002F RTX 4090",[59,1623,1624],{},"Не нужна HBM3e",[38,1626,1627,1630,1632],{},[59,1628,1629],{},"Длинный контекст (128k+)",[59,1631,1306],{},[59,1633,1634],{},"KV cache требует памяти",[27,1636,409],{"id":408},[190,1638,1639,1648,1651,1660],{},[135,1640,414,1641,1644,1645,1647],{},[166,1642,1643],{"href":1305},"наличие H200"," — какие конфигурации сейчас ",[496,1646,498],{}," и у каких хостеров.",[135,1649,1650],{},"Сравните почасовую ставку с двумя A100 80GB — иногда две карты дешевле одной H200.",[135,1652,1653,1654,1657,1658,170],{},"Если нужной конфигурации нет — подпишитесь на ",[166,1655,432],{"href":430,"rel":1656},[226],", получите пуш при ",[496,1659,1359],{},[135,1661,1662,1663,1210,1665,1667],{},"Для крупных кластеров (4x\u002F8x H200) — обращайтесь к сейлам ",[166,1664,773],{"href":772},[166,1666,777],{"href":776}," напрямую: это sales-led сегмент, прайс публикуется не всегда.",[27,1669,437],{"id":436},[132,1671,1672,1677],{},[135,1673,1674,1676],{},[166,1675,445],{"href":444}," — если training важнее памяти",[135,1678,1679,1683],{},[166,1680,1682],{"href":1681},"\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-llm-inference","GPU для инференса LLM"," — расчёт VRAM по размеру модели",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":1685},[1686,1687,1688,1689,1690,1691,1692],{"id":1407,"depth":263,"text":1408},{"id":1433,"depth":263,"text":1434},{"id":1511,"depth":263,"text":1512},{"id":1553,"depth":263,"text":1554},{"id":1577,"depth":263,"text":1578},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Сравнение цен и наличия NVIDIA H200 141GB у российских хостеров. Чем H200 отличается от H100, для каких задач LLM переплата оправдана.",{},"\u002Fguides\u002Farenda-h200",{"title":1391,"description":1693},"guides\u002Farenda-h200","pIrs_lj1772fRU7z-bkOVDzvyDPq5wlPl8fwl1UeuPw",{"id":1700,"title":1701,"body":1702,"checkedAt":461,"date":462,"description":2521,"extension":272,"meta":2522,"navigation":274,"path":2523,"seo":2524,"stem":2525,"__hash__":2526},"guides\u002Fguides\u002Farenda-rtx3090.md","RTX 3090 в аренде: дёшево и 24 ГБ VRAM",{"type":8,"value":1703,"toc":2503},[1704,1708,1718,1722,1755,1764,1768,1824,1827,1829,1836,1887,1890,1894,1984,1989,2015,2019,2045,2051,2055,2164,2174,2178,2239,2251,2255,2258,2278,2292,2296,2367,2371,2412,2416,2426,2432,2438,2444,2446,2475,2477],[11,1705,1707],{"id":1706},"rtx-3090-в-аренде","RTX 3090 в аренде",[20,1709,1710,1711,1714,1715,1717],{},"RTX 3090 — это consumer-карта с ",[292,1712,1713],{},"24 ГБ VRAM",", как и у ",[166,1716,617],{"href":800},", но заметно дешевле. Главная причина арендовать 3090 — получить большой объём памяти по минимальной цене. Это лучшее соотношение ₽\u002FГБ VRAM в потребительском сегменте (≈2.8 ₽ за ГБ·ч против 3.5 у 4090).",[27,1719,1721],{"id":1720},"почему-именно-3090","Почему именно 3090",[132,1723,1724,1729,1739,1749],{},[135,1725,1726,1728],{},[292,1727,1713],{}," — достаточно для SDXL generation\u002Ftraining, Flux с квантованием, LoRA-тюна 7B моделей, инференса 13B.",[135,1730,1731,1734,1735,1738],{},[292,1732,1733],{},"Дёшево"," — от ",[292,1736,1737],{},"67 ₽\u002Fч",", против ~83 ₽\u002Fч у 4090 и ~131 ₽\u002Fч у 5090.",[135,1740,1741,1744,1745,1748],{},[292,1742,1743],{},"Широко доступна"," — у ",[166,1746,1747],{"href":776},"immers.cloud"," десятки конфигураций от 1 до 4 GPU, почти всегда in_stock.",[135,1750,1751,1754],{},[292,1752,1753],{},"Хорошее отношение ₽\u002FГБ"," — 2.8 ₽ за ГБ·ч, недосягаемо для других карт с 24+ ГБ VRAM.",[15,1756,1757],{"color":17,"icon":319},[20,1758,1759,1760,1763],{},"RTX 3090 и RTX 4090 имеют ",[292,1761,1762],{},"одинаковый объём VRAM (24 ГБ)",". Разница — в скорости вычислений (4090 быстрее на обучении) и цене (3090 дешевле). Если упираетесь в память, а не в FLOPS — 3090 обычно лучший выбор.",[27,1765,1767],{"id":1766},"спецификации","Спецификации",[32,1769,1770,1779],{},[35,1771,1772],{},[38,1773,1774,1776],{},[41,1775,339],{},[41,1777,1778],{},"RTX 3090",[54,1780,1781,1788,1794,1801,1809,1817],{},[38,1782,1783,1785],{},[59,1784,627],{},[59,1786,1787],{},"Ampere (GA102, 2020)",[38,1789,1790,1792],{},[59,1791,350],{},[59,1793,645],{},[38,1795,1796,1798],{},[59,1797,1012],{},[59,1799,1800],{},"~936 ГБ\u002Fс",[38,1802,1803,1806],{},[59,1804,1805],{},"CUDA-ядра",[59,1807,1808],{},"10 496",[38,1810,1811,1814],{},[59,1812,1813],{},"TDP",[59,1815,1816],{},"350 Вт",[38,1818,1819,1821],{},[59,1820,1043],{},[59,1822,1823],{},"Есть (на референсных картах)",[20,1825,1826],{},"Пропускная способность памяти (~936 ГБ\u002Fс) у 3090 выше, чем у многих pro-карт предыдущих поколений, поэтому для inference она работает на удивление бодро. Узкое место — отсутствие FP8 и медленнее чем Ada Lovelace на обучении.",[27,1828,487],{"id":486},[20,1830,1831,1832,1835],{},"Актуальные цены — на странице ",[166,1833,1778],{"href":1834},"\u002Fgpu\u002Frtx3090",", обновление каждые 30–60 минут. Наблюдаемый диапазон:",[32,1837,1838,1854],{},[35,1839,1840],{},[38,1841,1842,1845,1848,1851],{},[41,1843,1844],{},"Хостер",[41,1846,1847],{},"От (₽\u002Fч)",[41,1849,1850],{},"До (₽\u002Fч)",[41,1852,1853],{},"Формат",[54,1855,1856,1873],{},[38,1857,1858,1862,1867,1870],{},[59,1859,1860],{},[166,1861,1747],{"href":776},[59,1863,1864],{},[292,1865,1866],{},"67",[59,1868,1869],{},"307",[59,1871,1872],{},"Почасово, 1–4 GPU",[38,1874,1875,1879,1882,1884],{},[59,1876,1877],{},[166,1878,784],{"href":783},[59,1880,1881],{},"—",[59,1883,1881],{},[59,1885,1886],{},"Dedicated, preorder",[20,1888,1889],{},"Диапазон широкий (67–307 ₽\u002Fч), потому что верхняя граница — это конфигурации ×3–×4 GPU. Цена за одну карту на multi-GPU узлах обычно ниже, поэтому при параллельных задачах «в ширину» многоблочный узел может оказаться выгоднее, чем несколько отдельных инстансов.",[27,1891,1893],{"id":1892},"rtx-3090-vs-rtx-4090","RTX 3090 vs RTX 4090",[32,1895,1896,1906],{},[35,1897,1898],{},[38,1899,1900,1902,1904],{},[41,1901,339],{},[41,1903,1778],{},[41,1905,617],{},[54,1907,1908,1917,1927,1939,1952,1963,1974],{},[38,1909,1910,1912,1915],{},[59,1911,350],{},[59,1913,1914],{},"24 ГБ",[59,1916,1914],{},[38,1918,1919,1921,1924],{},[59,1920,627],{},[59,1922,1923],{},"Ampere (2020)",[59,1925,1926],{},"Ada Lovelace (2022)",[38,1928,1929,1932,1936],{},[59,1930,1931],{},"Цена от (₽\u002Fч)",[59,1933,1934],{},[292,1935,1866],{},[59,1937,1938],{},"83",[38,1940,1941,1944,1949],{},[59,1942,1943],{},"₽\u002FГБ·ч",[59,1945,1946],{},[292,1947,1948],{},"2.8",[59,1950,1951],{},"3.5",[38,1953,1954,1957,1960],{},[59,1955,1956],{},"Скорость (обучение)",[59,1958,1959],{},"Медленнее",[59,1961,1962],{},"Быстрее (~в 1.5–2×)",[38,1964,1965,1968,1971],{},[59,1966,1967],{},"Скорость (инференс)",[59,1969,1970],{},"Достаточно",[59,1972,1973],{},"Чуть быстрее",[38,1975,1976,1979,1982],{},[59,1977,1978],{},"Доступность",[59,1980,1981],{},"Высокая",[59,1983,1981],{},[1985,1986,1988],"h3",{"id":1987},"когда-3090-лучше-4090","Когда 3090 лучше 4090",[132,1990,1991,1997,2003,2009],{},[135,1992,1993,1996],{},[292,1994,1995],{},"Бюджет важнее скорости."," SDXL generation, инференс 7B\u002F13B, TTS — там разница в скорости незаметна, а разница в цене 16 ₽\u002Fч складывается в тысячи рублей за месяц.",[135,1998,1999,2002],{},[292,2000,2001],{},"Нужен VRAM, а не FLOPS."," Если задача влезает в 24 ГБ и не упирается в вычисления, 4090 ничего не даст кроме переплаты.",[135,2004,2005,2008],{},[292,2006,2007],{},"Длинные сессии."," На месяце разница в цене накапливается — 3090 заметно дешевле. При 24\u002F7 это ~48к ₽\u002Fмес против ~60к у 4090.",[135,2010,2011,2014],{},[292,2012,2013],{},"Мульти-GPU в ширину."," Если запускаете несколько параллельных процессов inference, 2× 3090 дешевле 2× 4090 при том же суммарном VRAM.",[1985,2016,2018],{"id":2017},"когда-4090-лучше-3090","Когда 4090 лучше 3090",[132,2020,2021,2027,2033,2039],{},[135,2022,2023,2026],{},[292,2024,2025],{},"Обучение."," Full fine-tune, продолжительные LoRA-тренировки — 4090 экономит часы, которые стоят дороже разницы в цене GPU.",[135,2028,2029,2032],{},[292,2030,2031],{},"Высокий throughput."," Production-инференс с большой нагрузкой — 4090 обрабатывает больше запросов в час, разница в ₽\u002Fзапрос может быть в пользу 4090.",[135,2034,2035,2038],{},[292,2036,2037],{},"Flux без квантования."," Чуть быстрее на тяжёлой генерации.",[135,2040,2041,2044],{},[292,2042,2043],{},"Нужна новая архитектура."," Ada Lovelace поддерживает некоторые новые форматы (FP8 в ряде сценариев), что может быть важно для специфичных пайплайнов.",[20,2046,2047,2048,170],{},"Подробнее о выборе карты под генерацию — в ",[166,2049,2050],{"href":451},"гайде по Stable Diffusion",[27,2052,2054],{"id":2053},"что-можно-делать-на-24-гб","Что можно делать на 24 ГБ",[32,2056,2057,2069],{},[35,2058,2059],{},[38,2060,2061,2063,2066],{},[41,2062,521],{},[41,2064,2065],{},"3090 (24 ГБ)",[41,2067,2068],{},"Комментарий",[54,2070,2071,2081,2091,2102,2112,2122,2135,2145,2154],{},[38,2072,2073,2075,2078],{},[59,2074,545],{},[59,2076,2077],{},"✅",[59,2079,2080],{},"Запас по памяти",[38,2082,2083,2086,2088],{},[59,2084,2085],{},"SDXL LoRA training",[59,2087,2077],{},[59,2089,2090],{},"Впритык, но работает",[38,2092,2093,2096,2099],{},[59,2094,2095],{},"Flux.1 dev generation",[59,2097,2098],{},"⚠️",[59,2100,2101],{},"С квантованием \u002F fp8",[38,2103,2104,2107,2109],{},[59,2105,2106],{},"Inference 7B (Q4–Q8)",[59,2108,2077],{},[59,2110,2111],{},"С большим запасом",[38,2113,2114,2117,2119],{},[59,2115,2116],{},"Inference 13B (Q4)",[59,2118,2077],{},[59,2120,2121],{},"Помещается",[38,2123,2124,2127,2130],{},[59,2125,2126],{},"Inference 30B+",[59,2128,2129],{},"❌",[59,2131,2132,2133],{},"Мало, нужен ",[166,2134,310],{"href":309},[38,2136,2137,2140,2142],{},[59,2138,2139],{},"LoRA-тюн 7B",[59,2141,2077],{},[59,2143,2144],{},"Оптимально",[38,2146,2147,2150,2152],{},[59,2148,2149],{},"Whisper large-v3",[59,2151,2077],{},[59,2153,941],{},[38,2155,2156,2159,2161],{},[59,2157,2158],{},"TTS (XTTS, F5-TTS)",[59,2160,2077],{},[59,2162,2163],{},"Хватает с большим запасом",[20,2165,2166,2167,1302,2170,2173],{},"Для полного fine-tune больших моделей 24 ГБ мало — там нужны дата-центровые карты (",[166,2168,2169],{"href":309},"A100",[166,2171,2172],{"href":1301},"H100","). LoRA и QLoRA на 7B–13B моделях на 3090 работают хорошо.",[27,2175,2177],{"id":2176},"считаем-стоимость-месяца","Считаем стоимость месяца",[32,2179,2180,2193],{},[35,2181,2182],{},[38,2183,2184,2187,2190],{},[41,2185,2186],{},"Режим",[41,2188,2189],{},"Часов\u002Fмес",[41,2191,2192],{},"Сумма (₽) при 67 ₽\u002Fч",[54,2194,2195,2206,2217,2228],{},[38,2196,2197,2200,2203],{},[59,2198,2199],{},"1 ч\u002Fдень",[59,2201,2202],{},"~30",[59,2204,2205],{},"~2 000",[38,2207,2208,2211,2214],{},[59,2209,2210],{},"4 ч\u002Fдень",[59,2212,2213],{},"~120",[59,2215,2216],{},"~8 000",[38,2218,2219,2222,2225],{},[59,2220,2221],{},"8 ч\u002Fдень",[59,2223,2224],{},"~240",[59,2226,2227],{},"~16 000",[38,2229,2230,2233,2236],{},[59,2231,2232],{},"24\u002F7",[59,2234,2235],{},"720",[59,2237,2238],{},"~48 000",[20,2240,2241,2242,311,2244,2246,2247,170],{},"При коротких сессиях 3090 — одна из самых доступных карт с большим VRAM. При 24\u002F7 dedicated-вариант может оказаться сопоставим или дешевле — сравните с dedicated у ",[166,2243,784],{"href":783},[166,2245,773],{"href":772},", см. ",[166,2248,2250],{"href":2249},"\u002Fguides\u002Farenda-servera-gpu","гайд по форматам",[27,2252,2254],{"id":2253},"multi-gpu-2-4-3090","Multi-GPU: 2×, 4× 3090",[20,2256,2257],{},"У immers есть конфигурации ×2, ×3, ×4 3090. Когда это имеет смысл:",[132,2259,2260,2266,2272],{},[135,2261,2262,2265],{},[292,2263,2264],{},"Параллельные задачи inference"," — несколько процессов одновременно, каждый на своей карте.",[135,2267,2268,2271],{},[292,2269,2270],{},"Разные модели одновременно"," — например, LLM на одной карте, SDXL на другой.",[135,2273,2274,2277],{},[292,2275,2276],{},"Data-parallel обучение маленьких моделей"," — ускоряет LoRA-тюн в разы.",[20,2279,2280,2281,2284,2285,2287,2288,1210,2290,170],{},"Для model-parallel обучения на consumer-картах 3090 не подходит: ",[292,2282,2283],{},"NVLink на 3090 есть, но только на референс-картах",", и в аренде почти всегда встречаются нереференсные версии без моста. Для model-parallel берите ",[166,2286,2169],{"href":309}," с NVLink, ",[166,2289,2172],{"href":1301},[166,2291,1306],{"href":1305},[27,2293,2295],{"id":2294},"примеры-сценариев","Примеры сценариев",[32,2297,2298,2310],{},[35,2299,2300],{},[38,2301,2302,2304,2307],{},[41,2303,1107],{},[41,2305,2306],{},"Конфиг",[41,2308,2309],{},"Почему 3090",[54,2311,2312,2323,2334,2345,2356],{},[38,2313,2314,2317,2320],{},[59,2315,2316],{},"SDXL generation для блога",[59,2318,2319],{},"1× 3090, 1–2 ч\u002Fнеделя",[59,2321,2322],{},"24 ГБ, дёшево, скорости хватает",[38,2324,2325,2328,2331],{},[59,2326,2327],{},"LoRA-тюн 7B модели на своих данных",[59,2329,2330],{},"1× 3090, 3–5 ч за прогон",[59,2332,2333],{},"Влезает с градиентами",[38,2335,2336,2339,2342],{},[59,2337,2338],{},"Inference 13B (Q4) для Telegram-бота",[59,2340,2341],{},"1× 3090, 24\u002F7",[59,2343,2344],{},"Помещается, дешевле чем A100",[38,2346,2347,2350,2353],{},[59,2348,2349],{},"Параллельный inference нескольких моделей",[59,2351,2352],{},"2× 3090",[59,2354,2355],{},"Дешевле 2× 4090 при том же VRAM",[38,2357,2358,2361,2364],{},[59,2359,2360],{},"Ночное обучение SDXL LoRA",[59,2362,2363],{},"1× 3090, 6 ч за ночь",[59,2365,2366],{},"6 ч × 67 = ~400 ₽ за ночь",[27,2368,2370],{"id":2369},"подводные-камни","Подводные камни",[132,2372,2373,2384,2394,2400,2406],{},[135,2374,2375,2378,2379,2383],{},[292,2376,2377],{},"Не путать с 3080."," У ",[166,2380,2382],{"href":2381},"\u002Fgpu\u002Frtx3080","RTX 3080"," 10–12 ГБ VRAM — почти вдвое меньше. Это критично для SDXL и 13B inference.",[135,2385,2386,2389,2390,2393],{},[292,2387,2388],{},"Refurbished\u002Fб\u002Fу карты."," Consumer-карты в аренде могут быть износившимися — проверяйте температуру и стабильность при первом запуске (",[496,2391,2392],{},"nvidia-smi",", короткий бенчмарк).",[135,2395,2396,2399],{},[292,2397,2398],{},"Драйверы и CUDA."," 3090 поддерживает актуальные версии CUDA, но на старых образах ОС могут быть нюансы — уточняйте образ у хостера.",[135,2401,2402,2405],{},[292,2403,2404],{},"Охлаждение в мульти-GPU узлах."," 4× 3090 в одном сервере греется сильно (TDP 350 Вт ×4 = 1.4 кВт тепла) — на длинных задачах возможен троттлинг. Для длительного обучения лучше dedicated с хорошим охлаждением.",[135,2407,2408,2411],{},[292,2409,2410],{},"Нет NVLink в аренде."," Как сказано выше, model-parallel на арендных 3090 практически невозможен.",[27,2413,2415],{"id":2414},"частые-вопросы","Частые вопросы",[20,2417,2418,2421,2422,1210,2424,170],{},[292,2419,2420],{},"Хватит ли 3090 для запуска Llama 3 70B?","\nВ Q4-квантовании 70B занимает ~40 ГБ — одна 3090 не потянет. Две 3090 без NVLink тоже плохо (model-parallel не работает). Для 70B берите ",[166,2423,310],{"href":309},[166,2425,2172],{"href":1301},[20,2427,2428,2431],{},[292,2429,2430],{},"Можно ли на 3090 запускать Flux.1 dev?","\nДа, с квантованием (fp8 \u002F GGUF). Полная fp16 версия занимает ~24 ГБ и идёт впритык, с риском OOM.",[20,2433,2434,2437],{},[292,2435,2436],{},"3090 или 4090 для SDXL LoRA training?","\nЕсли учитесь\u002Fэкспериментируете — 3090, дешевле. Если делаете это регулярно и время дорого — 4090 окупится за счёт скорости.",[20,2439,2440,2443],{},[292,2441,2442],{},"Почему 3090 дешевле 4090, если у них одинаковый VRAM?","\n3090 вышла в 2020 году (Ampere), 4090 — в 2022 (Ada Lovelace). 4090 заметно быстрее на вычислениях, поэтому стоит дороже, несмотря на тот же объём памяти.",[27,2445,409],{"id":408},[190,2447,2448,2454,2459,2468],{},[135,2449,414,2450,2453],{},[166,2451,2452],{"href":1834},"наличие RTX 3090"," — какие конфигурации сейчас in_stock.",[135,2455,2456,2457,170],{},"Если задача в 24 ГБ и не требует максимальной скорости — берите 3090. Если требует — сравните с ",[166,2458,617],{"href":800},[135,2460,2461,2462,2464,2465,1213],{},"Для коротких сессий — почасовая аренда у ",[166,2463,777],{"href":776},". Для постоянной нагрузки — dedicated (см. ",[166,2466,2467],{"href":2249},"гайд по dedicated vs облаку",[135,2469,2470,2471,2474],{},"Для редких конфигураций (×4, специфический CPU\u002FRAM) подпишитесь на ",[166,2472,432],{"href":430,"rel":2473},[226]," по 3090 — поймаете дешёвый in_stock.",[27,2476,437],{"id":436},[132,2478,2479,2486,2491,2498],{},[135,2480,2481,2485],{},[166,2482,2484],{"href":2483},"\u002Fguides\u002Fvps-s-videokartoy-deshevo","VPS с видеокартой дёшево"," — 3090 в контексте бюджетного сегмента",[135,2487,2488,2490],{},[166,2489,452],{"href":451}," — 3090 vs 4090 под генерацию",[135,2492,2493,2497],{},[166,2494,2496],{"href":2495},"\u002Fguides\u002Fsravnenie-cen-gpu-arendy","Сравнение цен GPU-аренды"," — обзор по всем картам и хостерам",[135,2499,2500,2502],{},[166,2501,1244],{"href":465}," — когда 24 ГБ уже мало",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":2504},[2505,2506,2507,2508,2513,2514,2515,2516,2517,2518,2519,2520],{"id":1720,"depth":263,"text":1721},{"id":1766,"depth":263,"text":1767},{"id":486,"depth":263,"text":487},{"id":1892,"depth":263,"text":1893,"children":2509},[2510,2512],{"id":1987,"depth":2511,"text":1988},3,{"id":2017,"depth":2511,"text":2018},{"id":2053,"depth":263,"text":2054},{"id":2176,"depth":263,"text":2177},{"id":2253,"depth":263,"text":2254},{"id":2294,"depth":263,"text":2295},{"id":2369,"depth":263,"text":2370},{"id":2414,"depth":263,"text":2415},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"RTX 3090 в аренде в России: от 67 до 307 ₽\u002Fчас, 24 ГБ VRAM. Бюджетная альтернатива RTX 4090 для SDXL, LoRA и инференса где важна память, а не скорость.",{},"\u002Fguides\u002Farenda-rtx3090",{"title":1701,"description":2521},"guides\u002Farenda-rtx3090","_VJqo1KMgtkLK87YCnHEd9U7t13x_2co0jFxI3ZjkwI",{"id":2528,"title":2529,"body":2530,"checkedAt":461,"date":462,"description":2838,"extension":272,"meta":2839,"navigation":274,"path":826,"seo":2840,"stem":2841,"__hash__":2842},"guides\u002Fguides\u002Farenda-rtx4090.md","Аренда RTX 4090: самый мощный consumer GPU с 24GB",{"type":8,"value":2531,"toc":2830},[2532,2535,2542,2546,2559,2564,2567,2571,2656,2665,2669,2672,2743,2748,2767,2769,2788,2790,2816,2818],[11,2533,827],{"id":2534},"аренда-rtx-4090",[20,2536,2537,2538,2541],{},"RTX 4090 — ",[292,2539,2540],{},"самая мощная consumer-карта с 24 ГБ VRAM"," на российском рынке аренды. Архитектура Ada Lovelace; для генерации изображений и инференса небольших LLM оптимальна по соотношению цена\u002Fпроизводительность. Дата-центровые карты (A100, H100) для этих задач избыточны.",[27,2543,2545],{"id":2544},"текущие-цены-и-наличие","Текущие цены и наличие",[20,2547,490,2548,494,2551,2553,2554,2556,2557,170],{},[292,2549,2550],{},"83–671 ₽\u002Fчас",[496,2552,498],{},". Самая дешёвая 24-ГБ карта на рынке — ",[166,2555,1778],{"href":1834}," (от 67 ₽\u002Fч), но 4090 заметно быстрее. Актуальные данные — на странице ",[166,2558,617],{"href":800},[15,2560,2561],{"color":17,"icon":319},[20,2562,2563],{},"GPURadar показывает всех хостеров, включая тех, у кого нет реферальной программы. Дешевле — значит дешевле, рефка не влияет на выдачу.",[20,2565,2566],{},"Разброс цен велик: dedicated-серверы на месяц дают эквивалентную ставку ближе к 83 ₽\u002Fчас, почасовая аренда на 1–2 часа — к 300–671 ₽\u002Fчас.",[27,2568,2570],{"id":2569},"для-чего-подходит-4090","Для чего подходит 4090",[32,2572,2573,2583],{},[35,2574,2575],{},[38,2576,2577,2579,2581],{},[41,2578,521],{},[41,2580,524],{},[41,2582,527],{},[54,2584,2585,2595,2605,2615,2625,2636,2646],{},[38,2586,2587,2590,2592],{},[59,2588,2589],{},"Stable Diffusion 1.5 \u002F SDXL",[59,2591,537],{},[59,2593,2594],{},"Оптимум: 24 ГБ хватает с запасом",[38,2596,2597,2600,2602],{},[59,2598,2599],{},"Flux.1 dev (generation)",[59,2601,537],{},[59,2603,2604],{},"24 ГБ — рабочий минимум для FP8",[38,2606,2607,2610,2612],{},[59,2608,2609],{},"LoRA training (SDXL)",[59,2611,537],{},[59,2613,2614],{},"24 ГБ достаточно для LoRA",[38,2616,2617,2620,2622],{},[59,2618,2619],{},"Inference LLM 7B",[59,2621,537],{},[59,2623,2624],{},"Влезает в FP16 полностью",[38,2626,2627,2630,2633],{},[59,2628,2629],{},"Inference LLM 13B",[59,2631,2632],{},"Да (с квантизацией)",[59,2634,2635],{},"INT8\u002FINT4 — без проблем",[38,2637,2638,2641,2643],{},[59,2639,2640],{},"Training LLM 7B (полный FT)",[59,2642,578],{},[59,2644,2645],{},"24 ГБ мало для full fine-tune",[38,2647,2648,2651,2653],{},[59,2649,2650],{},"Training LLM 30B+",[59,2652,589],{},[59,2654,2655],{},"Нужна A100 80GB \u002F H100",[15,2657,2658],{"color":17,"icon":715},[20,2659,2660,2661,2664],{},"Для генерации изображений и инференса 7B моделей ",[292,2662,2663],{},"4090 — оптимум",". Для дефицитных задач (обучение крупных LLM) лучше A100\u002FH100.",[27,2666,2668],{"id":2667},"_4090-vs-a5000-vs-3090","4090 vs A5000 vs 3090",[20,2670,2671],{},"Все три карты имеют 24 ГБ VRAM, но сильно различаются по скорости и цене.",[32,2673,2674,2686],{},[35,2675,2676],{},[38,2677,2678,2680,2682,2684],{},[41,2679,339],{},[41,2681,617],{},[41,2683,614],{},[41,2685,1778],{},[54,2687,2688,2700,2711,2722,2733],{},[38,2689,2690,2692,2695,2698],{},[59,2691,627],{},[59,2693,2694],{},"Ada Lovelace",[59,2696,2697],{},"Ampere",[59,2699,2697],{},[38,2701,2702,2704,2706,2709],{},[59,2703,350],{},[59,2705,645],{},[59,2707,2708],{},"24 ГБ GDDR6",[59,2710,645],{},[38,2712,2713,2715,2717,2719],{},[59,2714,653],{},[59,2716,659],{},[59,2718,656],{},[59,2720,2721],{},"~35",[38,2723,2724,2726,2728,2730],{},[59,2725,667],{},[59,2727,673],{},[59,2729,670],{},[59,2731,2732],{},"67–307",[38,2734,2735,2737,2739,2741],{},[59,2736,681],{},[59,2738,687],{},[59,2740,684],{},[59,2742,687],{},[20,2744,2745],{},[292,2746,2747],{},"Выводы:",[132,2749,2750,2756,2761],{},[135,2751,2752,2755],{},[292,2753,2754],{},"4090 быстрее всех"," на inference\u002Fgeneration (FP16, FP8 вычисления Ada).",[135,2757,2758,2760],{},[292,2759,503],{}," — профессиональная карта, иногда дешевле 4090. Подходит, если важна стабильность драйверов и ECC-подобная память (GDDR6 с ECC), а пиковая скорость не критична.",[135,2762,2763,2766],{},[292,2764,2765],{},"3090"," — самая дешёвая 24-ГБ карта, но заметно медленнее 4090 и старше. Хороша для бюджетного inference, плоха для обучения.",[27,2768,759],{"id":758},[190,2770,2771,2776,2784],{},[135,2772,414,2773,767],{},[166,2774,2775],{"href":800},"страницу RTX 4090",[135,2777,2778,2779,311,2781,2783],{},"У ",[166,2780,773],{"href":772},[166,2782,777],{"href":776}," — преимущественно почасовая аренда, конфигурации с 1–8 карт.",[135,2785,2778,2786,785],{},[166,2787,784],{"href":783},[27,2789,409],{"id":408},[190,2791,2792,2795,2807,2810],{},[135,2793,2794],{},"Определите задачу → нужен ли именно 24 ГБ (для SDXL\u002FFlux\u002F7B — да).",[135,2796,2797,2798,2801,2802,311,2804,2806],{},"Сравните ",[166,2799,2800],{"href":800},"4090"," с ",[166,2803,503],{"href":502},[166,2805,2765],{"href":1834}," по цене на текущий момент.",[135,2808,2809],{},"Для коротких сессий — почасовая аренда; для постоянных — dedicated на месяц.",[135,2811,427,2812,2815],{},[166,2813,432],{"href":430,"rel":2814},[226],", если ждёте конкретную конфигурацию.",[27,2817,437],{"id":436},[132,2819,2820,2825],{},[135,2821,2822,2824],{},[166,2823,1238],{"href":847}," — когда нужна pro-карта вместо consumer",[135,2826,2827,2829],{},[166,2828,452],{"href":451}," — детальный разбор генерации изображений",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":2831},[2832,2833,2834,2835,2836,2837],{"id":2544,"depth":263,"text":2545},{"id":2569,"depth":263,"text":2570},{"id":2667,"depth":263,"text":2668},{"id":758,"depth":263,"text":759},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Где арендовать RTX 4090 в России и почём. Сравнение с A5000 и 3090, для чего подходит (Stable Diffusion, Flux, LoRA, inference 7B), цены хостеров.",{},{"title":2529,"description":2838},"guides\u002Farenda-rtx4090","qyTza0iOGnYcc8TbSePlZMpuoxRNr9kz7jCQAqCOWWI",{"id":2844,"title":2845,"body":2846,"checkedAt":461,"date":462,"description":3626,"extension":272,"meta":3627,"navigation":274,"path":2249,"seo":3628,"stem":3629,"__hash__":3630},"guides\u002Fguides\u002Farenda-servera-gpu.md","Аренда сервера с GPU: dedicated vs облачный",{"type":8,"value":2847,"toc":3607},[2848,2852,2863,2867,2880,2884,3002,3015,3019,3022,3052,3055,3084,3088,3094,3131,3140,3143,3147,3153,3171,3174,3178,3283,3287,3290,3322,3325,3329,3368,3372,3375,3407,3414,3428,3431,3435,3438,3458,3465,3467,3502,3504,3510,3516,3522,3533,3539,3541,3582,3584],[11,2849,2851],{"id":2850},"аренда-сервера-с-gpu","Аренда сервера с GPU",[20,2853,2854,2855,2858,2859,2862],{},"GPU в аренде бывает в двух принципиально разных форматах. ",[292,2856,2857],{},"Dedicated"," — вы выкупаете физический сервер целиком на месяц (или дольше), никто кроме вас на нём не работает. ",[292,2860,2861],{},"Облачный"," — берёте инстанс с GPU почасово, у хостера может быть несколько клиентов на одном железе через гипервизор\u002FMIG\u002FvGPU. От выбора формата зависит цена, изоляция и гибкость сильнее, чем от самой модели карты.",[27,2864,2866],{"id":2865},"когда-dedicated-когда-облако","Когда dedicated, когда облако",[132,2868,2869,2874],{},[135,2870,2871,2873],{},[292,2872,2857],{}," — постоянная нагрузка 24\u002F7, нужна аппаратная изоляция, специфический PCIe-инвентарь (NVLink, много GPU в одном узле), длинные обучения, требования к SLA.",[135,2875,2876,2879],{},[292,2877,2878],{},"Облако"," — короткие и нерегулярные задачи, потребность в эластичности (сегодня 1 GPU, завтра 8), быстрая смена модели карты, дебаг, стартап без бюджета на длинный контракт.",[27,2881,2883],{"id":2882},"сравнение-форматов","Сравнение форматов",[32,2885,2886,2898],{},[35,2887,2888],{},[38,2889,2890,2892,2895],{},[41,2891,339],{},[41,2893,2894],{},"Dedicated (HOSTKEY)",[41,2896,2897],{},"Облако (Selectel, immers)",[54,2899,2900,2911,2922,2936,2947,2958,2969,2980,2991],{},[38,2901,2902,2905,2908],{},[59,2903,2904],{},"Оплата",[59,2906,2907],{},"Месячная, сервер за вами",[59,2909,2910],{},"Почасовая, за факт работы",[38,2912,2913,2916,2919],{},[59,2914,2915],{},"Цена на дешёвых картах",[59,2917,2918],{},"Обычно выше на 1 GPU",[59,2920,2921],{},"Ниже (от 43 ₽\u002Fч)",[38,2923,2924,2927,2933],{},[59,2925,2926],{},"Цена при 24\u002F7",[59,2928,2929,2932],{},[292,2930,2931],{},"Выгоднее"," при постоянной нагрузке",[59,2934,2935],{},"Дороже (24×30×hourly)",[38,2937,2938,2941,2944],{},[59,2939,2940],{},"Изоляция",[59,2942,2943],{},"Полная, ваше железо",[59,2945,2946],{},"Разделение времени \u002F vGPU \u002F MIG",[38,2948,2949,2952,2955],{},[59,2950,2951],{},"Эластичность",[59,2953,2954],{},"Низкая — фиксированная конфигурация",[59,2956,2957],{},"Высокая — меняйте число GPU и модель",[38,2959,2960,2963,2966],{},[59,2961,2962],{},"Гарантия наличия",[59,2964,2965],{},"Зависит от парка хостера",[59,2967,2968],{},"Зависит от облачного пула",[38,2970,2971,2974,2977],{},[59,2972,2973],{},"Стартовое время",[59,2975,2976],{},"От часов до дней",[59,2978,2979],{},"Минуты",[38,2981,2982,2985,2988],{},[59,2983,2984],{},"Возврат\u002Fперенос данных",[59,2986,2987],{},"Сложный, физический переезд",[59,2989,2990],{},"Простой, через образы\u002Fснапшоты",[38,2992,2993,2996,2999],{},[59,2994,2995],{},"Цены в валюте",[59,2997,2998],{},"У HOSTKEY — EUR→RUB",[59,3000,3001],{},"₽ напрямую",[15,3003,3004],{"color":17,"icon":319},[20,3005,3006,3007,3010,3011,170],{},"Порог переключения с облака на dedicated — примерно ",[292,3008,3009],{},"8 часов работы GPU в день",". Ниже — облако, выше — dedicated. Подробнее в ",[166,3012,3014],{"href":3013},"\u002Fguides\u002Fpochasovaya-arenda-gpu","гайде по почасовой аренде",[27,3016,3018],{"id":3017},"где-что-брать","Где что брать",[1985,3020,2857],{"id":3021},"dedicated",[132,3023,3024,3045],{},[135,3025,3026,3030,3031,3033,3034,1302,3038,3040,3041,3044],{},[292,3027,3028],{},[166,3029,784],{"href":783}," — главный dedicated-провайдер в каталоге. Серверы с ",[166,3032,617],{"href":800}," (dedicated 1×4090 обычно ~50–90 тыс ₽\u002Fмес), ",[166,3035,3037],{"href":3036},"\u002Fgpu\u002Frtx5090","RTX 5090",[166,3039,503],{"href":502},", конфигурации до 4–8 GPU в узле. Цены в EUR→RUB, много ",[496,3042,3043],{},"preorder"," позиций — точные тарифы и наличие уточняйте у HOSTKEY и на странице модели.",[135,3046,3047,3051],{},[292,3048,3049],{},[166,3050,773],{"href":772}," — помимо облака, имеет dedicated-линейку на pro-картах. Удобен, когда хочется держать разработку и продакшен у одного провайдера.",[1985,3053,2878],{"id":3054},"облако",[132,3056,3057,3070],{},[135,3058,3059,3063,3064,3066,3067,3069],{},[292,3060,3061],{},[166,3062,1747],{"href":776}," — лидер почасовых consumer и pro карт. От ",[166,3065,2382],{"href":2381}," (43 ₽\u002Fч) до ",[166,3068,1306],{"href":1305}," (423 ₽\u002Fч). Stop\u002Fstart, гибкое число GPU, почти всё in_stock.",[135,3071,3072,3076,3077,1302,3081,3083],{},[292,3073,3074],{},[166,3075,773],{"href":772}," — облако на части каталога (",[166,3078,3080],{"href":3079},"\u002Fgpu\u002Fa2000","A2000",[166,3082,2169],{"href":309},"), плюс сильный dedicated-сегмент.",[27,3085,3087],{"id":3086},"цены-на-одной-карте-dedicated-vs-облако","Цены на одной карте: dedicated vs облако",[20,3089,3090,3091,3093],{},"Для примера возьмём ",[292,3092,617],{},", которая есть в обоих форматах:",[32,3095,3096,3107],{},[35,3097,3098],{},[38,3099,3100,3102,3104],{},[41,3101,1853],{},[41,3103,372],{},[41,3105,3106],{},"Эквивалент в ₽\u002Fч при 24\u002F7",[54,3108,3109,3120],{},[38,3110,3111,3114,3117],{},[59,3112,3113],{},"Облако immers, почасово",[59,3115,3116],{},"83 ₽\u002Fч",[59,3118,3119],{},"~83 ₽\u002Fч (факт)",[38,3121,3122,3125,3128],{},[59,3123,3124],{},"Dedicated HOSTKEY, месяц",[59,3126,3127],{},"~50–90 тыс ₽\u002Fмес (1×4090)",[59,3129,3130],{},"~70–125 ₽\u002Fч (если занят 24\u002F7)",[15,3132,3133],{"color":180,"icon":181},[20,3134,3135,3136,3139],{},"Цены dedicated у HOSTKEY нужно ",[292,3137,3138],{},"считать на свою нагрузку",", а не сравнивать «в лоб» с почасовой. Dedicated платится за месяц независимо от загрузки: если карта будет молчать — это прямой убыток. Если гудит 24\u002F7 — dedicated часто выигрывает на крупных мульти-GPU конфигах.",[20,3141,3142],{},"Картина меняется на больших узлах. Конфигурация 8×4090 в dedicated выглядит дорого в абсолютных цифрах (~400–700 тыс ₽\u002Fмес), но в пересчёте на одну карту при 24\u002F7 это уже сопоставимо или дешевле, чем 8 параллельных почасовых инстансов. Поэтому dedicated чаще имеет смысл именно для мульти-GPU обучения, а не для одной карты.",[27,3144,3146],{"id":3145},"пример-обучение-llm-на-4a100","Пример: обучение LLM на 4×A100",[20,3148,3149,3150,3152],{},"Сравним форматы под реальную задачу — дообучение 13B-модели на 4×",[166,3151,310],{"href":309},", обучение длится 5 дней (~120 часов):",[132,3154,3155,3165],{},[135,3156,3157,3160,3161,3164],{},[292,3158,3159],{},"Облако immers, 4×A100:"," ~793 ₽\u002Fч × 120 ч = ",[292,3162,3163],{},"~95 000 ₽",". Без обязательств, можно прервать.",[135,3166,3167,3170],{},[292,3168,3169],{},"Dedicated на неделю:"," обычно продаётся от месяца, поэтому 5 дней dedicated — это месячная цена (~200–400 тыс ₽ у HOSTKEY за узел с A100, точные тарифы уточняйте у провайдера). Dedicated окупается только при утилизации узла минимум на 2–3 недели.",[20,3172,3173],{},"Вывод: для разового 5-дневного обучения облако дешевле и гибче. Dedicated берите, если подобных запусков несколько в месяц.",[27,3175,3177],{"id":3176},"типичные-сценарии","Типичные сценарии",[32,3179,3180,3190],{},[35,3181,3182],{},[38,3183,3184,3186,3188],{},[41,3185,1107],{},[41,3187,1853],{},[41,3189,1113],{},[54,3191,3192,3202,3213,3223,3233,3243,3253,3263,3273],{},[38,3193,3194,3197,3199],{},[59,3195,3196],{},"Production-инференс API 24\u002F7",[59,3198,2857],{},[59,3200,3201],{},"Постоянная нагрузка → дешевле на месяце",[38,3203,3204,3207,3210],{},[59,3205,3206],{},"Долгое обучение LLM (3–7 дней)",[59,3208,3209],{},"Dedicated или облако",[59,3211,3212],{},"Сравните dedicated-неделю vs hourly×168ч",[38,3214,3215,3218,3220],{},[59,3216,3217],{},"Генерация для себя по выходным",[59,3219,2878],{},[59,3221,3222],{},"2–4 часа в неделю, dedicated окупаться не будет",[38,3224,3225,3228,3230],{},[59,3226,3227],{},"Разработка и дебаг пайплайна",[59,3229,2878],{},[59,3231,3232],{},"Нужна эластичность, быстрый stop",[38,3234,3235,3238,3240],{},[59,3236,3237],{},"Мульти-GPU обучение 4–8 карт",[59,3239,2857],{},[59,3241,3242],{},"NVLink и единый узел проще на dedicated",[38,3244,3245,3248,3250],{},[59,3246,3247],{},"Однократный бенчмарк",[59,3249,2878],{},[59,3251,3252],{},"Запустил, измерил, выключил",[38,3254,3255,3258,3260],{},[59,3256,3257],{},"Студенческий проект \u002F пет-проджект",[59,3259,2878],{},[59,3261,3262],{},"Низкий бюджет, оплата по факту",[38,3264,3265,3268,3270],{},[59,3266,3267],{},"CI\u002FCD с GPU-тестами",[59,3269,2878],{},[59,3271,3272],{},"Короткие прогоны, эластичность",[38,3274,3275,3278,3280],{},[59,3276,3277],{},"HIPAA-подобные требования к данным",[59,3279,2857],{},[59,3281,3282],{},"Полная изоляция железа",[27,3284,3286],{"id":3285},"когда-dedicated-реально-нужен","Когда dedicated реально нужен",[20,3288,3289],{},"Не стоит брать dedicated «на всякий случай». Реальные триггеры:",[190,3291,3292,3298,3304,3310,3316],{},[135,3293,3294,3297],{},[292,3295,3296],{},"Нагрузка стабильно выше ~8 часов GPU в день"," на одной карте — dedicated уже дешевле.",[135,3299,3300,3303],{},[292,3301,3302],{},"Мульти-GPU обучение"," на 4–8 картах — облако либо дорого, либо нет нужного узла с NVLink.",[135,3305,3306,3309],{},[292,3307,3308],{},"Жёсткие требования к изоляции"," — HIPAA-подобные ограничения, чувствительные данные, нельзя делить железо.",[135,3311,3312,3315],{},[292,3313,3314],{},"Стабильное железо под пайплайн"," — калибровка под конкретный узел, предсказуемые тайминги бенчмарков.",[135,3317,3318,3321],{},[292,3319,3320],{},"Длинный контракт выгоднее"," — иногда dedicated на 3–6 месяцев даёт скидку, перекрывающую потерю гибкости.",[20,3323,3324],{},"Если ни один из пунктов не про вас — облако почти наверняка разумнее.",[27,3326,3328],{"id":3327},"когда-облако-реально-нужно","Когда облако реально нужно",[190,3330,3331,3337,3343,3356,3362],{},[135,3332,3333,3336],{},[292,3334,3335],{},"Нерегулярная нагрузка"," — пара часов в день или только по выходным.",[135,3338,3339,3342],{},[292,3340,3341],{},"Нужна эластичность"," — масштаб в ширину под пик, потом сжатие.",[135,3344,3345,3348,3349,3352,3353,3355],{},[292,3346,3347],{},"Разные карты под разные задачи"," — сегодня ",[166,3350,3351],{"href":2381},"3080"," для дебага, завтра ",[166,3354,2169],{"href":309}," для обучения.",[135,3357,3358,3361],{},[292,3359,3360],{},"Ограниченный бюджет"," — оплата по факту, без месячной предоплаты.",[135,3363,3364,3367],{},[292,3365,3366],{},"Быстрый старт"," — нужно запуститься за минуты, а не ждать настройки dedicated.",[27,3369,3371],{"id":3370},"что-входит-в-dedicated-сервер","Что входит в dedicated-сервер",[20,3373,3374],{},"Dedicated — это не только GPU. В цену обычно входит:",[132,3376,3377,3383,3389,3395,3401],{},[135,3378,3379,3382],{},[292,3380,3381],{},"Сервер целиком",": материнская плата, CPU, RAM, блоки питания.",[135,3384,3385,3388],{},[292,3386,3387],{},"Диски",": системный SSD\u002FNVMe + данные, конфигурация зависит от тарифа.",[135,3390,3391,3394],{},[292,3392,3393],{},"Сеть",": порт 1–10 Гбит\u002Fс, выделенный IP.",[135,3396,3397,3400],{},[292,3398,3399],{},"ОС и базовая настройка",": Linux (Ubuntu\u002FDebian\u002FCentOS), драйверы NVIDIA.",[135,3402,3403,3406],{},[292,3404,3405],{},"IPMI \u002F KVM"," для удалённого управления на уровне железа.",[20,3408,3409,3410,3413],{},"Что обычно ",[292,3411,3412],{},"не входит"," и оплачивается отдельно:",[132,3415,3416,3419,3422,3425],{},[135,3417,3418],{},"Дополнительные диски сверх тарифа.",[135,3420,3421],{},"Резервные копии и снапшоты.",[135,3423,3424],{},"Защита от DDoS выше базового уровня.",[135,3426,3427],{},"Трафик сверх лимита (у HOSTKEY часто есть месячный квот).",[20,3429,3430],{},"При сравнении dedicated и облака учитывайте полную стоимость, а не только «цена за GPU в час».",[27,3432,3434],{"id":3433},"гибридная-схема","Гибридная схема",[20,3436,3437],{},"Часто оптимальна не чистая модель, а комбинация:",[132,3439,3440,3446,3452],{},[135,3441,3442,3445],{},[292,3443,3444],{},"Продакшен на dedicated"," (постоянный инференс API на 1–2 GPU).",[135,3447,3448,3451],{},[292,3449,3450],{},"Разработка и пиковая нагрузка в облаке"," (дебаг, эксперименты, обучение по требованию).",[135,3453,3454,3457],{},[292,3455,3456],{},"Хранилище общее"," — данные лежат у одного провайдера, чтобы не гонять их туда-сюда.",[20,3459,3460,311,3462,3464],{},[166,3461,773],{"href":772},[166,3463,777],{"href":776}," удобны для гибрида, потому что у них есть и облако, и dedicated в одном аккаунте, с общим биллингом.",[27,3466,2370],{"id":2369},[132,3468,3469,3475,3484,3490,3496],{},[135,3470,3471,3474],{},[292,3472,3473],{},"Dedicated в EUR"," — курс добавляет волатильность к бюджету на месяц. Закладывайте запас 5–10% на колебания.",[135,3476,3477,3480,3481,3483],{},[292,3478,3479],{},"Preorder у dedicated"," — популярные конфигурации могут быть «в предзаказе» неделями. Проверяйте ",[496,3482,498],{}," на странице модели перед планированием.",[135,3485,3486,3489],{},[292,3487,3488],{},"Облачный «шаред»"," — на cheap-конфигурациях соседние VM могут отбирать CPU\u002FRAM, влияя на стабильность пайплайна. Для чувствительных задач уточняйте тип виртуализации.",[135,3491,3492,3495],{},[292,3493,3494],{},"Перенос данных"," — переход облако↔dedicated требует перегона датасетов и чекпойнтов, закладывайте время и трафик. Часто дешевле держать хранилище у одного провайдера.",[135,3497,3498,3501],{},[292,3499,3500],{},"Скрытые стоимости"," — у dedicated бывает плата за установку\u002Fнастройку ОС, IP, трафик сверх лимита. У облака — за дисковое пространство остановленных инстансов и исходящий трафик.",[27,3503,2415],{"id":2414},[20,3505,3506,3509],{},[292,3507,3508],{},"Можно ли начать с облака и перейти на dedicated?","\nДа, и это рекомендуемый путь. Сначала обкатайте пайплайн в облаке, замерьте реальную часовую нагрузку за пару недель, потом решайте — если выходит >8 ч\u002Fдень, переходите на dedicated.",[20,3511,3512,3515],{},[292,3513,3514],{},"Что дешевле для 1 карты 24\u002F7 — облако или dedicated?","\nПочти всегда dedicated. Облачный 24\u002F7 инстанс проигрывает месячному тарифу примерно в 2.5 раза. Но если нагрузка нерегулярная — облако всё равно выгоднее.",[20,3517,3518,3521],{},[292,3519,3520],{},"Стоит ли брать dedicated ради NVLink?","\nТолько если ваш пайплайн реально использует model-parallel и упирается в пропускную способность между GPU. Для data-parallel обучения NVLink не обязателен.",[20,3523,3524,3527,3529,3530,3532],{},[292,3525,3526],{},"Какой хостер надёжнее для dedicated?",[166,3528,773],{"href":772}," — российский провайдер с SLA и сертификацией, удобен для корпоративных клиентов. ",[166,3531,784],{"href":783}," — большой парк, ориентирован на мульти-GPU узлы, но цены в EUR добавляют волатильность. Для стартапов и pet-проектов облако почти всегда разумнее.",[20,3534,3535,3538],{},[292,3536,3537],{},"Можно ли апгрейдить dedicated-сервер?","\nОбычно нет — конфигурация фиксирована на срок контракта. Чтобы добавить GPU или память, приходится менять сервер целиком, что означает простой и перенос данных. Облако в этом смысле гибче: сменили тип инстанса за минуты.",[27,3540,409],{"id":408},[190,3542,3543,3546,3555,3569,3576],{},[135,3544,3545],{},"Оцените часовую нагрузку за неделю (честно). Если ≥8 ч\u002Fдень — dedicated, если \u003C — облако.",[135,3547,3548,3549,1302,3551,1302,3553,170],{},"Проверьте наличие нужной карты в обоих форматах: например ",[166,3550,617],{"href":800},[166,3552,2169],{"href":309},[166,3554,2172],{"href":1301},[135,3556,3557,3558,3560,3561,3563,3564,3566,3567,170],{},"Для dedicated — посмотрите ",[166,3559,784],{"href":783}," и dedicated-линейку ",[166,3562,773],{"href":772},". Уточните ",[496,3565,498],{}," vs ",[496,3568,3043],{},[135,3570,3571,3572,311,3574,170],{},"Для облака — ",[166,3573,1747],{"href":776},[166,3575,773],{"href":772},[135,3577,427,3578,3581],{},[166,3579,432],{"href":430,"rel":3580},[226]," по нужной конфигурации — поймаете момент появления в наличии.",[27,3583,437],{"id":436},[132,3585,3586,3592,3597,3602],{},[135,3587,3588,3591],{},[166,3589,3590],{"href":3013},"Почасовая аренда GPU"," — детально про hourly и точку перелома",[135,3593,3594,3596],{},[166,3595,2496],{"href":2495}," — обзор по хостерам и картам",[135,3598,3599,3601],{},[166,3600,2484],{"href":2483}," — бюджетный сегмент",[135,3603,3604,3606],{},[166,3605,1244],{"href":465}," — dedicated vs облако на конкретном примере",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":3608},[3609,3610,3611,3615,3616,3617,3618,3619,3620,3621,3622,3623,3624,3625],{"id":2865,"depth":263,"text":2866},{"id":2882,"depth":263,"text":2883},{"id":3017,"depth":263,"text":3018,"children":3612},[3613,3614],{"id":3021,"depth":2511,"text":2857},{"id":3054,"depth":2511,"text":2878},{"id":3086,"depth":263,"text":3087},{"id":3145,"depth":263,"text":3146},{"id":3176,"depth":263,"text":3177},{"id":3285,"depth":263,"text":3286},{"id":3327,"depth":263,"text":3328},{"id":3370,"depth":263,"text":3371},{"id":3433,"depth":263,"text":3434},{"id":2369,"depth":263,"text":2370},{"id":2414,"depth":263,"text":2415},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Dedicated-сервер (HOSTKEY, EUR→RUB) vs облачный GPU (Selectel, immers.cloud, почасово). Плюсы и минусы, когда что выгоднее, таблица сравнения.",{},{"title":2845,"description":3626},"guides\u002Farenda-servera-gpu","obhXlCHtno_tV0dmsij2T1qrvSSBlFnCe7RbZB7zrmc",{"id":3632,"title":3633,"body":3634,"checkedAt":461,"date":462,"description":4189,"extension":272,"meta":4190,"navigation":274,"path":4191,"seo":4192,"stem":4193,"__hash__":4194},"guides\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-comfyui.md","ComfyUI в аренде: какой сервер выбрать",{"type":8,"value":3635,"toc":4176},[3636,3640,3647,3651,3654,3686,3690,3782,3795,3799,3802,3824,3834,3838,3841,3933,3936,3940,3943,3975,3991,3995,4033,4037,4040,4075,4083,4087,4098,4106,4108,4134,4138,4155,4157],[11,3637,3639],{"id":3638},"comfyui-в-аренде","ComfyUI в аренде",[20,3641,3642,3643,3646],{},"ComfyUI — нодовый редактор для diffusion-моделей (SD 1.5, SDXL, SD3, Flux). Сборка пайплайна из нод (checkpoint → VAE → sampler → latent upscale → IPAdapter) даёт гибкость, недоступную в WebUI: можно ветвить граф, переиспользовать latents, строить сложные chain-ы с ControlNet. Плата за гибкость — ",[292,3644,3645],{},"VRAM расходуется сильнее",", чем при линейном запуске: в памяти висят сразу несколько подгруженных моделей, ControlNet-ов и LoRA.",[27,3648,3650],{"id":3649},"что-влияет-на-требования","Что влияет на требования",[20,3652,3653],{},"ComfyUI грузит в VRAM ровно то, что есть в графе:",[132,3655,3656,3662,3668,3674,3680],{},[135,3657,3658,3661],{},[292,3659,3660],{},"Количество одновременных моделей"," в графе — checkpoint + refiner + upscale = 2–3 модели в VRAM одновременно.",[135,3663,3664,3667],{},[292,3665,3666],{},"ControlNet \u002F IPAdapter"," — каждый добавляет 1–5 ГБ, плюс веса визуального энкодера.",[135,3669,3670,3673],{},[292,3671,3672],{},"LoRA-стек"," — несколько LoRA в одном графе умножают веса, но не дублируют checkpoint (только adapter-ы, 50–300 МБ каждый).",[135,3675,3676,3679],{},[292,3677,3678],{},"Разрешение и latent-апскейл"," — активации растут квадратично от разрешения. 2048×2048 это ~4× активаций от 1024×1024.",[135,3681,3682,3685],{},[292,3683,3684],{},"Batch size"," — генерация 4 картинок подряд удваивает память активаций.",[27,3687,3689],{"id":3688},"рекомендации-по-картам","Рекомендации по картам",[32,3691,3692,3705],{},[35,3693,3694],{},[38,3695,3696,3698,3701,3703],{},[41,3697,1107],{},[41,3699,3700],{},"Карта",[41,3702,350],{},[41,3704,667],{},[54,3706,3707,3720,3733,3745,3756,3769],{},[38,3708,3709,3712,3714,3717],{},[59,3710,3711],{},"SD 1.5, простые ноды",[59,3713,2382],{},[59,3715,3716],{},"10–12 ГБ",[59,3718,3719],{},"43–168",[38,3721,3722,3725,3728,3731],{},[59,3723,3724],{},"SDXL, 1 workflow, простые ноды",[59,3726,3727],{},"RTX 4080 \u002F RTX 3090",[59,3729,3730],{},"16–24 ГБ",[59,3732,2732],{},[38,3734,3735,3738,3740,3742],{},[59,3736,3737],{},"SDXL + ControlNet, апскейл",[59,3739,617],{},[59,3741,1914],{},[59,3743,3744],{},"от 83",[38,3746,3747,3750,3752,3754],{},[59,3748,3749],{},"Flux.1 dev, BF16",[59,3751,617],{},[59,3753,1914],{},[59,3755,3744],{},[38,3757,3758,3761,3763,3766],{},[59,3759,3760],{},"2–3 workflow одновременно",[59,3762,3037],{},[59,3764,3765],{},"32 ГБ",[59,3767,3768],{},"131–1031",[38,3770,3771,3774,3776,3779],{},[59,3772,3773],{},"Тяжёлые пайплайны + batch",[59,3775,310],{},[59,3777,3778],{},"80 ГБ",[59,3780,3781],{},"212–1678",[15,3783,3784],{"color":17,"icon":715},[20,3785,3786,3789,3790,3792,3793,170],{},[292,3787,3788],{},"RTX 4090 (24 ГБ)"," — идеал для ComfyUI: хватает на Flux + ControlNet, дёшево, широко доступно. Если запускаете несколько тяжёлых workflow параллельно или делаете batch-рендер — переходите на ",[166,3791,3037],{"href":3036}," (32 ГБ) или ",[166,3794,310],{"href":309},[27,3796,3798],{"id":3797},"несколько-workflow-одновременно","Несколько workflow одновременно",[20,3800,3801],{},"ComfyUI умеет держать очередь задач и переключаться между сохранёнными графами. Если грузите одновременно SDXL + Flux + апскейл:",[132,3803,3804,3810,3819],{},[135,3805,3806,3809],{},[292,3807,3808],{},"Одна 4090"," — задачи выполняются последовательно, модели перезагружаются между ними (медленно, но дёшево).",[135,3811,3812,1210,3815,3818],{},[292,3813,3814],{},"2× 4090",[292,3816,3817],{},"RTX 5090 (32 ГБ)"," — несколько моделей держатся в памяти, переключение быстрое.",[135,3820,3821,3823],{},[292,3822,310],{}," — все workflow + ControlNet-ы в памяти одновременно, batch-режим без простоя.",[20,3825,3826,3827,311,3830,3833],{},"ComfyUI поддерживает ",[496,3828,3829],{},"--reserve-vram",[496,3831,3832],{},"--cache-classic",", чтобы управлять тем, что остаётся в памяти между запусками. На 4090 обычно включают агрессивную выгрузку, на A100 — наоборот, кэшируют всё.",[27,3835,3837],{"id":3836},"память-что-грузится-в-vram","Память: что грузится в VRAM",[20,3839,3840],{},"Полезно понимать, какие ноды сколько стоят в памяти:",[32,3842,3843,3853],{},[35,3844,3845],{},[38,3846,3847,3850],{},[41,3848,3849],{},"Компонент графа",[41,3851,3852],{},"VRAM-нагрузка",[54,3854,3855,3863,3871,3878,3886,3894,3902,3910,3918,3925],{},[38,3856,3857,3860],{},[59,3858,3859],{},"Checkpoint (SDXL)",[59,3861,3862],{},"~7 ГБ",[38,3864,3865,3868],{},[59,3866,3867],{},"Checkpoint (Flux dev BF16)",[59,3869,3870],{},"~24 ГБ",[38,3872,3873,3876],{},[59,3874,3875],{},"Checkpoint (Flux dev GGUF Q5)",[59,3877,3862],{},[38,3879,3880,3883],{},[59,3881,3882],{},"ControlNet (Canny\u002FDepth)",[59,3884,3885],{},"1.5–2.5 ГБ",[38,3887,3888,3891],{},[59,3889,3890],{},"IPAdapter + CLIP vision",[59,3892,3893],{},"2–4 ГБ",[38,3895,3896,3899],{},[59,3897,3898],{},"LoRA (одна)",[59,3900,3901],{},"50–300 МБ",[38,3903,3904,3907],{},[59,3905,3906],{},"VAE decode",[59,3908,3909],{},"+1–2 ГБ на момент декода",[38,3911,3912,3915],{},[59,3913,3914],{},"Upscale (ESRGAN 4×)",[59,3916,3917],{},"1–2 ГБ",[38,3919,3920,3923],{},[59,3921,3922],{},"Latent-активации (1024×1024, batch 1)",[59,3924,3917],{},[38,3926,3927,3930],{},[59,3928,3929],{},"Latent-активации (2048×2048, batch 4)",[59,3931,3932],{},"8–16 ГБ",[20,3934,3935],{},"Сумма даёт примерный потолок. На 24 ГБ это SDXL + 2 ControlNet + апскейл, либо Flux + 1 ControlNet в Q5. Дальше — A100 или квантование.",[27,3937,3939],{"id":3938},"тонкая-настройка-vram-менеджмента","Тонкая настройка VRAM-менеджмента",[20,3941,3942],{},"ComfyUI даёт флаги управления памятью:",[132,3944,3945,3951,3960,3969],{},[135,3946,3947,3950],{},[496,3948,3949],{},"--reserve-vram N"," — оставить N ГБ свободными под систему\u002Fдругие процессы. Полезно на shared-серверах.",[135,3952,3953,3955,3956,3959],{},[496,3954,3832],{}," \u002F ",[496,3957,3958],{},"--cache-lru"," — стратегия кэширования latents между запусками. Classic держит всё (много VRAM), LRU выгружает старое (мало VRAM).",[135,3961,3962,3955,3965,3968],{},[496,3963,3964],{},"--lowvram",[496,3966,3967],{},"--novram"," — агрессивная выгрузка моделей между нодами. Медленно, но работает даже на 8 ГБ.",[135,3970,3971,3974],{},[496,3972,3973],{},"--use-split-cross-attention"," — менее требовательный attention, для малых карт.",[20,3976,3977,3978,3980,3981,3983,3984,3987,3988,3990],{},"На A100 80GB обычно включают ",[496,3979,3832],{}," и грузят всё в память. На 4090 — ",[496,3982,3958],{}," + ",[496,3985,3986],{},"--reserve-vram 1",". На RTX 3080 (10 ГБ) — ",[496,3989,3964],{},", чтобы SDXL хотя бы запустился.",[27,3992,3994],{"id":3993},"распространённые-проблемы","Распространённые проблемы",[132,3996,3997,4006,4015,4021,4027],{},[135,3998,3999,4002,4003,1213],{},[292,4000,4001],{},"OOM при VAE decode"," — апскейл создаёт огромный latent, декодер падает. Решение: decode по тайлам (",[496,4004,4005],{},"VAE Decode (Tiled)",[135,4007,4008,4011,4012,170],{},[292,4009,4010],{},"Зависает на загрузке checkpoint"," — модель качается или повреждена. Проверьте целостность ",[496,4013,4014],{},".safetensors",[135,4016,4017,4020],{},[292,4018,4019],{},"ControlNet даёт эффект «призрака»"," — вес ControlNet слишком высок или входное изображение не совпадает по соотношению сторон.",[135,4022,4023,4026],{},[292,4024,4025],{},"Flux генерирует шум вместо картинки"," — не совпали версии checkpoint и VAE, либо промпт идёт не в тот узел.",[135,4028,4029,4032],{},[292,4030,4031],{},"GPU утилизация 30%"," — упёрлись в CPU\u002FDisk при загрузке моделей. Поставьте checkpoint на NVMe, не на HDD.",[27,4034,4036],{"id":4035},"запуск-в-docker-на-арендованном-сервере","Запуск в Docker на арендованном сервере",[20,4038,4039],{},"Большинство хостеров дают голую Ubuntu. Самый быстрый путь до рабочего ComfyUI:",[190,4041,4042,4048,4058,4068],{},[135,4043,4044,4045,4047],{},"Поставьте драйвер NVIDIA и CUDA (",[496,4046,2392],{}," должен видеть GPU).",[135,4049,4050,4051,4054,4055,170],{},"Запустите официальный образ ",[496,4052,4053],{},"yanwk\u002Fcomfyui-boot"," или клонируйте репозиторий ComfyUI + ",[496,4056,4057],{},"pip install -r requirements.txt",[135,4059,4060,4061,4064,4065,170],{},"Скачайте checkpoint в ",[496,4062,4063],{},"models\u002Fcheckpoints",", ControlNet-ы в ",[496,4066,4067],{},"models\u002Fcontrolnet",[135,4069,4070,4071,4074],{},"Поднимите ",[496,4072,4073],{},"--listen 0.0.0.0 --port 8188",", откройте порт в фаерволе хостера.",[20,4076,4077,4078,311,4080,4082],{},"Для разовых задач это 10–15 минут настройки. На ",[166,4079,1747],{"href":776},[166,4081,773],{"href":772}," есть образы с предустановленным ComfyUI.",[27,4084,4086],{"id":4085},"почему-почасовая-аренда-выгодна","Почему почасовая аренда выгодна",[20,4088,4089,4090,4093,4094,4097],{},"ComfyUI — типичная ",[292,4091,4092],{},"короткая сессия",": загрузил модели (2–5 минут), покрутил ноды, сгенерировал 20–50 картинок, закрыл. 1–3 часа за раз. Под это идеально подходит ",[292,4095,4096],{},"почасовая"," аренда без привязки к месячной подписке.",[20,4099,4100,4101,1210,4103,4105],{},"Для постоянной работы (студия, продакшн контента) — dedicated-сервер на месяц с ",[166,4102,617],{"href":800},[166,4104,3037],{"href":3036},". Эквивалентная ставка в 2–3 раза ниже почасовой, окупается при 6+ часах в день.",[27,4107,409],{"id":408},[190,4109,4110,4113,4120,4125,4128],{},[135,4111,4112],{},"Посчитайте суммарный VRAM ваших workflow: сколько моделей и ControlNet-ов в памяти одновременно.",[135,4114,4115,4116,1210,4118,170],{},"Сравните наличие на ",[166,4117,617],{"href":800},[166,4119,3037],{"href":3036},[135,4121,4122,4123,170],{},"Для тяжёлых\u002Fпараллельных пайплайнов — ",[166,4124,310],{"href":309},[135,4126,4127],{},"Берите почасовую аренду, если сессии короче 6 часов.",[135,4129,427,4130,4133],{},[166,4131,432],{"href":430,"rel":4132},[226]," — сообщим, когда 4090\u002F5090 появится по нижней цене.",[27,4135,4137],{"id":4136},"хостеры-для-comfyui","Хостеры для ComfyUI",[132,4139,4140,4145,4150],{},[135,4141,4142,4144],{},[166,4143,1747],{"href":776}," — RTX 4090\u002F5090 по часам, удобен для коротких ComfyUI-сессий.",[135,4146,4147,4149],{},[166,4148,773],{"href":772}," — 4090, 5090, A100.",[135,4151,4152,4154],{},[166,4153,784],{"href":783}," — dedicated под продакшн-генерацию.",[27,4156,437],{"id":436},[132,4158,4159,4166,4171],{},[135,4160,4161,4165],{},[166,4162,4164],{"href":4163},"\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-flux","GPU для Flux.1"," — требования Flux детально",[135,4167,4168,4170],{},[166,4169,452],{"href":451}," — SDXL и SD 1.5",[135,4172,4173,4175],{},[166,4174,1244],{"href":465}," — для тяжёлых параллельных workflow",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":4177},[4178,4179,4180,4181,4182,4183,4184,4185,4186,4187,4188],{"id":3649,"depth":263,"text":3650},{"id":3688,"depth":263,"text":3689},{"id":3797,"depth":263,"text":3798},{"id":3836,"depth":263,"text":3837},{"id":3938,"depth":263,"text":3939},{"id":3993,"depth":263,"text":3994},{"id":4035,"depth":263,"text":4036},{"id":4085,"depth":263,"text":4086},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":4136,"depth":263,"text":4137},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Какую видеокарту арендовать для ComfyUI (Stable Diffusion, Flux). Требования к VRAM под разные workflow, RTX 4090 как идеал, пайплайны на A100.",{},"\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-comfyui",{"title":3633,"description":4189},"guides\u002Fgpu-dlya-comfyui","SGXZNvs80_JfNkita7iHWt8CtTMhvDCjamkk82Jsw3I",{"id":4196,"title":4197,"body":4198,"checkedAt":461,"date":462,"description":4713,"extension":272,"meta":4714,"navigation":274,"path":4163,"seo":4715,"stem":4716,"__hash__":4717},"guides\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-flux.md","GPU для Flux.1: требования и цены аренды",{"type":8,"value":4199,"toc":4702},[4200,4203,4213,4217,4299,4302,4310,4314,4317,4338,4349,4353,4454,4460,4465,4469,4488,4491,4495,4498,4585,4590,4594,4597,4623,4626,4628,4662,4666,4683,4685],[11,4201,4164],{"id":4202},"gpu-для-flux1",[20,4204,4205,4206,4209,4210,4212],{},"Flux.1 (от Black Forest Labs) — image-модель архитектуры DiT (Diffusion Transformer) на ",[292,4207,4208],{},"12 млрд параметров",". Качество выше SDXL, промпты понимает точнее, текст в картинках читаемый. Но и ресурсов требует заметно больше: это не UNet на 3.5B, а полноценный transformer. Главное ограничение при запуске — ",[292,4211,350],{},", вычислительная мощность вторична.",[27,4214,4216],{"id":4215},"требования-к-vram","Требования к VRAM",[32,4218,4219,4233],{},[35,4220,4221],{},[38,4222,4223,4225,4228,4231],{},[41,4224,2186],{},[41,4226,4227],{},"Минимум VRAM",[41,4229,4230],{},"Рекомендуется",[41,4232,667],{},[54,4234,4235,4247,4260,4272,4285],{},[38,4236,4237,4240,4243,4245],{},[59,4238,4239],{},"Generation, FP8\u002FNF4 квантование",[59,4241,4242],{},"16 ГБ",[59,4244,3788],{},[59,4246,3744],{},[38,4248,4249,4252,4254,4257],{},[59,4250,4251],{},"Generation, BF16 (полная точность)",[59,4253,1914],{},[59,4255,4256],{},"RTX 4090 \u002F A100 80GB",[59,4258,4259],{},"83–1678",[38,4261,4262,4265,4268,4270],{},[59,4263,4264],{},"Generation + ControlNet\u002FIPAdapter",[59,4266,4267],{},"24–40 ГБ",[59,4269,310],{},[59,4271,3781],{},[38,4273,4274,4277,4280,4283],{},[59,4275,4276],{},"LoRA \u002F QLoRA fine-tune",[59,4278,4279],{},"40+ ГБ",[59,4281,4282],{},"A100 80GB \u002F A6000",[59,4284,3781],{},[38,4286,4287,4290,4293,4296],{},[59,4288,4289],{},"Full fine-tune",[59,4291,4292],{},"80+ ГБ",[59,4294,4295],{},"H100 80GB \u002F 2× A100",[59,4297,4298],{},"от 342",[20,4300,4301],{},"Вес Flux dev в BF16 — ~24 ГБ. С KV-кэшем и активациями под один прогон 1024×1024 это и даёт требование 24 ГБ без квантования. Квантуя в NF4 (GGUF\u002FQ4), вес падает до ~6 ГБ, остаётся память под batch 2–4 и ControlNet-ы.",[15,4303,4304],{"color":17,"icon":715},[20,4305,4306,4307,4309],{},"Для генерации картинок в Flux ",[292,4308,3788],{}," — оптимальный выбор. Квантуется в NF4 (≈6 ГБ весов) или гоняется в BF16 целиком, хватает памяти на batch 2–4. A100 нужна только для fine-tune.",[27,4311,4313],{"id":4312},"rtx-4090-оптимум-для-генерации","RTX 4090 — оптимум для генерации",[20,4315,4316],{},"RTX 4090 закрывает 90% сценариев запуска Flux:",[132,4318,4319,4322,4325,4332],{},[135,4320,4321],{},"24 ГБ GDDR6X — вмещает BF16-веса + KV-cache + активации.",[135,4323,4324],{},"Ada-поколение, быстрый FP16\u002FBF16 — 0.5–2 секунды на шаг в стандартном разрешении 1024×1024, полный прогон за 10–20 секунд.",[135,4326,4327,4328,4331],{},"Цена аренды ",[292,4329,4330],{},"от 83 ₽\u002Fчас"," — в 3–4 раза дешевле A100 при близкой скорости генерации одиночных картинок.",[135,4333,4334,4335,170],{},"Широко доступна — десятки хостеров, см. ",[166,4336,4337],{"href":800},"страницу 4090",[20,4339,1171,4340,4343,4344,1210,4346,4348],{},[292,4341,4342],{},"fine-tune"," (LoRA на датасете) 24 ГБ уже тесно — берите ",[166,4345,310],{"href":309},[166,4347,808],{"href":807}," (48 ГБ). Full fine-tune Flux реалистичен только на H100 или 2× A100.",[27,4350,4352],{"id":4351},"flux-vs-stable-diffusion-xl","Flux vs Stable Diffusion XL",[32,4354,4355,4367],{},[35,4356,4357],{},[38,4358,4359,4361,4364],{},[41,4360,339],{},[41,4362,4363],{},"SDXL",[41,4365,4366],{},"Flux.1 dev",[54,4368,4369,4380,4390,4399,4410,4421,4432,4443],{},[38,4370,4371,4374,4377],{},[59,4372,4373],{},"Параметры",[59,4375,4376],{},"3.5B (UNet)",[59,4378,4379],{},"12B (DiT transformer)",[38,4381,4382,4385,4388],{},[59,4383,4384],{},"VRAM для генерации",[59,4386,4387],{},"12 ГБ",[59,4389,1914],{},[38,4391,4392,4395,4397],{},[59,4393,4394],{},"VRAM для LoRA",[59,4396,3730],{},[59,4398,4279],{},[38,4400,4401,4404,4407],{},[59,4402,4403],{},"Время генерации (4090)",[59,4405,4406],{},"~2 сек\u002Fшаг × 20",[59,4408,4409],{},"~1.5 сек\u002Fшаг × 28",[38,4411,4412,4415,4418],{},[59,4413,4414],{},"Качество промпт-следования",[59,4416,4417],{},"Среднее",[59,4419,4420],{},"Сильное",[38,4422,4423,4426,4429],{},[59,4424,4425],{},"Текст в картинке",[59,4427,4428],{},"Плохо",[59,4430,4431],{},"Хорошо",[38,4433,4434,4437,4440],{},[59,4435,4436],{},"Анатомия людей",[59,4438,4439],{},"Средняя",[59,4441,4442],{},"Хорошая",[38,4444,4445,4448,4451],{},[59,4446,4447],{},"Минимальная цена аренды",[59,4449,4450],{},"~67 ₽\u002Fч (3090)",[59,4452,4453],{},"от 83 ₽\u002Fч (4090)",[20,4455,4456,4457,170],{},"Flux тяжелее SDXL по памяти в ~2 раза, но выигрывает в качестве и следовании промпту. Для массовой генерации с ограниченным бюджетом SDXL всё ещё рабочая модель — см. ",[166,4458,4459],{"href":451},"гайд по Stable Diffusion",[15,4461,4462],{"color":17,"icon":319},[20,4463,4464],{},"Если ваша задача — текстовые надписи на картинках, сложные сцены, фотореализм, выбирайте Flux. Если объёмная генерация и цена критична — SDXL дешевле в производстве.",[27,4466,4468],{"id":4467},"версии-flux-dev-schnell-pro","Версии Flux: dev, schnell, pro",[132,4470,4471,4476,4482],{},[135,4472,4473,4475],{},[292,4474,4366],{}," — основная модель, некоммерческая лицензия, лучшее качество. То, что обычно имеют в виду под «Flux».",[135,4477,4478,4481],{},[292,4479,4480],{},"Flux.1 schnell"," — упрощённая, 1–4 шага вместо 28, быстрее и дешевле по вычислениям, чуть ниже качество. Хороший вариант для batch-генерации.",[135,4483,4484,4487],{},[292,4485,4486],{},"Flux.1 pro"," — закрытая, через API Black Forest Labs, локально не запустить.",[20,4489,4490],{},"Под dev и schnell требования к VRAM одинаковые — разница в числе шагов и времени генерации.",[27,4492,4494],{"id":4493},"квантование-варианты-на-24-гб","Квантование: варианты на 24 ГБ",[20,4496,4497],{},"Если 24 ГБ всё же не хватает или нужен больший batch, используйте квантование:",[32,4499,4500,4516],{},[35,4501,4502],{},[38,4503,4504,4507,4510,4513],{},[41,4505,4506],{},"Квантование",[41,4508,4509],{},"Размер весов",[41,4511,4512],{},"Качество",[41,4514,4515],{},"Скорость",[54,4517,4518,4531,4544,4557,4571],{},[38,4519,4520,4523,4525,4528],{},[59,4521,4522],{},"BF16 (оригинал)",[59,4524,1914],{},[59,4526,4527],{},"Эталон",[59,4529,4530],{},"1×",[38,4532,4533,4536,4538,4541],{},[59,4534,4535],{},"FP8",[59,4537,4387],{},[59,4539,4540],{},"Почти то же",[59,4542,4543],{},"1.2–1.5× быстрее",[38,4545,4546,4549,4551,4554],{},[59,4547,4548],{},"GGUF Q8",[59,4550,4387],{},[59,4552,4553],{},"Неотличимо",[59,4555,4556],{},"~1×",[38,4558,4559,4562,4565,4568],{},[59,4560,4561],{},"GGUF Q5 \u002F NF4",[59,4563,4564],{},"7–8 ГБ",[59,4566,4567],{},"Минимальные потери",[59,4569,4570],{},"0.8–1×",[38,4572,4573,4576,4579,4582],{},[59,4574,4575],{},"GGUF Q4",[59,4577,4578],{},"6 ГБ",[59,4580,4581],{},"Заметно на тексте",[59,4583,4584],{},"0.7×",[15,4586,4587],{"color":17,"icon":319},[20,4588,4589],{},"Q4\u002FQ5 под Flux dev почти неотличимы от оригинала на типичных сценах, но дают артефакты на мелком тексте и сложных геометрических паттернах. Если в картинке важен текст — оставайтесь на Q8\u002FBF16.",[27,4591,4593],{"id":4592},"lora-и-controlnet-для-flux","LoRA и ControlNet для Flux",[20,4595,4596],{},"Экосистема расширений Flux в 2026 году уже богатая:",[132,4598,4599,4605,4611,4617],{},[135,4600,4601,4604],{},[292,4602,4603],{},"LoRA"," — стили, персонажи, конкретные объекты. Вес 50–500 МБ, ставится поверх базовой модели. Тренируется на 4090 за 1–3 часа.",[135,4606,4607,4610],{},[292,4608,4609],{},"ControlNet"," (Canny, Depth, Pose) — структурный контроль композиции. Добавляет 1–5 ГБ к VRAM.",[135,4612,4613,4616],{},[292,4614,4615],{},"IPAdapter"," — перенос стиля\u002Fперсонажа из референсной картинки.",[135,4618,4619,4622],{},[292,4620,4621],{},"Redux"," — вариации на основе существующего изображения.",[20,4624,4625],{},"Все эти расширения умножают VRAM-нагрузку: на 4090 реально держать Flux + 1–2 ControlNet, на A100 80GB — полный стек.",[27,4627,409],{"id":408},[190,4629,4630,4633,4639,4647,4655],{},[135,4631,4632],{},"Определите режим: generation или fine-tune.",[135,4634,4635,4636,4638],{},"Для generation — ",[166,4637,617],{"href":800}," от 83 ₽\u002Fчас, почасовая аренда.",[135,4640,4641,4642,1210,4644,4646],{},"Для fine-tune — ",[166,4643,310],{"href":309},[166,4645,808],{"href":807},", dedicated-сервер на день\u002Fнеделю.",[135,4648,4649,4650,4654],{},"Если влезаете в 16 ГБ с NF4-квантом — пробуйте ",[166,4651,4653],{"href":4652},"\u002Fgpu\u002Frtx4080","RTX 4080",", дешевле.",[135,4656,4657,4658,4661],{},"Если 4090 нет в наличии — подписывайтесь на ",[166,4659,432],{"href":430,"rel":4660},[226],", сообщим, когда появится.",[27,4663,4665],{"id":4664},"хостеры-с-дешёвой-4090","Хостеры с дешёвой 4090",[132,4667,4668,4673,4678],{},[135,4669,4670,4672],{},[166,4671,1747],{"href":776}," — почасовая аренда 4090 для коротких сессий Flux.",[135,4674,4675,4677],{},[166,4676,773],{"href":772}," — 4090 и A100, выбор конфигураций.",[135,4679,4680,4682],{},[166,4681,784],{"href":783}," — dedicated 4090 на месяц для постоянной генерации.",[27,4684,437],{"id":436},[132,4686,4687,4692,4697],{},[135,4688,4689,4691],{},[166,4690,452],{"href":451}," — требования SDXL и SD 1.5",[135,4693,4694,4696],{},[166,4695,1244],{"href":465}," — для Flux fine-tune",[135,4698,4699,4701],{},[166,4700,3639],{"href":4191}," — нодовый редактор для запуска Flux",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":4703},[4704,4705,4706,4707,4708,4709,4710,4711,4712],{"id":4215,"depth":263,"text":4216},{"id":4312,"depth":263,"text":4313},{"id":4351,"depth":263,"text":4352},{"id":4467,"depth":263,"text":4468},{"id":4493,"depth":263,"text":4494},{"id":4592,"depth":263,"text":4593},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":4664,"depth":263,"text":4665},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Какую видеокарту арендовать для генерации и дообучения Flux.1 dev (12B). Требования к VRAM, RTX 4090 как оптимум, сравнение со Stable Diffusion XL.",{},{"title":4197,"description":4713},"guides\u002Fgpu-dlya-flux","I2-dhrOFED3hoSN2ppqcNAdCR7KKm0-1gsmrFYqUpRc",{"id":4719,"title":4720,"body":4721,"checkedAt":461,"date":462,"description":5214,"extension":272,"meta":5215,"navigation":274,"path":1681,"seo":5216,"stem":5217,"__hash__":5218},"guides\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-llm-inference.md","GPU для инференса LLM: сколько VRAM нужно",{"type":8,"value":4722,"toc":5202},[4723,4726,4733,4737,4743,4757,4766,4770,4893,4899,4903,4909,4920,4929,4933,4940,4966,4970,4973,4990,4994,4997,5027,5035,5039,5042,5059,5063,5135,5142,5144,5180,5182],[11,4724,4720],{"id":4725},"gpu-для-инференса-llm-сколько-vram-нужно",[20,4727,4728,4729,4732],{},"Главный параметр при выборе GPU для inference — ",[292,4730,4731],{},"объём видеопамяти (VRAM)",". Вычислительной мощности почти всегда хватает; упираются именно в память. В этом гайде — конкретные цифры по размерам моделей и рекомендации карт с актуальными ценами РФ.",[27,4734,4736],{"id":4735},"базовая-формула","Базовая формула",[20,4738,4739,4740,170],{},"Объём VRAM для инференса ≈ ",[292,4741,4742],{},"веса модели + KV cache",[132,4744,4745,4751],{},[135,4746,4747,4750],{},[292,4748,4749],{},"Веса:"," ~2 байта на параметр в FP16, ~1 байт в INT8, ~0,5 байта в INT4.",[135,4752,4753,4756],{},[292,4754,4755],{},"KV cache:"," зависит от длины контекста и batch size; для Llama 70B при 4k контексте и batch=1 — единицы гигабайт, при 128k — десятки.",[15,4758,4759],{"color":17,"icon":319},[20,4760,4761,4762,4765],{},"KV cache часто недооценивают. Для длинного контекста (32k+) cache может занять ",[292,4763,4764],{},"столько же, сколько веса модели",". Закладывайте запас 20–30% сверху.",[27,4767,4769],{"id":4768},"таблица-модель-vram-карта","Таблица: модель → VRAM → карта",[32,4771,4772,4790],{},[35,4773,4774],{},[38,4775,4776,4779,4782,4785,4788],{},[41,4777,4778],{},"Размер модели",[41,4780,4781],{},"VRAM (FP16)",[41,4783,4784],{},"VRAM (INT4)",[41,4786,4787],{},"Рекомендуемая карта",[41,4789,667],{},[54,4791,4792,4812,4832,4851,4872],{},[38,4793,4794,4797,4800,4803,4809],{},[59,4795,4796],{},"7B",[59,4798,4799],{},"14 ГБ",[59,4801,4802],{},"~5 ГБ",[59,4804,4805,3955,4807],{},[166,4806,617],{"href":800},[166,4808,503],{"href":502},[59,4810,4811],{},"83–671 \u002F 110–439",[38,4813,4814,4817,4820,4823,4829],{},[59,4815,4816],{},"13B",[59,4818,4819],{},"26 ГБ",[59,4821,4822],{},"~8 ГБ",[59,4824,4825,3955,4827],{},[166,4826,617],{"href":800},[166,4828,808],{"href":807},[59,4830,4831],{},"83–671 \u002F дороже 4090",[38,4833,4834,4837,4840,4843,4849],{},[59,4835,4836],{},"30B (MoE\u002Fактивные)",[59,4838,4839],{},"60 ГБ",[59,4841,4842],{},"~18 ГБ",[59,4844,4845,3955,4847],{},[166,4846,310],{"href":309},[166,4848,808],{"href":807},[59,4850,3781],{},[38,4852,4853,4856,4859,4862,4870],{},[59,4854,4855],{},"70B",[59,4857,4858],{},"140 ГБ",[59,4860,4861],{},"~40 ГБ",[59,4863,4864,4866,4867,4869],{},[166,4865,1306],{"href":1305}," 141 ГБ \u002F ",[166,4868,310],{"href":309}," ×2",[59,4871,1498],{},[38,4873,4874,4877,4880,4883,4890],{},[59,4875,4876],{},"70B+ \u002F крупные MoE",[59,4878,4879],{},"200+ ГБ",[59,4881,4882],{},"~60+ ГБ",[59,4884,4885,4886,3955,4888],{},"Multi-GPU: ",[166,4887,2172],{"href":1301},[166,4889,1306],{"href":1305},[59,4891,4892],{},"342–3338",[20,4894,4895,4896,4898],{},"Цены — июль 2026, в конфигурациях ",[496,4897,498],{},". Актуальные данные — на страницах соответствующих карт.",[27,4900,4902],{"id":4901},"_7b-дёшево-и-влезает-везде","7B: дёшево и влезает везде",[20,4904,4905,4906,4908],{},"Модели вроде Qwen2.5 7B, Llama 3 8B, Mistral 7B в FP16 занимают ~14 ГБ. ",[292,4907,3788],{}," — оптимальный выбор: дёшево, быстро, с запасом для KV cache.",[132,4910,4911,4914],{},[135,4912,4913],{},"В INT4 влезает даже в 8 ГБ (но тогда тесно для контекста).",[135,4915,4916,4917,4919],{},"Самый дешёвый старт — ",[166,4918,617],{"href":800}," от 83 ₽\u002Fчас.",[15,4921,4922],{"color":17,"icon":715},[20,4923,4924,4925,4928],{},"Для 7B ",[292,4926,4927],{},"4090 выгоднее A100",": производительности хватит, а цена в 2–4 раза ниже. Дата-центровые карты тут избыточны.",[27,4930,4932],{"id":4931},"_13b-уже-нужен-24-гб","13B: уже нужен 24 ГБ",[20,4934,4935,4936,4939],{},"Llama 2 13B, Qwen 14B в FP16 — ~26–28 ГБ. В одну 24-ГБ карту ",[292,4937,4938],{},"в FP16 не влезают",", нужны варианты:",[132,4941,4942,4953,4961],{},[135,4943,4944,4947,4948,1210,4950,4952],{},[292,4945,4946],{},"INT8"," (~14 ГБ) — влезает в ",[166,4949,617],{"href":800},[166,4951,503],{"href":502},", минимальная потеря качества.",[135,4954,4955,4957,4958,170],{},[292,4956,711],{}," — влезает в FP16 с запасом, см. ",[166,4959,4960],{"href":807},"страницу A6000",[135,4962,4963,4965],{},[292,4964,315],{}," — также влезает в FP16.",[27,4967,4969],{"id":4968},"_30b-и-moe-4048-гб","30B и MoE: 40–48 ГБ",[20,4971,4972],{},"Mixtral 8×7B (≈47 ГБ активных параметров в FP16), Qwen 32B — нужен объём 40–48 ГБ.",[132,4974,4975,4980,4985],{},[135,4976,4977,4979],{},[292,4978,310],{}," — с большим запасом, оптимально для стабильной работы.",[135,4981,4982,4984],{},[292,4983,711],{}," — влезает впритык в FP16, комфортно в INT8.",[135,4986,4987,4989],{},[292,4988,1282],{}," — если важна задержка (HBM3 быстрее).",[27,4991,4993],{"id":4992},"_70b-80-гб-или-multi-gpu","70B: 80+ ГБ или multi-GPU",[20,4995,4996],{},"Llama 3 70B в FP16 — ~140 ГБ. На одной карте не влезает даже в H200.",[132,4998,4999,5011,5021],{},[135,5000,5001,5004,5005,1210,5008,5010],{},[292,5002,5003],{},"INT4 (~40 ГБ)"," — влезает в одну ",[166,5006,5007],{"href":1305},"H200 141 ГБ",[166,5009,310],{"href":309}," с запасом.",[135,5012,5013,5016,5017,1210,5019,170],{},[292,5014,5015],{},"INT8 (~70 ГБ)"," — в ",[166,5018,310],{"href":309},[166,5020,1306],{"href":1305},[135,5022,5023,5026],{},[292,5024,5025],{},"FP16"," — multi-GPU: 2× A100\u002FH100\u002FH200 через NVLink.",[15,5028,5029],{"color":180,"icon":1168},[20,5030,5031,5032,5034],{},"Для 70B в FP16 нужен ",[292,5033,1043],{}," между картами. RTX 4090 без NVLink не подходит (sharding через PCIe слишком медленный); A6000 поддерживает NVLink, но только до 2 GPU. Берите A100\u002FH100\u002FH200.",[27,5036,5038],{"id":5037},"_70b-и-крупные-moe-multi-gpu","70B+ и крупные MoE: multi-GPU",[20,5040,5041],{},"Модели вроде Llama 3 405B, DeepSeek V3 (671B MoE) — это всегда multi-GPU и распределённый inference.",[132,5043,5044,5051],{},[135,5045,5046,5047,1210,5049,170],{},"Минимум 4×–8× ",[166,5048,2172],{"href":1301},[166,5050,1306],{"href":1305},[135,5052,5053,5054,1210,5056,5058],{},"Это sales-led сегмент: цены на крупные кластеры публикуются не всегда, обращайтесь к сейлам ",[166,5055,773],{"href":772},[166,5057,777],{"href":776}," напрямую.",[27,5060,5062],{"id":5061},"квантизация-как-снизить-требования","Квантизация: как снизить требования",[32,5064,5065,5080],{},[35,5066,5067],{},[38,5068,5069,5071,5074,5077],{},[41,5070,1853],{},[41,5072,5073],{},"Байт\u002Fпараметр",[41,5075,5076],{},"Потеря качества",[41,5078,5079],{},"Когда применять",[54,5081,5082,5096,5109,5123],{},[38,5083,5084,5087,5090,5093],{},[59,5085,5086],{},"FP16\u002FBF16",[59,5088,5089],{},"2",[59,5091,5092],{},"нет",[59,5094,5095],{},"Базовый вариант",[38,5097,5098,5100,5103,5106],{},[59,5099,4946],{},[59,5101,5102],{},"1",[59,5104,5105],{},"минимальная",[59,5107,5108],{},"Если не влезает в FP16",[38,5110,5111,5114,5117,5120],{},[59,5112,5113],{},"INT4 (GPTQ, AWQ, GGUF)",[59,5115,5116],{},"~0,5",[59,5118,5119],{},"небольшая",[59,5121,5122],{},"Для inference на одной карте",[38,5124,5125,5128,5130,5132],{},[59,5126,5127],{},"FP8 (Hopper)",[59,5129,5102],{},[59,5131,5105],{},[59,5133,5134],{},"H100\u002FH200, нативная поддержка",[20,5136,5137,5138,5141],{},"На Hopper (H100\u002FH200) есть ",[292,5139,5140],{},"нативный FP8"," — почти INT8 по объёму, но точнее. Для inference на этих картах FP8 предпочтительнее INT4.",[27,5143,409],{"id":408},[190,5145,5146,5153,5171,5174],{},[135,5147,5148,5149,5152],{},"Посчитайте VRAM: ",[496,5150,5151],{},"(размер модели в млрд параметров) × (байт\u002Fпараметр)"," + 20–30% на KV cache.",[135,5154,5155,5156,5158,5159,1302,5161,1302,5163,1302,5165,1302,5167,1302,5169,170],{},"Выберите карту с запасом на ",[166,5157,203],{"href":176},": ",[166,5160,2800],{"href":800},[166,5162,503],{"href":502},[166,5164,808],{"href":807},[166,5166,2169],{"href":309},[166,5168,2172],{"href":1301},[166,5170,1306],{"href":1305},[135,5172,5173],{},"Для multi-GPU проверяйте наличие NVLink: есть у A100\u002FH100\u002FH200 (8+ GPU), A6000 поддерживает NVLink (до 2 GPU), 4090 — без NVLink.",[135,5175,427,5176,5179],{},[166,5177,432],{"href":430,"rel":5178},[226]," по нужной карте.",[27,5181,437],{"id":436},[132,5183,5184,5190,5195],{},[135,5185,5186,5189],{},[166,5187,5188],{"href":1695},"Аренда H200"," — когда memory-bound inference оправдывает цену",[135,5191,5192,5194],{},[166,5193,1244],{"href":465}," — базовый дата-центровый вариант",[135,5196,5197,5201],{},[166,5198,5200],{"href":5199},"\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-tts","GPU для TTS и речи"," — инференс голосовых моделей рядом с LLM-ассистентами",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":5203},[5204,5205,5206,5207,5208,5209,5210,5211,5212,5213],{"id":4735,"depth":263,"text":4736},{"id":4768,"depth":263,"text":4769},{"id":4901,"depth":263,"text":4902},{"id":4931,"depth":263,"text":4932},{"id":4968,"depth":263,"text":4969},{"id":4992,"depth":263,"text":4993},{"id":5037,"depth":263,"text":5038},{"id":5061,"depth":263,"text":5062},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Как выбрать GPU под инференс LLM по размеру модели. Таблица 7B–70B: требуемый VRAM, рекомендуемые карты и цены аренды в РФ. KV cache и квантизация.",{},{"title":4720,"description":5214},"guides\u002Fgpu-dlya-llm-inference","LFZVUlpO-g46ibBVXHX-7--j2X0JsL72pFhwBAtJVVY",{"id":5220,"title":5221,"body":5222,"checkedAt":461,"date":462,"description":5802,"extension":272,"meta":5803,"navigation":274,"path":5804,"seo":5805,"stem":5806,"__hash__":5807},"guides\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-obucheniya-modeley.md","GPU для обучения моделей: что выбрать и почём",{"type":8,"value":5223,"toc":5790},[5224,5228,5235,5239,5320,5330,5334,5337,5355,5360,5364,5461,5470,5474,5477,5524,5527,5531,5534,5619,5622,5626,5629,5661,5664,5668,5707,5709,5721,5731,5733,5763,5765],[11,5225,5227],{"id":5226},"gpu-для-обучения-моделей","GPU для обучения моделей",[20,5229,5230,5231,5234],{},"Обучение (training) — самая тяжёлая GPU-задача. В отличие от inference, где нужна только сама модель, при обучении в памяти лежат ",[292,5232,5233],{},"веса + градиенты + состояния оптимизатора (Adam = 2× параметры) + активации",". Реальное потребление VRAM обычно в 4–6 раз больше размера модели в FP16. Выбор карты под обучение — это в первую очередь математика по памяти, а уже потом скорость.",[27,5236,5238],{"id":5237},"training-vs-inference","Training vs inference",[32,5240,5241,5253],{},[35,5242,5243],{},[38,5244,5245,5247,5250],{},[41,5246,339],{},[41,5248,5249],{},"Inference",[41,5251,5252],{},"Training",[54,5254,5255,5266,5277,5287,5298,5309],{},[38,5256,5257,5260,5263],{},[59,5258,5259],{},"Что в VRAM",[59,5261,5262],{},"Веса модели",[59,5264,5265],{},"Веса + градиенты + оптимизатор + активации",[38,5267,5268,5271,5274],{},[59,5269,5270],{},"Tensor Cores",[59,5272,5273],{},"Желательны",[59,5275,5276],{},"Обязательны (FP16\u002FBF16\u002FTF32)",[38,5278,5279,5282,5284],{},[59,5280,5281],{},"Типичный VRAM на 7B",[59,5283,3932],{},[59,5285,5286],{},"40–80 ГБ (full) \u002F 16–24 ГБ (LoRA)",[38,5288,5289,5292,5295],{},[59,5290,5291],{},"Требования к памяти",[59,5293,5294],{},"Стабильны",[59,5296,5297],{},"Растут с длиной контекста и batch",[38,5299,5300,5303,5306],{},[59,5301,5302],{},"Подходящие карты",[59,5304,5305],{},"RTX 4090, A5000, A100",[59,5307,5308],{},"A100 80GB, H100, RTX 4090 (LoRA)",[38,5310,5311,5314,5317],{},[59,5312,5313],{},"Время выполнения",[59,5315,5316],{},"Секунды-минуты",[59,5318,5319],{},"Часы-дни",[20,5321,5322,5323,5325,5326,5329],{},"Для обучения критичны ",[292,5324,5270],{}," (FP16\u002FBF16\u002FTF32 матричные операции) и большой ",[292,5327,5328],{},"HBM"," на карте. Consumer-карты (RTX 4090) годятся для LoRA и небольших моделей, но для full fine-tune 13B+ нужна дата-центровая карта — не из-за скорости, а из-за памяти.",[27,5331,5333],{"id":5332},"lora-qlora-vs-full-fine-tune","LoRA \u002F QLoRA vs full fine-tune",[20,5335,5336],{},"Главное решение при дообучении — что именно обновлять:",[132,5338,5339,5344,5349],{},[135,5340,5341,5343],{},[292,5342,4289],{}," — обновляются все веса модели. VRAM ≈ 4× параметров в FP16. Для 7B модели это ~80 ГБ, для 13B — ~160 ГБ. Реалистично только на A100 80GB \u002F H100 \u002F multi-GPU. Даёт лучшее качество, но дорого и рискует catastrophic forgetting (катастрофическое забывание).",[135,5345,5346,5348],{},[292,5347,4603],{}," (Low-Rank Adaptation) — замораживаем базовые веса, обучаем маленькие адаптеры низкого ранга (rank 8–64). Память падает в 3–10 раз, обучаемые параметры составляют 0.1–1% модели. Качество на большинстве задач близко к full.",[135,5350,5351,5354],{},[292,5352,5353],{},"QLoRA"," — то же, что LoRA, но базовая модель в 4-битном квантовании (NF4). Минимальное потребление памяти, позволяет обучать 70B на одной A100 80GB. Стандарт для больших моделей в 2026 году.",[15,5356,5357],{"color":17,"icon":715},[20,5358,5359],{},"QLoRA на одной A100 80GB — стандарт для дообучения 70B-моделей в 2026 году. Full fine-tune 70B требует 8× H100 80GB и NVLink-связанности (HGX\u002FDGX), это уже кластерная задача.",[27,5361,5363],{"id":5362},"матрица-задача-карта","Матрица: задача → карта",[32,5365,5366,5378],{},[35,5367,5368],{},[38,5369,5370,5372,5374,5376],{},[41,5371,521],{},[41,5373,4787],{},[41,5375,350],{},[41,5377,667],{},[54,5379,5380,5391,5402,5414,5425,5436,5450],{},[38,5381,5382,5385,5387,5389],{},[59,5383,5384],{},"7B LoRA \u002F QLoRA",[59,5386,617],{},[59,5388,1914],{},[59,5390,3744],{},[38,5392,5393,5396,5398,5400],{},[59,5394,5395],{},"7B full fine-tune",[59,5397,310],{},[59,5399,3778],{},[59,5401,3781],{},[38,5403,5404,5407,5410,5412],{},[59,5405,5406],{},"13B LoRA",[59,5408,5409],{},"RTX 4090 \u002F A100 40GB",[59,5411,4267],{},[59,5413,3744],{},[38,5415,5416,5419,5421,5423],{},[59,5417,5418],{},"13B full fine-tune",[59,5420,310],{},[59,5422,3778],{},[59,5424,3781],{},[38,5426,5427,5430,5432,5434],{},[59,5428,5429],{},"30–70B QLoRA",[59,5431,310],{},[59,5433,3778],{},[59,5435,3781],{},[38,5437,5438,5441,5444,5447],{},[59,5439,5440],{},"70B full fine-tune",[59,5442,5443],{},"8× H100 80GB",[59,5445,5446],{},"640 ГБ",[59,5448,5449],{},"sales-led",[38,5451,5452,5455,5457,5459],{},[59,5453,5454],{},"Быстрое обучение, любая модель",[59,5456,1282],{},[59,5458,3778],{},[59,5460,1495],{},[15,5462,5463],{"color":17,"icon":319},[20,5464,5465,5466,5469],{},"Для LoRA-дообучения 7B и 13B моделей ",[292,5467,5468],{},"RTX 4090 (24 ГБ) — оптимальный выбор",": в 2–4 раза дешевле A100, хватает памяти, есть Tensor Cores. A100 нужна для full fine-tune и крупных моделей, где 24 ГБ не вмещают веса + градиенты.",[27,5471,5473],{"id":5472},"скорость-h100-против-a100","Скорость: H100 против A100",[20,5475,5476],{},"Если бюджет позволяет, H100 быстрее A100 при том же VRAM:",[32,5478,5479,5490],{},[35,5480,5481],{},[38,5482,5483,5486,5488],{},[41,5484,5485],{},"Операция",[41,5487,310],{},[41,5489,1282],{},[54,5491,5492,5503,5514],{},[38,5493,5494,5497,5500],{},[59,5495,5496],{},"BF16 TFLOPS (плотный)",[59,5498,5499],{},"312",[59,5501,5502],{},"989",[38,5504,5505,5508,5511],{},[59,5506,5507],{},"HBM пропускная способность",[59,5509,5510],{},"2.0 ТБ\u002Fс",[59,5512,5513],{},"3.35 ТБ\u002Fс",[38,5515,5516,5519,5521],{},[59,5517,5518],{},"Transformer training, относит.",[59,5520,4530],{},[59,5522,5523],{},"1.8–2.5×",[20,5525,5526],{},"Для обучения большого трансформера H100 может закончить работу в 2 раза быстрее — это окупает более высокую почасовую ставку. Для коротких LoRA-экспериментов разница менее существенна, проще взять дешёвую A100 или 4090.",[27,5528,5530],{"id":5529},"экономика-считаем-время-и-стоимость","Экономика: считаем время и стоимость",[20,5532,5533],{},"Перед арендой прикиньте, сколько часов реально нужно. Грубые ориентиры для LoRA-дообучения на одной карте:",[32,5535,5536,5553],{},[35,5537,5538],{},[38,5539,5540,5542,5544,5547,5550],{},[41,5541,521],{},[41,5543,3700],{},[41,5545,5546],{},"Датасет",[41,5548,5549],{},"Время",[41,5551,5552],{},"Стоимость (₽)",[54,5554,5555,5571,5587,5603],{},[38,5556,5557,5560,5562,5565,5568],{},[59,5558,5559],{},"7B LoRA, 5k примеров",[59,5561,617],{},[59,5563,5564],{},"5k × 3 эпохи",[59,5566,5567],{},"4–8 ч",[59,5569,5570],{},"330–670",[38,5572,5573,5576,5578,5581,5584],{},[59,5574,5575],{},"13B LoRA, 10k примеров",[59,5577,310],{},[59,5579,5580],{},"10k × 3 эпохи",[59,5582,5583],{},"6–12 ч",[59,5585,5586],{},"1300–2500",[38,5588,5589,5592,5594,5597,5600],{},[59,5590,5591],{},"70B QLoRA, 5k примеров",[59,5593,310],{},[59,5595,5596],{},"5k × 2 эпохи",[59,5598,5599],{},"12–24 ч",[59,5601,5602],{},"2500–5000",[38,5604,5605,5608,5610,5613,5616],{},[59,5606,5607],{},"7B full fine-tune, 50k",[59,5609,310],{},[59,5611,5612],{},"50k × 2 эпохи",[59,5614,5615],{},"24–48 ч",[59,5617,5618],{},"5000–10 000",[20,5620,5621],{},"Для full fine-tune больших моделей dedicated-сервер на месяц почти всегда дешевле почасовой аренды, даже если карта простаивает часть времени.",[27,5623,5625],{"id":5624},"снижаем-vram-без-потери-качества","Снижаем VRAM без потери качества",[20,5627,5628],{},"Прежде чем переходить на более дорогую карту, попробуйте технику, которые сокращают потребление памяти:",[132,5630,5631,5637,5643,5649,5655],{},[135,5632,5633,5636],{},[292,5634,5635],{},"Gradient checkpointing"," — пересчитывает активации на backward pass вместо хранения. Экономит 30–50% VRAM за ~20% замедления.",[135,5638,5639,5642],{},[292,5640,5641],{},"Mixed precision (BF16)"," — почти обязательно, экономит VRAM и ускоряет на Tensor Cores.",[135,5644,5645,5648],{},[292,5646,5647],{},"Adam 8-bit"," (bitsandbytes) — состояния оптимизатора в 8-бит, экономит ~75% памяти под оптимизатор.",[135,5650,5651,5654],{},[292,5652,5653],{},"Gradient accumulation"," — не уменьшает VRAM напрямую, но позволяет эмулировать большой batch при маленьком физическом.",[135,5656,5657,5660],{},[292,5658,5659],{},"Packing \u002F последовательности переменной длины"," — убирает padding, эффективнее использует каждый шаг.",[20,5662,5663],{},"Эти приёмы в сумме часто позволяют запустить full fine-tune 7B на одной A100 80GB вместо 2× A100 — это прямая экономия.",[27,5665,5667],{"id":5666},"частые-ошибки","Частые ошибки",[132,5669,5670,5676,5682,5688,5698],{},[135,5671,5672,5675],{},[292,5673,5674],{},"OOM на втором шаге"," — оптимизатор инициализируется лениво, первый шаг проходит, второй падает. Проверяйте потребление памяти на третьем шаге, не на первом.",[135,5677,5678,5681],{},[292,5679,5680],{},"FP16 loss diverge"," — используйте BF16 вместо FP16, особенно на больших моделях (Ampere и новее).",[135,5683,5684,5687],{},[292,5685,5686],{},"LoRA rank слишком большой"," — rank 64+ съедает почти столько же, сколько full fine-tune, без преимущества в качестве. Достаточно rank 8–32.",[135,5689,5690,5693,5694,5697],{},[292,5691,5692],{},"DataLoader без workers"," — GPU простаивает. Ставьте ",[496,5695,5696],{},"num_workers=4–8",", иначе training упирается в CPU.",[135,5699,5700,5706],{},[292,5701,5702,5703,5705],{},"Не проверили ",[496,5704,2392],{}," перед оплатой"," — иногда на сервере нет драйвера или карта занята другим процессом.",[27,5708,388],{"id":387},[132,5710,5711,5716],{},[135,5712,5713,5715],{},[292,5714,395],{}," — для LoRA-экспериментов, разовых прогонов, отладки гиперпараметров. Обычно хватает 2–6 часов на запуск.",[135,5717,5718,5720],{},[292,5719,401],{}," (dedicated) — для full fine-tune нескольких эпох, постоянного цикла экспериментов. Эквивалентная почасовая ставка в 2–3 раза ниже, чем в пуле.",[20,5722,2778,5723,311,5725,5727,5728,5730],{},[166,5724,773],{"href":772},[166,5726,1747],{"href":776}," есть оба формата. ",[166,5729,784],{"href":783}," — преимущественно dedicated на месяц.",[27,5732,409],{"id":408},[190,5734,5735,5738,5741,5749,5752,5755,5758],{},[135,5736,5737],{},"Определите задачу: full fine-tune или LoRA\u002FQLoRA.",[135,5739,5740],{},"Посчитайте требуемый VRAM: для full ≈ 4× параметров, для QLoRA ≈ 1.2× параметров + adapter.",[135,5742,4115,5743,1302,5745,1210,5747,170],{},[166,5744,310],{"href":309},[166,5746,1282],{"href":1301},[166,5748,617],{"href":800},[135,5750,5751],{},"Для LoRA-экспериментов берите почасовую аренду — обычно хватает 2–6 часов.",[135,5753,5754],{},"Для full fine-tune нескольких эпох — dedicated-сервер на месяц выгоднее.",[135,5756,5757],{},"Включите gradient checkpointing и mixed precision (BF16) — это уменьшит VRAM в 1.5–2 раза почти бесплатно.",[135,5759,427,5760,433],{},[166,5761,432],{"href":430,"rel":5762},[226],[27,5764,437],{"id":436},[132,5766,5767,5772,5777,5783],{},[135,5768,5769,5771],{},[166,5770,1244],{"href":465}," — рабочая лошадка для обучения",[135,5773,5774,5776],{},[166,5775,445],{"href":444}," — новейший ускоритель, быстрее A100",[135,5778,5779,5782],{},[166,5780,5781],{"href":1681},"GPU для LLM-инференса"," — если нужно не обучать, а запускать",[135,5784,5785,5789],{},[166,5786,5788],{"href":5787},"\u002Fguides\u002Fmnogopotochnyy-inference","Многопоточный inference"," — batch и throughput для production",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":5791},[5792,5793,5794,5795,5796,5797,5798,5799,5800,5801],{"id":5237,"depth":263,"text":5238},{"id":5332,"depth":263,"text":5333},{"id":5362,"depth":263,"text":5363},{"id":5472,"depth":263,"text":5473},{"id":5529,"depth":263,"text":5530},{"id":5624,"depth":263,"text":5625},{"id":5666,"depth":263,"text":5667},{"id":387,"depth":263,"text":388},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Какую видеокарту арендовать для обучения нейросетей. LoRA и full fine-tune, выбор карты по размеру модели — от 7B до 70B параметров, цены РФ.",{},"\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-obucheniya-modeley",{"title":5221,"description":5802},"guides\u002Fgpu-dlya-obucheniya-modeley","1nUSkWCJytloD0YtlPkf1Kk7Ecsub9BT4YvJvqdLcTU",{"id":5809,"title":5810,"body":5811,"checkedAt":461,"date":462,"description":5968,"extension":272,"meta":5969,"navigation":274,"path":451,"seo":5970,"stem":5971,"__hash__":5972},"guides\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-stable-diffusion.md","GPU для Stable Diffusion: что арендовать и почём",{"type":8,"value":5812,"toc":5962},[5813,5816,5825,5829,5889,5898,5902,5922,5928,5930,5953,5955],[11,5814,452],{"id":5815},"gpu-для-stable-diffusion",[20,5817,5818,5819,5822,5823,170],{},"Для генерации изображений (SDXL, SD3, Flux) ",[292,5820,5821],{},"не нужны дата-центровые карты",". Consumer-карты вроде RTX 4090 часто дешевле и достаточно быстры. Главное ограничение — ",[292,5824,350],{},[27,5826,5828],{"id":5827},"требования-по-vram","Требования по VRAM",[32,5830,5831,5841],{},[35,5832,5833],{},[38,5834,5835,5837,5839],{},[41,5836,521],{},[41,5838,4227],{},[41,5840,4230],{},[54,5842,5843,5854,5863,5872,5880],{},[38,5844,5845,5848,5851],{},[59,5846,5847],{},"SD 1.5 (generation)",[59,5849,5850],{},"8 ГБ",[59,5852,5853],{},"RTX 4090 \u002F A5000",[38,5855,5856,5859,5861],{},[59,5857,5858],{},"SDXL (generation)",[59,5860,4387],{},[59,5862,3788],{},[38,5864,5865,5868,5870],{},[59,5866,5867],{},"SDXL (LoRA training)",[59,5869,3730],{},[59,5871,5409],{},[38,5873,5874,5876,5878],{},[59,5875,2599],{},[59,5877,1914],{},[59,5879,4256],{},[38,5881,5882,5885,5887],{},[59,5883,5884],{},"Flux (fine-tune)",[59,5886,4279],{},[59,5888,1152],{},[15,5890,5891],{"color":17,"icon":715},[20,5892,5893,5894,5897],{},"Для большинства задач генерации ",[292,5895,5896],{},"RTX 4090 — оптимальный выбор",": 24 ГБ VRAM, дёшево, широко доступна. A100 нужна только для обучения\u002Fфайн-тюна.",[27,5899,5901],{"id":5900},"где-арендовать-дёшево","Где арендовать дёшево",[132,5903,5904,5912,5917],{},[135,5905,5906,5908,5909,170],{},[292,5907,617],{}," — в наличии у десятка хостеров, от ~83 ₽\u002Fчас. Сравните на ",[166,5910,5911],{"href":800},"странице 4090",[135,5913,5914,5916],{},[292,5915,503],{}," (24 ГБ) — дешевле 4090, чуть медленнее. Хороша для SDXL generation.",[135,5918,5919,5921],{},[292,5920,2169],{}," — только если делаете обучение.",[20,5923,5924,5925,5927],{},"Для коротких сессий (час-два генерации) выгоднее ",[292,5926,4096],{}," аренда. Для постоянной работы — dedicated сервер на месяц.",[27,5929,409],{"id":408},[190,5931,5932,5935,5942,5945],{},[135,5933,5934],{},"Определите задачу (generation \u002F training) → требуемый VRAM.",[135,5936,4115,5937,1210,5940,170],{},[166,5938,5939],{"href":800},"странице RTX 4090",[166,5941,503],{"href":502},[135,5943,5944],{},"Выбирайте самый дешёвый in_stock вариант с нужным VRAM.",[135,5946,5947,5948,5952],{},"Для редких задач — ",[166,5949,5951],{"href":430,"rel":5950},[226],"подпишитесь на алерт"," по нужной модели.",[27,5954,437],{"id":436},[132,5956,5957],{},[135,5958,5959,5961],{},[166,5960,1244],{"href":465}," — если нужен training",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":5963},[5964,5965,5966,5967],{"id":5827,"depth":263,"text":5828},{"id":5900,"depth":263,"text":5901},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Какую видеокарту выбрать для запуска Stable Diffusion и Flux в аренде. RTX 4090 против A100, требования к VRAM, дешёвые варианты.",{},{"title":5810,"description":5968},"guides\u002Fgpu-dlya-stable-diffusion","clbK2w1wSDhV2CO8zEnsBO6A_HyNuWH60yNpeQOpTvw",{"id":5974,"title":5975,"body":5976,"checkedAt":461,"date":462,"description":6501,"extension":272,"meta":6502,"navigation":274,"path":5199,"seo":6503,"stem":6504,"__hash__":6505},"guides\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-tts.md","GPU для TTS и генерации речи",{"type":8,"value":5977,"toc":6489},[5978,5981,5988,5992,6102,6111,6113,6186,6193,6197,6217,6224,6228,6231,6250,6253,6257,6264,6287,6290,6294,6297,6321,6328,6333,6337,6340,6410,6413,6415,6449,6453,6470,6472],[11,5979,5975],{"id":5980},"gpu-для-tts-и-генерации-речи",[20,5982,5983,5984,5987],{},"Синтез речи (Text-to-Speech) — одна из ",[292,5985,5986],{},"самых лёгких"," GPU-задач. Большинство TTS-моделей помещаются в 4–8 ГБ VRAM и не требуют дата-центровых карт. Переплачивать за A100 здесь почти всегда бессмысленно — cheaper is better. Логика выбора обратная от LLM-инференса: сначала смотрите на дешёвые consumer-карты, A100 — только для тяжёлого batch-режима.",[27,5989,5991],{"id":5990},"требования-моделей","Требования моделей",[32,5993,5994,6010],{},[35,5995,5996],{},[38,5997,5998,6001,6004,6007],{},[41,5999,6000],{},"Модель",[41,6002,6003],{},"VRAM (инференс)",[41,6005,6006],{},"VRAM (fine-tune)",[41,6008,6009],{},"Особенности",[54,6011,6012,6025,6038,6051,6064,6078,6090],{},[38,6013,6014,6017,6019,6022],{},[59,6015,6016],{},"Silero TTS",[59,6018,3917],{},[59,6020,6021],{},"4–6 ГБ",[59,6023,6024],{},"Лёгкая, быстрая, русский язык",[38,6026,6027,6030,6032,6035],{},[59,6028,6029],{},"VITS \u002F VITS2",[59,6031,6021],{},[59,6033,6034],{},"12–16 ГБ",[59,6036,6037],{},"Клонирует голос, хорошее качество",[38,6039,6040,6043,6045,6048],{},[59,6041,6042],{},"Piper",[59,6044,3917],{},[59,6046,6047],{},"не fine-tun'ится",[59,6049,6050],{},"ONNX, работает на CPU тоже",[38,6052,6053,6056,6059,6061],{},[59,6054,6055],{},"Coqui XTTS-v2",[59,6057,6058],{},"6–8 ГБ",[59,6060,3730],{},[59,6062,6063],{},"Голосовой клон из 6 сек, мультиязычная",[38,6065,6066,6069,6072,6075],{},[59,6067,6068],{},"Bark",[59,6070,6071],{},"8–12 ГБ",[59,6073,6074],{},"24+ ГБ",[59,6076,6077],{},"Звуки, смех, эмоции, тяжелее",[38,6079,6080,6083,6085,6087],{},[59,6081,6082],{},"F5-TTS",[59,6084,6034],{},[59,6086,6074],{},[59,6088,6089],{},"Современная flow-matching, высокое качество",[38,6091,6092,6095,6097,6099],{},[59,6093,6094],{},"IndexTTS \u002F Fish Speech",[59,6096,6071],{},[59,6098,3730],{},[59,6100,6101],{},"Клонирование, диаризация",[15,6103,6104],{"color":17,"icon":715},[20,6105,6106,6107,6110],{},"Для большинства задач TTS ",[292,6108,6109],{},"достаточно 8–16 ГБ VRAM",". RTX 4080 (16 ГБ) или RTX 3090 (24 ГБ) — избыточны для инференса, но дёшевы. A100 нужна только при batch-обработке тысяч часов аудио или при потоковом API с десятками одновременных запросов.",[27,6112,3689],{"id":3688},[32,6114,6115,6127],{},[35,6116,6117],{},[38,6118,6119,6121,6123,6125],{},[41,6120,1107],{},[41,6122,3700],{},[41,6124,350],{},[41,6126,667],{},[54,6128,6129,6141,6153,6164,6175],{},[38,6130,6131,6134,6136,6139],{},[59,6132,6133],{},"Silero, разовая генерация",[59,6135,2382],{},[59,6137,6138],{},"10 ГБ",[59,6140,3719],{},[38,6142,6143,6146,6149,6151],{},[59,6144,6145],{},"VITS, XTTS, любая модель разово",[59,6147,6148],{},"RTX 3090 \u002F RTX 4080",[59,6150,3730],{},[59,6152,2732],{},[38,6154,6155,6158,6160,6162],{},[59,6156,6157],{},"Bark \u002F F5-TTS, стабильный запуск",[59,6159,617],{},[59,6161,1914],{},[59,6163,3744],{},[38,6165,6166,6169,6171,6173],{},[59,6167,6168],{},"Batch-инференс (1000+ аудио\u002Fчас)",[59,6170,503],{},[59,6172,1914],{},[59,6174,670],{},[38,6176,6177,6180,6182,6184],{},[59,6178,6179],{},"Многопоточный сервис, продакшн",[59,6181,310],{},[59,6183,3778],{},[59,6185,3781],{},[20,6187,6188,6189,6192],{},"Для разовой генерации даже ",[292,6190,6191],{},"RTX 3080 за 43 ₽\u002Fчас"," избыточна по мощности — упираетесь в длину текста и I\u002FO, не в GPU. Это делает TTS самым дешёвым GPU-use-case в аренде.",[27,6194,6196],{"id":6195},"когда-нужна-a100a5000","Когда нужна A100\u002FA5000",[132,6198,6199,6205,6211],{},[135,6200,6201,6204],{},[292,6202,6203],{},"Batch-инференс"," — генерация тысяч аудио для датасета, озвучки книг, подкастов, локализации видеоигр. При батчинге throughput на A100 в 5–10× выше consumer-карт, разница в цене окупается.",[135,6206,6207,6210],{},[292,6208,6209],{},"Многопоточный API"," — TTS как сервис с десятками одновременных запросов. Здесь нужна не latency одного запроса, а общая пропускная способность.",[135,6212,6213,6216],{},[292,6214,6215],{},"Fine-tune XTTS\u002FF5-TTS"," — 24+ ГБ VRAM, A5000\u002FA100.",[20,6218,6219,6220,6223],{},"Для одиночных запросов (один пользователь, разовая генерация) ",[292,6221,6222],{},"RTX 4090 быстрее и дешевле"," A100 — модель маленькая, упираетесь в latency одного запроса, а не в throughput. A100 тут будет простаивать на 90% ресурсов.",[27,6225,6227],{"id":6226},"cpu-vs-gpu-для-tts","CPU vs GPU для TTS",[20,6229,6230],{},"Несколько моделей TTS хорошо работают и на CPU:",[132,6232,6233,6239,6244],{},[135,6234,6235,6238],{},[292,6236,6237],{},"Silero"," — на современном CPU синтезирует быстрее реального времени, GPU не нужен.",[135,6240,6241,6243],{},[292,6242,6042],{}," — ONNX-модель, оптимизирована под CPU, ставится на Raspberry Pi.",[135,6245,6246,6249],{},[292,6247,6248],{},"espeak-ng"," — древний, утилитарный, без GPU вообще.",[20,6251,6252],{},"GPU нужен для моделей с transformer-архитектурой (Bark, F5-TTS, XTTS) и для batch-режима. Для стримингового синтеза коротких фраз на CPU часто разумнее, чем арендовать GPU.",[27,6254,6256],{"id":6255},"потоковый-синтез-и-latency","Потоковый синтез и latency",[20,6258,6259,6260,6263],{},"Для стриминговых ассистентов важна ",[292,6261,6262],{},"time-to-first-audio"," — время от запроса до первых звуков голоса:",[132,6265,6266,6271,6277,6282],{},[135,6267,6268,6270],{},[292,6269,6237],{}," — 100–300 мс на CPU, идеален для real-time.",[135,6272,6273,6276],{},[292,6274,6275],{},"XTTS-v2"," — 0.5–2 с на GPU, приемлемо для чат-ботов.",[135,6278,6279,6281],{},[292,6280,6068],{}," — 2–5 с на GPU, не подходит для real-time диалога.",[135,6283,6284,6286],{},[292,6285,6082],{}," — 1–3 с на GPU, компромисс качества и скорости.",[20,6288,6289],{},"Для real-time диалога берите Silero или XTTS. Для озвучки книг\u002Fвидео (где latency не важна) — F5-TTS или Bark, там важнее финальное качество.",[27,6291,6293],{"id":6292},"клонирование-голоса","Клонирование голоса",[20,6295,6296],{},"Клонирование голоса (voice cloning) — частый сценарий аренды под TTS:",[132,6298,6299,6304,6309,6315],{},[135,6300,6301,6303],{},[292,6302,6275],{}," — клон из 6 секунд референса, мультиязычный, среднее качество.",[135,6305,6306,6308],{},[292,6307,6082],{}," — клон из 5–10 секунд, высокое качество, лучше держит тембр.",[135,6310,6311,6314],{},[292,6312,6313],{},"OpenVoice v2"," — быстрый клон, нейтральное качество, легко fine-tune.",[135,6316,6317,6320],{},[292,6318,6319],{},"Fish Speech"," — клон + диаризация, коммерчески пригодный.",[20,6322,6323,6324,6327],{},"Для клонирования ",[292,6325,6326],{},"GPU обязателен"," — даже инференс требует transformer-прохода. Минимум 8 ГБ VRAM (XTTS), комфортно 16+ ГБ (F5-TTS, Fish Speech).",[15,6329,6330],{"color":17,"icon":319},[20,6331,6332],{},"Клонирование чужого голоса без согласия — нарушение закона (ст. 152.1 ГК РФ, ответственность за misuse голоса). Для коммерческого использования клонируйте только свой голос или голос по договору.",[27,6334,6336],{"id":6335},"batch-пропускная-способность","Batch-пропускная способность",[20,6338,6339],{},"Для озвучки большого корпуса (книги, подкасты, локализация) throughput важнее latency:",[32,6341,6342,6357],{},[35,6343,6344],{},[38,6345,6346,6348,6351,6354],{},[41,6347,3700],{},[41,6349,6350],{},"Silero, аудио\u002Fчас",[41,6352,6353],{},"XTTS, аудио\u002Fчас",[41,6355,6356],{},"Bark, аудио\u002Fчас",[54,6358,6359,6372,6384,6397],{},[38,6360,6361,6363,6366,6369],{},[59,6362,2382],{},[59,6364,6365],{},"200+",[59,6367,6368],{},"30–50",[59,6370,6371],{},"10–20",[38,6373,6374,6376,6379,6382],{},[59,6375,617],{},[59,6377,6378],{},"500+",[59,6380,6381],{},"80–120",[59,6383,6368],{},[38,6385,6386,6388,6391,6394],{},[59,6387,503],{},[59,6389,6390],{},"400+",[59,6392,6393],{},"70–100",[59,6395,6396],{},"25–40",[38,6398,6399,6401,6404,6407],{},[59,6400,310],{},[59,6402,6403],{},"1000+",[59,6405,6406],{},"300–500",[59,6408,6409],{},"100–200",[20,6411,6412],{},"A100 даёт 5–10× throughput на тяжёлых моделях за счёт большого batch. Для разовой озвучки одной книги дешевле обойдётся 4090 за сутки, для постоянного сервиса — A100.",[27,6414,409],{"id":408},[190,6416,6417,6420,6428,6433,6440,6443],{},[135,6418,6419],{},"Определите модель и режим (инференс \u002F fine-tune \u002F batch).",[135,6421,6422,6423,1210,6425,6427],{},"Для разового синтеза — ",[166,6424,2382],{"href":2381},[166,6426,1778],{"href":1834},", самая дешёвая опция.",[135,6429,6430,6431,170],{},"Для Bark\u002FF5-TTS и потоковой работы — ",[166,6432,617],{"href":800},[135,6434,6435,6436,1210,6438,170],{},"Для batch-инференса и API — ",[166,6437,503],{"href":502},[166,6439,310],{"href":309},[135,6441,6442],{},"Проверьте, нельзя ли обойтись CPU (Silero, Piper) — тогда GPU не нужен вовсе.",[135,6444,427,6445,6448],{},[166,6446,432],{"href":430,"rel":6447},[226]," — сообщим, когда нужная карта появится по нижней цене.",[27,6450,6452],{"id":6451},"хостеры-для-tts","Хостеры для TTS",[132,6454,6455,6460,6465],{},[135,6456,6457,6459],{},[166,6458,1747],{"href":776}," — RTX 3090\u002F3080\u002F4090 по часам, дёшево для коротких задач.",[135,6461,6462,6464],{},[166,6463,773],{"href":772}," — A5000\u002FA100 для batch и продакшна.",[135,6466,6467,6469],{},[166,6468,784],{"href":783}," — dedicated под постоянный TTS-сервис.",[27,6471,437],{"id":436},[132,6473,6474,6479,6484],{},[135,6475,6476,6478],{},[166,6477,5788],{"href":5787}," — batch и throughput для TTS-сервиса",[135,6480,6481,6483],{},[166,6482,1244],{"href":465}," — для тяжёлого batch-инференса",[135,6485,6486,6488],{},[166,6487,5781],{"href":1681}," — если TTS идёт в паре с LLM-ассистентом",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":6490},[6491,6492,6493,6494,6495,6496,6497,6498,6499,6500],{"id":5990,"depth":263,"text":5991},{"id":3688,"depth":263,"text":3689},{"id":6195,"depth":263,"text":6196},{"id":6226,"depth":263,"text":6227},{"id":6255,"depth":263,"text":6256},{"id":6292,"depth":263,"text":6293},{"id":6335,"depth":263,"text":6336},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":6451,"depth":263,"text":6452},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Какую видеокарту арендовать для синтеза речи (TTS). Требования Silero, VITS, Bark, XTTS, F5-TTS — от 8 ГБ VRAM. Дешёвые варианты и карты для batch-инференса.",{},{"title":5975,"description":6501},"guides\u002Fgpu-dlya-tts","bPi3s0-8-EgOgwIQHZfunF0Kza2kBXyDNqlrwQbTDrs",{"id":6507,"title":6508,"body":6509,"checkedAt":461,"date":462,"description":6798,"extension":272,"meta":6799,"navigation":274,"path":6800,"seo":6801,"stem":6802,"__hash__":6803},"guides\u002Fguides\u002Fgpu-za-rubezhom-vs-rf.md","Аренда GPU за рубежом vs в России",{"type":8,"value":6510,"toc":6788},[6511,6514,6517,6529,6533,6614,6618,6638,6644,6648,6669,6675,6679,6682,6700,6704,6718,6722,6733,6735,6762,6764],[11,6512,6508],{"id":6513},"аренда-gpu-за-рубежом-vs-в-россии",[20,6515,6516],{},"Зарубежные GPU-провайдеры (Vast.ai, RunPod, Lambda Labs) обычно дешевле и предлагают больший выбор карт, но оплата и доступ из РФ ограничены. Российские хостеры (Selectel, immers.cloud, HOSTKEY) дороже, зато принимают оплату картой РФ в рублях. Этот гайд — честное сравнение без страшилок.",[15,6518,6519],{"color":17,"icon":319},[20,6520,6521,6522,6525,6526,6528],{},"GPURadar мониторит ",[292,6523,6524],{},"только РФ-хостеров",". Цены на ",[166,6527,176],{"href":176}," — это российский рынок. Зарубежные провайдеры ниже приведены справочно для сравнения, мы их не парсим.",[27,6530,6532],{"id":6531},"краткое-сравнение","Краткое сравнение",[32,6534,6535,6547],{},[35,6536,6537],{},[38,6538,6539,6541,6544],{},[41,6540,339],{},[41,6542,6543],{},"Зарубежье (Vast.ai, RunPod, Lambda)",[41,6545,6546],{},"Россия (Selectel, immers, HOSTKEY)",[54,6548,6549,6560,6571,6581,6592,6603],{},[38,6550,6551,6554,6557],{},[59,6552,6553],{},"Цена GPU",[59,6555,6556],{},"Ниже на 20–50%",[59,6558,6559],{},"Выше",[38,6561,6562,6565,6568],{},[59,6563,6564],{},"Выбор моделей",[59,6566,6567],{},"Шире (B200, H200, редкие карты)",[59,6569,6570],{},"Уже (A100\u002FH100\u002FH200\u002FL40S + consumer)",[38,6572,6573,6575,6578],{},[59,6574,2904],{},[59,6576,6577],{},"Иностранная карта, крипта",[59,6579,6580],{},"Карта РФ, счёт в ₽",[38,6582,6583,6586,6589],{},[59,6584,6585],{},"Доступность из РФ",[59,6587,6588],{},"Ограничена (терпят баны IP\u002Fаккаунтов)",[59,6590,6591],{},"Без ограничений",[38,6593,6594,6597,6600],{},[59,6595,6596],{},"Compliance \u002F юр. лицо",[59,6598,6599],{},"Зарубежный контракт",[59,6601,6602],{},"РФ-договор, закрывающие документы",[38,6604,6605,6608,6611],{},[59,6606,6607],{},"Поддержка",[59,6609,6610],{},"Английский, тикеты",[59,6612,6613],{},"Русский, тикеты\u002Fтелефон",[27,6615,6617],{"id":6616},"зарубежные-провайдеры","Зарубежные провайдеры",[132,6619,6620,6626,6632],{},[135,6621,6622,6625],{},[292,6623,6624],{},"Vast.ai"," — маркетплейс P2P-аренды у частных лиц. Самые низкие цены, но стабильность и безопасность ниже (карта у энтузиаста, а не в ДЦ).",[135,6627,6628,6631],{},[292,6629,6630],{},"RunPod"," — cloud GPU с почасовой оплатой, фокус на ML-шаблонах (готовые образы с PyTorch, vLLM). Удобен для экспериментов.",[135,6633,6634,6637],{},[292,6635,6636],{},"Lambda Labs"," — GPU-инфраструктура для research и enterprise. Стабильная цена на H100, но очередь на on-demand.",[20,6639,6640,6643],{},[292,6641,6642],{},"Главные препятствия из РФ:"," оплата (нужна иностранная карта или крипто-шлюз), риск блокировки аккаунта по гео-признаку, сложности с закрывающими документами для юр. лиц.",[27,6645,6647],{"id":6646},"российские-провайдеры","Российские провайдеры",[132,6649,6650,6657,6664],{},[135,6651,6652,6656],{},[292,6653,6654],{},[166,6655,773],{"href":772}," — универсальное облако, cloud + dedicated, широкий каталог.",[135,6658,6659,6663],{},[292,6660,6661],{},[166,6662,1747],{"href":776}," — GPU-специалист, per-flavor конфигурации.",[135,6665,6666,6668],{},[292,6667,784],{}," — dedicated-серверы.",[20,6670,6671,6672,6674],{},"Актуальные цены и наличие — на ",[166,6673,176],{"href":176},", парсинг каждые 30–60 минут.",[27,6676,6678],{"id":6677},"санкционный-контекст-по-фактам","Санкционный контекст (по фактам)",[20,6680,6681],{},"Без оценочных суждений — только то, что влияет на выбор:",[132,6683,6684,6687,6694,6697],{},[135,6685,6686],{},"NVIDIA ограничила поставки дата-центровых карт (A100\u002FH100) в РФ. РФ-хостеры работают с ранее закупленным парком и параллельным импортом.",[135,6688,6689,6690,6693],{},"Цены на A100\u002FH100 в РФ ",[292,6691,6692],{},"выше",", чем у зарубежных провайдеров, частично из-за стоимости закупки и логистики.",[135,6695,6696],{},"Выбор новейших карт (B200, GB200) в РФ ограничен — их нет в открытых каталогах РФ-хостеров.",[135,6698,6699],{},"Consumer-карты (RTX 4090, 5090) в РФ доступны шире — на них ограничения слабее.",[27,6701,6703],{"id":6702},"когда-выбирать-рф","Когда выбирать РФ",[132,6705,6706,6709,6712,6715],{},[135,6707,6708],{},"Оплата возможна только картой РФ \u002F счётом юр. лица.",[135,6710,6711],{},"Нужны закрывающие документы, договор по РФ-праву (бухучёт, гос. сектор).",[135,6713,6714],{},"Данные должны лежать в РФ-юрисдикции (152-ФЗ, требования заказчика).",[135,6716,6717],{},"Задача укладывается в A100\u002FH100\u002FH200\u002FRTX 4090 — этого парка достаточно.",[27,6719,6721],{"id":6720},"когда-выбирать-зарубежье","Когда выбирать зарубежье",[132,6723,6724,6727,6730],{},[135,6725,6726],{},"Нужна новейшая или редкая карта (B200, крупный H100-кластер on-demand).",[135,6728,6729],{},"Цена критична: длительное обучение, где 30–50% экономии существенны.",[135,6731,6732],{},"Есть иностранная карта или крипто-оплата, и нет требований по РФ-compliance.",[27,6734,409],{"id":408},[190,6736,6737,6740,6752,6755],{},[135,6738,6739],{},"Определите, возможна ли оплата за рубеж (иностранная карта\u002Fкрипта) и есть ли compliance-требования.",[135,6741,6742,6743,6745,6746,1302,6748,1302,6750,170],{},"Если подходит РФ — проверьте наличие на ",[166,6744,176],{"href":176}," и сравните ",[166,6747,773],{"href":772},[166,6749,777],{"href":776},[166,6751,784],{"href":783},[135,6753,6754],{},"Сравните цену РФ-провайдера с зарубежным аналогом (Vast.ai, RunPod) для прикидки переплаты.",[135,6756,427,6757,6761],{},[166,6758,6760],{"href":430,"rel":6759},[226],"алерт"," по нужной модели — если в РФ нет в наличии, получите пуш при появлении.",[27,6763,437],{"id":436},[132,6765,6766,6773,6778,6783],{},[135,6767,6768,6772],{},[166,6769,6771],{"href":6770},"\u002Fguides\u002Fkak-vybrat-hostera-gpu","Как выбрать хостера GPU"," — чек-лист выбора в РФ",[135,6774,6775,6777],{},[166,6776,2496],{"href":2495}," — сводные цены",[135,6779,6780,6782],{},[166,6781,445],{"href":444}," — H100\u002FH200 в РФ",[135,6784,6785,6787],{},[166,6786,1244],{"href":465}," — A100 в РФ",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":6789},[6790,6791,6792,6793,6794,6795,6796,6797],{"id":6531,"depth":263,"text":6532},{"id":6616,"depth":263,"text":6617},{"id":6646,"depth":263,"text":6647},{"id":6677,"depth":263,"text":6678},{"id":6702,"depth":263,"text":6703},{"id":6720,"depth":263,"text":6721},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Честное сравнение аренды GPU за рубежом (Vast.ai, RunPod, Lambda) и в России (Selectel, immers). Цены, оплата, санкционный контекст, когда что выбирать.",{},"\u002Fguides\u002Fgpu-za-rubezhom-vs-rf",{"title":6508,"description":6798},"guides\u002Fgpu-za-rubezhom-vs-rf","7NUObhkn1Dq8MA0mcfD-Xq-jn5_wgqx3lLHoOCZ5iNQ",{"id":6805,"title":6806,"body":6807,"checkedAt":461,"date":462,"description":7044,"extension":272,"meta":7045,"navigation":274,"path":7046,"seo":7047,"stem":7048,"__hash__":7049},"guides\u002Fguides\u002Fimmers-cloud-gpu.md","immers.cloud: GPU-специалист среди хостеров",{"type":8,"value":6808,"toc":7036},[6809,6812,6819,6831,6835,6879,6884,6888,6908,6922,6926,6971,6975,6982,6984,7015,7017],[11,6810,1747],{"id":6811},"immerscloud",[20,6813,6814,6815,6818],{},"immers.cloud — нишевый хостер с фокусом ",[292,6816,6817],{},"исключительно на GPU",". В отличие от Selectel (универсальное облако) и HOSTKEY (dedicated-серверы), immers строит каталог вокруг конкретных GPU-flavor'ов: H100, A100, RTX 4090, A5000 и др. Каждый flavor — это отдельная позиция с фиксированной ценой и состоянием доступности.",[15,6820,6821],{"color":17,"icon":319},[20,6822,6823,6824,6826,6827,6830],{},"GPURadar парсит immers как статичный каталог: цена и наличие flavor'ов обновляются каждые 30–60 минут. Если у immers нет карты в наличии — показываем ",[496,6825,3043],{},"\u002F",[496,6828,6829],{},"out_of_stock",", а не скрываем.",[27,6832,6834],{"id":6833},"что-парсится-у-immers","Что парсится у immers",[32,6836,6837,6847],{},[35,6838,6839],{},[38,6840,6841,6844],{},[41,6842,6843],{},"Что",[41,6845,6846],{},"Детали",[54,6848,6849,6857,6864,6871],{},[38,6850,6851,6854],{},[59,6852,6853],{},"Каталог",[59,6855,6856],{},"Статичный список flavor'ов (GPU × CPU × RAM × диск)",[38,6858,6859,6861],{},[59,6860,372],{},[59,6862,6863],{},"₽\u002Fчас и ₽\u002Fмес по каждому flavor",[38,6865,6866,6868],{},[59,6867,1978],{},[59,6869,6870],{},"in_stock \u002F preorder \u002F out_of_stock",[38,6872,6873,6876],{},[59,6874,6875],{},"Модели",[59,6877,6878],{},"H100, A100 80GB, RTX 4090, A5000, A6000 и др.",[20,6880,6881,6882,170],{},"Актуальный список — на странице ",[166,6883,776],{"href":776},[27,6885,6887],{"id":6886},"особенности-immers","Особенности immers",[132,6889,6890,6896,6902],{},[135,6891,6892,6895],{},[292,6893,6894],{},"GPU-first каталог."," Нет «обычных VPS» — всё заточено под вычисления. Удобно, когда не хочется фильтровать GPU из общего облака.",[135,6897,6898,6901],{},[292,6899,6900],{},"Per-flavor конфигурации."," Цена привязана к конкретному набору (GPU + vCPU + RAM), а не к «голой» карте. Это упрощает сравнение, но ограничивает гибкость — собрать кастомный сервер сложнее.",[135,6903,6904,6907],{},[292,6905,6906],{},"Видны предзаказы."," Если H100 временно отсутствует, immers показывает preorder — вы заранее понимаете срок поставки, а не упираетесь в «свяжитесь с нами».",[15,6909,6911],{"color":17,"icon":6910},"i-lucide-bell",[20,6912,6913,6914,6918,6919,6921],{},"Особо полезно: подпишитесь на ",[166,6915,6917],{"href":430,"rel":6916},[226],"алерт в боте"," по flavor'у, который сейчас в preorder. Получите пуш, как только статус сменится на ",[496,6920,1359],{}," — у immers это происходит заметно чаще, чем у универсальных облаков.",[27,6923,6925],{"id":6924},"когда-выбрать-immers","Когда выбрать immers",[32,6927,6928,6937],{},[35,6929,6930],{},[38,6931,6932,6934],{},[41,6933,1107],{},[41,6935,6936],{},"Подходит ли immers",[54,6938,6939,6947,6955,6963],{},[38,6940,6941,6944],{},[59,6942,6943],{},"Нужна конкретная карта (H100, A100) в почасовом режиме",[59,6945,6946],{},"Да — это основная специализация",[38,6948,6949,6952],{},[59,6950,6951],{},"Сборка кастомного сервера с нестандартным CPU\u002FRAM",[59,6953,6954],{},"Ограниченно — каталог flavor-фиксирован",[38,6956,6957,6960],{},[59,6958,6959],{},"Крупный кластер 8x GPU",[59,6961,6962],{},"Зависит — уточняйте у сейлов",[38,6964,6965,6968],{},[59,6966,6967],{},"Самая дешёвая RTX 4090",[59,6969,6970],{},"Сравните с Selectel и HOSTKEY",[27,6972,6974],{"id":6973},"реферальная-программа","Реферальная программа",[20,6976,6977,6978,6981],{},"У immers есть реферальная программа: ~10% кредитами на счёт (не деньги). GPURadar ",[292,6979,6980],{},"не монетизирует"," её — показываем immers в общем каталоге наравне с хостерами без рефки. Если у immers дороже — это будет видно в сравнении.",[27,6983,409],{"id":408},[190,6985,6986,6992,7001,7008],{},[135,6987,6988,6989,6991],{},"Откройте ",[166,6990,776],{"href":776}," — проверьте in_stock flavor'ы и цены.",[135,6993,6994,6995,1302,6997,1302,6999,170],{},"Сравните с Selectel\u002FHOSTKEY на странице нужной модели: ",[166,6996,2172],{"href":1301},[166,6998,310],{"href":309},[166,7000,617],{"href":800},[135,7002,7003,7004,7007],{},"Если нужного flavor нет — подпишитесь на ",[166,7005,6760],{"href":430,"rel":7006},[226]," по модели.",[135,7009,7010,7011,7014],{},"Проверьте историю цен на ",[166,7012,7013],{"href":7013},"\u002Ffeed.xml"," — была ли карта дешевле в прошлом месяце.",[27,7016,437],{"id":436},[132,7018,7019,7024,7029],{},[135,7020,7021,7023],{},[166,7022,6771],{"href":6770}," — чек-лист по выбору",[135,7025,7026,7028],{},[166,7027,445],{"href":444}," — H100\u002FH200 у всех хостеров",[135,7030,7031,7035],{},[166,7032,7034],{"href":7033},"\u002Fguides\u002Fselectel-gpu","GPU в Selectel"," — сравнение с главным конкурентом",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":7037},[7038,7039,7040,7041,7042,7043],{"id":6833,"depth":263,"text":6834},{"id":6886,"depth":263,"text":6887},{"id":6924,"depth":263,"text":6925},{"id":6973,"depth":263,"text":6974},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Обзор immers.cloud: GPU-фокус, per-flavor конфигурации H100\u002FA100\u002FRTX 4090\u002FA5000, статичный каталог, видимость предзаказов и алерты о доступности.",{},"\u002Fguides\u002Fimmers-cloud-gpu",{"title":6806,"description":7044},"guides\u002Fimmers-cloud-gpu","VXfHa76c71yFsSO_1B97V1Yr8J2SaEgatUsdkUMNmiY",{"id":7051,"title":7052,"body":7053,"checkedAt":461,"date":462,"description":7360,"extension":272,"meta":7361,"navigation":274,"path":6770,"seo":7362,"stem":7363,"__hash__":7364},"guides\u002Fguides\u002Fkak-vybrat-hostera-gpu.md","Как выбрать хостера GPU: чек-лист",{"type":8,"value":7054,"toc":7352},[7055,7058,7065,7072,7076,7150,7154,7168,7171,7175,7236,7243,7247,7257,7267,7271,7322,7328,7330],[11,7056,6771],{"id":7057},"как-выбрать-хостера-gpu",[20,7059,7060,7061,7064],{},"Выбор хостера GPU упирается не в бренд, а в ",[292,7062,7063],{},"наличие конкретной карты по нужной цене в нужном формате",". Универсального лидера нет: Selectel сильнее в облаке, immers — в GPU-специализации, HOSTKEY — в dedicated. Этот гайд — чек-лист, как выбрать под свою задачу.",[15,7066,7067],{"color":17,"icon":319},[20,7068,322,7069,7071],{},[292,7070,325],{}," хостеров, включая тех, у кого нет реферальной программы. Если карта дешевле у хостера без рефки — это видно в сравнении. Мы не ранжируем по выплатам.",[27,7073,7075],{"id":7074},"критерии-выбора","Критерии выбора",[32,7077,7078,7088],{},[35,7079,7080],{},[38,7081,7082,7085],{},[41,7083,7084],{},"Критерий",[41,7086,7087],{},"Почему важно",[54,7089,7090,7100,7110,7120,7130,7140],{},[38,7091,7092,7097],{},[59,7093,7094],{},[292,7095,7096],{},"Наличие нужной карты",[59,7098,7099],{},"Главная переменная. H100 может быть в предзаказе у одного и in_stock у другого",[38,7101,7102,7107],{},[59,7103,7104],{},[292,7105,7106],{},"Цена ₽\u002Fчас и ₽\u002Fмес",[59,7108,7109],{},"Разница между хостерами до 30–50% на одинаковых картах",[38,7111,7112,7117],{},[59,7113,7114],{},[292,7115,7116],{},"Формат: cloud vs dedicated",[59,7118,7119],{},"Cloud — почасово, dedicated — месяц и дольше",[38,7121,7122,7127],{},[59,7123,7124],{},[292,7125,7126],{},"Локация",[59,7128,7129],{},"Задержка до ваших данных; для inference латентность критична",[38,7131,7132,7137],{},[59,7133,7134],{},[292,7135,7136],{},"Поддержка и SLA",[59,7138,7139],{},"Для долгих training-задач важна реакция на сбои",[38,7141,7142,7147],{},[59,7143,7144],{},[292,7145,7146],{},"Биллинг",[59,7148,7149],{},"Почасовая оплата vs аванс; заморозка средств",[27,7151,7153],{"id":7152},"cloud-или-dedicated","Cloud или dedicated",[132,7155,7156,7162],{},[135,7157,7158,7161],{},[292,7159,7160],{},"Cloud (почасово)"," — короткие задачи, эксперименты, прототипы. Платите за часы использования. Выгодно при \u003C8 часов\u002Fдень.",[135,7163,7164,7167],{},[292,7165,7166],{},"Dedicated (месяц)"," — постоянные нагрузки 24\u002F7. Эквивалентная почасовая ставка в 2–3 раза ниже. Выгодно при >8 часов\u002Fдень.",[20,7169,7170],{},"У Selectel и immers есть оба формата. HOSTKEY — преимущественно dedicated.",[27,7172,7174],{"id":7173},"сравнение-трёх-активных-хостеров","Сравнение трёх активных хостеров",[32,7176,7177,7190],{},[35,7178,7179],{},[38,7180,7181,7183,7186,7188],{},[41,7182,1844],{},[41,7184,7185],{},"Сильная сторона",[41,7187,1853],{},[41,7189,6853],{},[54,7191,7192,7207,7222],{},[38,7193,7194,7198,7201,7204],{},[59,7195,7196],{},[166,7197,773],{"href":772},[59,7199,7200],{},"Универсальность, облако + dedicated",[59,7202,7203],{},"Cloud + Dedicated",[59,7205,7206],{},"A100\u002FH100\u002FH200\u002FA5000\u002FRTX 6000 Ada",[38,7208,7209,7213,7216,7219],{},[59,7210,7211],{},[166,7212,777],{"href":776},[59,7214,7215],{},"GPU-фокус, per-flavor конфиги",[59,7217,7218],{},"Cloud",[59,7220,7221],{},"H100\u002FA100\u002FRTX 4090\u002FA5000",[38,7223,7224,7228,7231,7233],{},[59,7225,7226],{},[166,7227,784],{"href":783},[59,7229,7230],{},"Dedicated-серверы",[59,7232,2857],{},[59,7234,7235],{},"A100\u002FH100\u002FRTX серии",[20,7237,7238,7239,1302,7241,170],{},"Детальные обзоры: ",[166,7240,773],{"href":7033},[166,7242,777],{"href":7046},[27,7244,7246],{"id":7245},"роль-мониторинга-gpuradar","Роль мониторинга (GPURadar)",[20,7248,7249,7250,7253,7254,7256],{},"Перед регистрацией у хостера ",[292,7251,7252],{},"проверьте live наличие"," на ",[166,7255,176],{"href":176},". Каталоги на сайтах хостеров часто отстают: карта может быть в предзаказе, хотя на сайте ещё «в наличии».",[20,7258,7259,7260,1302,7262,1302,7264,7266],{},"GPURadar парсит Selectel, immers, HOSTKEY каждые 30–60 минут и показывает фактическое состояние: ",[496,7261,498],{},[496,7263,3043],{},[496,7265,6829],{},". Если нужной конфигурации нет — не регистрируйтесь вслепую, подпишитесь на алерт.",[27,7268,7270],{"id":7269},"чек-лист-по-шагам","Чек-лист по шагам",[190,7272,7273,7284,7292,7300,7306,7316],{},[135,7274,7275,7278,7279,1302,7282,1213],{},[292,7276,7277],{},"Определите задачу."," Training\u002Finference\u002Fgeneration → требуемая модель GPU и VRAM (см. ",[166,7280,7281],{"href":1681},"GPU для LLM inference",[166,7283,5227],{"href":5804},[135,7285,7286,7253,7289,7291],{},[292,7287,7288],{},"Проверьте наличие",[166,7290,176],{"href":176}," — какие конфигурации сейчас in_stock по нужной модели.",[135,7293,7294,7297,7298,1213],{},[292,7295,7296],{},"Сравните цены"," по хостерам на странице модели (например, ",[166,7299,2172],{"href":1301},[135,7301,7302,7305],{},[292,7303,7304],{},"Выберите формат:"," cloud для коротких задач, dedicated для постоянных.",[135,7307,7308,1351,7310,7313,7314,170],{},[292,7309,1350],{},[166,7311,1355],{"href":430,"rel":7312},[226]," — если нужной карты нет, получите пуш при ",[496,7315,1359],{},[135,7317,7318,7321],{},[292,7319,7320],{},"Зарегистрируйтесь"," и запустите тестовую конфигурацию перед долгим запуском.",[15,7323,7325],{"color":17,"icon":7324},"i-lucide-shield-check",[20,7326,7327],{},"Принцип честности GPURadar: мы показываем всех хостеров, включая тех, кто не платит рефералку. Сравнение строится на данных парсера, а не на коммерческих отношениях. Если у безреф-хостера дешевле — это видно.",[27,7329,437],{"id":436},[132,7331,7332,7337,7342,7347],{},[135,7333,7334,7336],{},[166,7335,7034],{"href":7033}," — обзор крупнейшего хостера",[135,7338,7339,7341],{},[166,7340,1747],{"href":7046}," — GPU-специалист",[135,7343,7344,7346],{},[166,7345,2496],{"href":2495}," — сводные цены по моделям",[135,7348,7349,7351],{},[166,7350,6508],{"href":6800}," — если рассматриваете зарубежье",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":7353},[7354,7355,7356,7357,7358,7359],{"id":7074,"depth":263,"text":7075},{"id":7152,"depth":263,"text":7153},{"id":7173,"depth":263,"text":7174},{"id":7245,"depth":263,"text":7246},{"id":7269,"depth":263,"text":7270},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Практический гайд выбора GPU-хостера в России: критерии, сравнение cloud и dedicated, роль мониторинга наличия. Чек-лист по шагам.",{},{"title":7052,"description":7360},"guides\u002Fkak-vybrat-hostera-gpu","VXd1MO9cEkWkJFDLid6aUf8Xy6n1INoVeQAHPzRzOzA",{"id":7366,"title":7367,"body":7368,"checkedAt":461,"date":462,"description":7908,"extension":272,"meta":7909,"navigation":274,"path":5787,"seo":7910,"stem":7911,"__hash__":7912},"guides\u002Fguides\u002Fmnogopotochnyy-inference.md","Многопоточный inference GPU: batch и throughput",{"type":8,"value":7369,"toc":7896},[7370,7374,7381,7385,7388,7407,7476,7484,7488,7495,7525,7528,7532,7618,7631,7635,7638,7661,7664,7668,7671,7743,7746,7750,7757,7768,7771,7775,7782,7793,7796,7800,7803,7834,7836,7872,7874],[11,7371,7373],{"id":7372},"многопоточный-inference-gpu","Многопоточный inference GPU",[20,7375,7376,7377,7380],{},"Когда модель обслуживает не одного пользователя, а поток запросов (API, чат-бот, батч-обработка датасета), метрика смещается: важна не latency одного запроса, а ",[292,7378,7379],{},"throughput"," — токенов\u002Fсекунду или запросов\u002Fминуту. Под это нужны другие карты и другой софт. Правило простое: throughput ≈ batch size × tokens\u002Fsecond на один запрос, и главные рычаги — большой HBM на карте и батчинг-движок.",[27,7382,7384],{"id":7383},"batch-size-и-vram","Batch size и VRAM",[20,7386,7387],{},"При batch-инференсе GPU обрабатывает несколько запросов одновременно, переиспользуя веса модели. Память растёт так:",[132,7389,7390,7395,7401],{},[135,7391,7392,7394],{},[292,7393,5262],{}," — фиксированы (например, 13 ГБ для 7B в FP16).",[135,7396,7397,7400],{},[292,7398,7399],{},"KV-cache"," — растёт с числом одновременных запросов и длиной контекста. Это главный потребитель памяти. Для 7B при batch=32 и контексте 4k — ещё 20–40 ГБ поверх весов.",[135,7402,7403,7406],{},[292,7404,7405],{},"Активации"," — растут линейно с batch, обычно меньше KV-cache.",[32,7408,7409,7424],{},[35,7410,7411],{},[38,7412,7413,7415,7418,7421],{},[41,7414,3684],{},[41,7416,7417],{},"7B FP16, ctx 4k",[41,7419,7420],{},"13B FP16, ctx 4k",[41,7422,7423],{},"70B FP16, ctx 4k",[54,7425,7426,7439,7452,7464],{},[38,7427,7428,7431,7433,7436],{},[59,7429,7430],{},"1 (low-latency)",[59,7432,4242],{},[59,7434,7435],{},"28 ГБ",[59,7437,7438],{},"140 ГБ (нужно квантование)",[38,7440,7441,7444,7446,7449],{},[59,7442,7443],{},"8",[59,7445,1914],{},[59,7447,7448],{},"48 ГБ",[59,7450,7451],{},"multi-GPU",[38,7453,7454,7457,7460,7462],{},[59,7455,7456],{},"32",[59,7458,7459],{},"40 ГБ",[59,7461,3778],{},[59,7463,5443],{},[38,7465,7466,7469,7471,7473],{},[59,7467,7468],{},"64+",[59,7470,3778],{},[59,7472,7451],{},[59,7474,7475],{},"кластер",[15,7477,7478],{"color":17,"icon":319},[20,7479,7480,7481,7483],{},"Главный потребитель VRAM при batch-инференсе — ",[292,7482,7399],{},", а не веса. Поэтому для throughput критичен большой HBM на карте: A100\u002FH100 80GB держат в 4× больший batch, чем A100 40GB, при той же модели. KV-cache можно урезать через PagedAttention, GQA и квантование cache в FP8\u002FINT8.",[27,7485,7487],{"id":7486},"инструменты-для-throughput","Инструменты для throughput",[20,7489,7490,7491,7494],{},"Простой ",[496,7492,7493],{},"transformers.generate()"," не батчит эффективно и не переиспользует память. Для production-инференса используют специализированные движки:",[132,7496,7497,7503,7509,7515],{},[135,7498,7499,7502],{},[292,7500,7501],{},"vLLM"," — PagedAttention, непрерывный (continuous) batching, до 10× к vanilla-циклу. Стандарт для LLM-сервинга, OpenAI-совместимый API.",[135,7504,7505,7508],{},[292,7506,7507],{},"TGI"," (Text Generation Inference, от HuggingFace) — продакшн-сервер с динамическим batching, стримингом, очередью.",[135,7510,7511,7514],{},[292,7512,7513],{},"TensorRT-LLM"," — максимально быстрая инференс-оптимизация под конкретную модель, требует сборки движка под фиксированную конфигурацию. Долгая настройка, максимальная скорость.",[135,7516,7517,7520,7521,7524],{},[292,7518,7519],{},"llama.cpp"," с континуальным батчингом (",[496,7522,7523],{},"--cont-batching",") — для квантованных моделей (GGUF Q4\u002FQ5\u002FQ8), дешевле по VRAM, ниже overhead, хорошо на consumer-картах.",[20,7526,7527],{},"Эти движки поднимают throughput на той же карте в 3–10 раз — это почти всегда дешевле, чем покупать больше GPU. Сначала тюньте движок, потом масштабируйте железо.",[27,7529,7531],{"id":7530},"consumer-vs-дата-центровые-карты","Consumer vs дата-центровые карты",[32,7533,7534,7545],{},[35,7535,7536],{},[38,7537,7538,7540,7542],{},[41,7539,339],{},[41,7541,3788],{},[41,7543,7544],{},"A100 \u002F H100 (80 ГБ)",[54,7546,7547,7557,7568,7578,7588,7596,7607],{},[38,7548,7549,7552,7555],{},[59,7550,7551],{},"Batch=1 latency",[59,7553,7554],{},"Отличная",[59,7556,7554],{},[38,7558,7559,7562,7565],{},[59,7560,7561],{},"Max batch (7B, ctx 4k)",[59,7563,7564],{},"4–8",[59,7566,7567],{},"32+",[38,7569,7570,7573,7576],{},[59,7571,7572],{},"Пропускная способность (токенов\u002Fс)",[59,7574,7575],{},"Низкая",[59,7577,1981],{},[38,7579,7580,7583,7586],{},[59,7581,7582],{},"Драйвер в shared-пуле",[59,7584,7585],{},"Доступна",[59,7587,7585],{},[38,7589,7590,7592,7594],{},[59,7591,667],{},[59,7593,3744],{},[59,7595,3781],{},[38,7597,7598,7601,7604],{},[59,7599,7600],{},"Время работы 24\u002F7",[59,7602,7603],{},"Consumer-карты деградируют",[59,7605,7606],{},"Дизайнены для 24\u002F7",[38,7608,7609,7612,7615],{},[59,7610,7611],{},"Подходит для",[59,7613,7614],{},"Low-latency, dev, одиночные запросы",[59,7616,7617],{},"Production API, батчи",[15,7619,7620],{"color":17,"icon":715},[20,7621,7622,7623,7626,7627,7630],{},"Правило: ",[292,7624,7625],{},"4090 для batch=1 и low-latency"," (быстрый ответ одному пользователю, dev\u002Fтест, стриминг-ассистент). ",[292,7628,7629],{},"A100\u002FH100 — для throughput"," (десятки одновременных запросов, батч-обработка датасетов). Золотой середины нет — упираетесь либо в latency, либо в throughput.",[27,7632,7634],{"id":7633},"когда-нужен-multi-gpu","Когда нужен multi-GPU",[20,7636,7637],{},"Одной карты хватает, пока модель + KV-cache под целевой batch влезают в VRAM. Дальше — multi-GPU:",[132,7639,7640,7646,7652],{},[135,7641,7642,7645],{},[292,7643,7644],{},"Tensor parallelism"," (vLLM, TGI, TensorRT-LLM) — модель режется по слоям\u002Fattention-головам на 2–8 GPU, нужен NVLink или NVSwitch с малой задержкой. Линейное ускорение на 2–4 GPU, на 8 уже с overhead.",[135,7647,7648,7651],{},[292,7649,7650],{},"Pipeline parallelism"," — для очень больших моделей (70B+), выше latency, реже для inference.",[135,7653,7654,7656,7657,7660],{},[292,7655,5443],{}," в HGX\u002FDGX — стандарт для обслуживания 70B-моделей в проде. Это ",[292,7658,7659],{},"кластерные конфигурации, цена и наличие — sales-led"," (через менеджера Selectel\u002FHOSTKEY), не в общем пуле по часам.",[20,7662,7663],{},"Для 7B и 13B моделей multi-GPU почти никогда не нужен — одна A100 80GB закрывает типичный продакшн с batch 32. Для 70B в FP16 tensor parallelism 8-way обязателен, либо квантование в 4-бит + 2–4 GPU.",[27,7665,7667],{"id":7666},"метрики-что-мерить","Метрики: что мерить",[20,7669,7670],{},"В многопоточном инференсе есть три разные метрики, их нельзя путать:",[32,7672,7673,7686],{},[35,7674,7675],{},[38,7676,7677,7680,7683],{},[41,7678,7679],{},"Метрика",[41,7681,7682],{},"Что значит",[41,7684,7685],{},"Когда важна",[54,7687,7688,7702,7716,7730],{},[38,7689,7690,7696,7699],{},[59,7691,7692,7695],{},[292,7693,7694],{},"TTFT"," (Time To First Token)",[59,7697,7698],{},"Задержка до первого токена",[59,7700,7701],{},"Чат-боты, стриминг-ассистенты",[38,7703,7704,7710,7713],{},[59,7705,7706,7709],{},[292,7707,7708],{},"TPOT"," (Time Per Output Token)",[59,7711,7712],{},"Задержка генерации каждого следующего токена",[59,7714,7715],{},"Пользовательский опыт стриминга",[38,7717,7718,7724,7727],{},[59,7719,7720,7723],{},[292,7721,7722],{},"Throughput"," (токенов\u002Fсек)",[59,7725,7726],{},"Общая производительность системы",[59,7728,7729],{},"Batch-обработка датасетов, массовый API",[38,7731,7732,7737,7740],{},[59,7733,7734],{},[292,7735,7736],{},"e2e latency",[59,7738,7739],{},"Время на полный ответ",[59,7741,7742],{},"Synchronous-запросы (RAG, summarization)",[20,7744,7745],{},"Часто throughput и latency в конфликте: большой batch повышает throughput, но удлиняет TTFT для каждого запроса в очереди. Подбирайте batch под SLA вашего продукта.",[27,7747,7749],{"id":7748},"continuous-batching-как-работает","Continuous batching: как работает",[20,7751,7752,7753,7756],{},"Классический статический batching ждёт, пока наберётся N запросов, потом гоняет их вместе — запросы в очереди простаивают. ",[292,7754,7755],{},"Continuous batching"," (он же iteration-level \u002F dynamic batching) делает пересборку батча на каждом шаге декодера:",[132,7758,7759,7762,7765],{},[135,7760,7761],{},"Когда один запрос закончился, его слот тут же занимает новый запрос из очереди.",[135,7763,7764],{},"Никто не ждёт завершения самого длинного запроса в батче.",[135,7766,7767],{},"KV-cache переиспользуется между шагами без перерасчёта.",[20,7769,7770],{},"vLLM и TGI реализуют именно continuous batching. Это даёт основной прирост throughput (3–10×) относительно naive-подхода. Без него любая карта работает в 5–10 раз ниже потенциала.",[27,7772,7774],{"id":7773},"pagedattention-и-kv-cache","PagedAttention и KV-cache",[20,7776,7777,7778,7781],{},"KV-cache — главный пожиратель памяти, и без управления он фрагментируется: под каждый запрос резервируется блок «с запасом», часть простаивает. ",[292,7779,7780],{},"PagedAttention"," (изобретение vLLM) решает это:",[132,7783,7784,7787,7790],{},[135,7785,7786],{},"KV-cache разбивается на фиксированные блоки (как страницы памяти в ОС).",[135,7788,7789],{},"Блоки выдаются по мере роста последовательности, без резервирования.",[135,7791,7792],{},"Неактивные последовательности (waiting) можно выгружать на CPU и возвращать.",[20,7794,7795],{},"Эффект: на ту же VRAM помещается в 2–4 раза больше одновременных запросов. Это эквивалентно бесплатному апгрейду карты — обязательно включайте в продакшене.",[27,7797,7799],{"id":7798},"оптимизация-сначала-софт-потом-железо","Оптимизация: сначала софт, потом железо",[20,7801,7802],{},"Дешевле сократить KV-cache и батчить эффективнее, чем купить H100:",[190,7804,7805,7812,7819,7825,7831],{},[135,7806,7807,7808,7811],{},"Используйте ",[292,7809,7810],{},"vLLM с PagedAttention"," — сократит фрагментацию KV-cache в 2–4 раза.",[135,7813,7814,7815,7818],{},"Включите ",[292,7816,7817],{},"GQA","-вариант модели (Llama 3, Qwen2) — меньше attention-голов, меньше cache.",[135,7820,7821,7824],{},[292,7822,7823],{},"Квантуйте веса"," в AWQ\u002FGPTQ (4-бит) или FP8 — модель займёт в 2–4 раза меньше VRAM.",[135,7826,7827,7830],{},[292,7828,7829],{},"Квантуйте KV-cache"," в FP8\u002FINT8 — дополнительное сокращение в 2 раза.",[135,7832,7833],{},"Только после этого — больше GPU или multi-GPU.",[27,7835,409],{"id":408},[190,7837,7838,7841,7844,7849,7856,7863,7866],{},[135,7839,7840],{},"Оцените нагрузку: запросов\u002Fсек, средний контекст, нужна ли низкая latency.",[135,7842,7843],{},"Считайте требуемый VRAM: веса + KV-cache под целевой batch.",[135,7845,7846,7847,4919],{},"Для batch=1 и dev — ",[166,7848,617],{"href":800},[135,7850,7851,7852,1210,7854,170],{},"Для throughput и production — ",[166,7853,310],{"href":309},[166,7855,1282],{"href":1301},[135,7857,7858,7859,1210,7861,170],{},"Для 70B в проде — конфигурации 8× H100, ищите через sales ",[166,7860,773],{"href":772},[166,7862,784],{"href":783},[135,7864,7865],{},"Сначала тюньте движок (vLLM\u002FTGI) — это дешевле, чем больше GPU.",[135,7867,427,7868,7871],{},[166,7869,432],{"href":430,"rel":7870},[226]," — сообщим о появлении A100\u002FH100 по нижней цене.",[27,7873,437],{"id":436},[132,7875,7876,7881,7886,7891],{},[135,7877,7878,7880],{},[166,7879,1244],{"href":465}," — основная карта для throughput",[135,7882,7883,7885],{},[166,7884,445],{"href":444}," — новейшая, быстрее A100",[135,7887,7888,7890],{},[166,7889,5781],{"href":1681}," — детально по LLM-сервисингу",[135,7892,7893,7895],{},[166,7894,5227],{"href":5804}," — если нужна не подача, а дообучение",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":7897},[7898,7899,7900,7901,7902,7903,7904,7905,7906,7907],{"id":7383,"depth":263,"text":7384},{"id":7486,"depth":263,"text":7487},{"id":7530,"depth":263,"text":7531},{"id":7633,"depth":263,"text":7634},{"id":7666,"depth":263,"text":7667},{"id":7748,"depth":263,"text":7749},{"id":7773,"depth":263,"text":7774},{"id":7798,"depth":263,"text":7799},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Какую видеокарту арендовать для высоконагруженного инференса. Batch size и VRAM, vLLM и TGI для throughput, когда multi-GPU, consumer vs дата-центровые карты.",{},{"title":7367,"description":7908},"guides\u002Fmnogopotochnyy-inference","GR4khvFS7NbFhlkua7yl-r9_I0hhS1fYEZKqdsbVe5Q",{"id":7914,"title":7915,"body":7916,"checkedAt":461,"date":462,"description":8635,"extension":272,"meta":8636,"navigation":274,"path":3013,"seo":8637,"stem":8638,"__hash__":8639},"guides\u002Fguides\u002Fpochasovaya-arenda-gpu.md","Почасовая аренда GPU: когда выгодно и где искать",{"type":8,"value":7917,"toc":8619},[7918,7921,7928,7932,7948,7952,7963,8033,8046,8050,8060,8102,8109,8113,8118,8129,8132,8136,8179,8184,8188,8328,8332,8339,8356,8363,8367,8370,8396,8399,8403,8447,8451,8499,8501,8507,8513,8531,8537,8541,8561,8563,8596,8598],[11,7919,3590],{"id":7920},"почасовая-аренда-gpu",[20,7922,7923,7924,7927],{},"Почасовая (cloud) аренда — это когда вы платите за часы фактической работы видеокарты. Остановили инстанс — не платите. Это противоположность dedicated-аренде, где вы выкупаете сервер на месяц и платите независимо от загрузки. Выбор формата ",[292,7925,7926],{},"часто важнее выбора самой карты"," — цена может отличаться в 2–3 раза на одну и ту же модель.",[27,7929,7931],{"id":7930},"короткий-ответ-когда-что","Короткий ответ: когда что",[132,7933,7934,7942],{},[135,7935,7936,7938,7939,170],{},[292,7937,395],{}," — короткие или нерегулярные задачи: эксперимент, разовая генерация, ночное обучение, дебаг. Выгодна при ",[292,7940,7941],{},"менее ~8 часов использования в день",[135,7943,7944,7947],{},[292,7945,7946],{},"Месячная (dedicated)"," — постоянная нагрузка 24\u002F7 (production inference, длительное обучение). При ~8+ часах в день dedicated обычно дешевле.",[27,7949,7951],{"id":7950},"точка-перелома-8-часов-в-день","Точка перелома: ~8 часов в день",[20,7953,7954,7955,7958,7959,7962],{},"Почему именно 8? Большинство хостеров ставят месячную ставку примерно в ",[292,7956,7957],{},"720 × (почасовая \u002F 2.5–3)",". То есть месяц работы по почасовой цене = 720 часов, а dedicated-цена эквивалентна ~250–290 часам. 720 \u002F 290 ≈ ",[292,7960,7961],{},"2.5",", отсюда порог «~8 часов в день».",[32,7964,7965,7977],{},[35,7966,7967],{},[38,7968,7969,7971,7974],{},[41,7970,1107],{},[41,7972,7973],{},"Часов\u002Fдень",[41,7975,7976],{},"Что выгоднее",[54,7978,7979,7989,7999,8009,8021],{},[38,7980,7981,7984,7987],{},[59,7982,7983],{},"Разовый прогон SDXL, генерация для себя",[59,7985,7986],{},"1–2",[59,7988,395],{},[38,7990,7991,7994,7997],{},[59,7992,7993],{},"Ночное LoRA-дообучение",[59,7995,7996],{},"4–6",[59,7998,395],{},[38,8000,8001,8004,8007],{},[59,8002,8003],{},"Разработка и отладка пайплайна",[59,8005,8006],{},"3–5",[59,8008,395],{},[38,8010,8011,8014,8017],{},[59,8012,8013],{},"Production-инференс API",[59,8015,8016],{},"24",[59,8018,8019],{},[292,8020,2857],{},[38,8022,8023,8026,8028],{},[59,8024,8025],{},"Длительное обучение LLM (несколько дней)",[59,8027,8016],{},[59,8029,8030,8032],{},[292,8031,2857],{}," (или почасовая с ранним прерыванием)",[15,8034,8036],{"color":17,"icon":8035},"i-lucide-calculator",[20,8037,8038,8041,8042,8045],{},[292,8039,8040],{},"Правило пальца:"," если среднее по неделе получается ",[292,8043,8044],{},">8 часов работы GPU в день"," — dedicated почти всегда дешевле. Ниже — оставайтесь на почасовой.",[27,8047,8049],{"id":8048},"конкретный-расчёт-rtx-4090-на-immerscloud","Конкретный расчёт: RTX 4090 на immers.cloud",[20,8051,8052,8053,8055,8056,8059],{},"Возьмём реальную карту, чтобы показать математику. ",[166,8054,617],{"href":800}," у immers стоит ",[292,8057,8058],{},"от 83 ₽\u002Fч"," и ~59к ₽\u002Fмес (месячный тариф).",[132,8061,8062,8072,8082,8092],{},[135,8063,8064,8067,8068,8071],{},[292,8065,8066],{},"1 час\u002Fдень в течение месяца (≈30 ч):"," 30 × 83 = ",[292,8069,8070],{},"~2 500 ₽",". Почасовая.",[135,8073,8074,8077,8078,8081],{},[292,8075,8076],{},"4 часа\u002Fдень (≈120 ч):"," 120 × 83 = ",[292,8079,8080],{},"~10 000 ₽",". Почасовая ещё выгодна.",[135,8083,8084,8087,8088,8091],{},[292,8085,8086],{},"8 часов\u002Fдень (≈240 ч):"," 240 × 83 = ",[292,8089,8090],{},"~20 000 ₽",". Сравнимо с месячным тарифом — на грани.",[135,8093,8094,8097,8098,8101],{},[292,8095,8096],{},"24\u002F7 (720 ч):"," 720 × 83 = ",[292,8099,8100],{},"~60 000 ₽",". Месячный dedicated (59к) уже дешевле.",[20,8103,8104,8105,8108],{},"Эта же логика работает для любой карты. Подставьте свою почасовую ставку с ",[166,8106,8107],{"href":800},"страницы модели"," и умножьте на ожидаемые часы.",[27,8110,8112],{"id":8111},"та-же-математика-на-дешёвой-карте-rtx-3080","Та же математика на дешёвой карте: RTX 3080",[20,8114,8115,8117],{},[166,8116,2382],{"href":2381}," за 43 ₽\u002Fч — посчитаем точку перелома с месячным тарифом (~30к ₽\u002Fмес у immers):",[132,8119,8120,8123,8126],{},[135,8121,8122],{},"720 ч × 43 = ~31 000 ₽ при 24\u002F7.",[135,8124,8125],{},"Месячный тариф ~30 000 ₽.",[135,8127,8128],{},"Перелом: ~700 часов в месяц, то есть почти 24\u002F7. Для 3080 dedicated почти не даёт выигрыша — оставайтесь на почасовой почти всегда.",[20,8130,8131],{},"Это объясняет, почему на дешёвом сегменте dedicated встречается реже: экономия слишком мала, а гибкость почасовой аренды ценнее.",[27,8133,8135],{"id":8134},"какие-хостеры-дают-почасовую-аренду","Какие хостеры дают почасовую аренду",[132,8137,8138,8150,8163,8170],{},[135,8139,8140,8144,8145,3066,8147,8149],{},[292,8141,8142],{},[166,8143,1747],{"href":776}," — главный игрок на почасовом рынке. Десятки конфигураций от ",[166,8146,2382],{"href":2381},[166,8148,1306],{"href":1305}," (423 ₽\u002Fч), почти всё in_stock. Оплата по часам, есть stop\u002Fstart с сохранением диска.",[135,8151,8152,8156,8157,8159,8160,8162],{},[292,8153,8154],{},[166,8155,773],{"href":772}," — почасовая облачная модель на части каталога (например ",[166,8158,3080],{"href":3079}," от 61 ₽\u002Fч, ",[166,8161,2169],{"href":309}," на облачных конфигурациях). Также сильны в месячной аренде — у них удобно держать и облако для разработки, и dedicated для продакшена.",[135,8164,8165,8169],{},[292,8166,8167],{},[166,8168,784],{"href":783}," — преимущественно dedicated (месячные серверы), цены в EUR→RUB. Почасовой модели почти нет; это провайдер «длинных» контрактов.",[135,8171,8172,8178],{},[292,8173,8174],{},[166,8175,8177],{"href":8176},"\u002Fhosting","Timeweb Cloud"," — отслеживается справочно (парсер в плане); активных предложений в каталоге сейчас нет.",[15,8180,8181],{"color":17,"icon":319},[20,8182,8183],{},"GPURadar показывает всех хостеров, включая тех, у кого нет реферальной программы. Если почасовой вариант дешевле у хостера без рефки — мы это покажем.",[27,8185,8187],{"id":8186},"калькулятор-задача-часы-формат","Калькулятор: задача → часы → формат",[32,8189,8190,8205],{},[35,8191,8192],{},[38,8193,8194,8196,8199,8202],{},[41,8195,521],{},[41,8197,8198],{},"Типичная длительность",[41,8200,8201],{},"Частота",[41,8203,8204],{},"Рекомендация",[54,8206,8207,8223,8238,8252,8266,8278,8297,8311],{},[38,8208,8209,8212,8215,8218],{},[59,8210,8211],{},"Сгенерировать 100 картинок SDXL",[59,8213,8214],{},"20 минут",[59,8216,8217],{},"Раз в неделю",[59,8219,8220,8221],{},"Hourly, ",[166,8222,1778],{"href":1834},[38,8224,8225,8228,8231,8234],{},[59,8226,8227],{},"Дообучить LoRA на своём датасете",[59,8229,8230],{},"3–6 часов",[59,8232,8233],{},"Периодически",[59,8235,8220,8236],{},[166,8237,617],{"href":800},[38,8239,8240,8243,8246,8249],{},[59,8241,8242],{},"Прогнать бенчмарк \u002F тест пайплайна",[59,8244,8245],{},"1–2 часа",[59,8247,8248],{},"Изредка",[59,8250,8251],{},"Hourly, самая дешёвая подходящая",[38,8253,8254,8257,8260,8263],{},[59,8255,8256],{},"Дебаг и интерактивная разработка",[59,8258,8259],{},"2–4 часа",[59,8261,8262],{},"Почти каждый день",[59,8264,8265],{},"Hourly (остановили — не платите)",[38,8267,8268,8271,8273,8276],{},[59,8269,8270],{},"Запустить API-сервис инференса",[59,8272,2232],{},[59,8274,8275],{},"Постоянно",[59,8277,2857],{},[38,8279,8280,8283,8286,8289],{},[59,8281,8282],{},"Дообучить 30B-модель (несколько дней)",[59,8284,8285],{},"50–100 часов",[59,8287,8288],{},"Разово",[59,8290,8291,8292,3955,8294,8296],{},"Hourly ",[166,8293,2169],{"href":309},[166,8295,2172],{"href":1301},", сравните с недельным dedicated",[38,8298,8299,8302,8305,8308],{},[59,8300,8301],{},"Регулярный CI с GPU-тестами",[59,8303,8304],{},"1–2 часа на прогон",[59,8306,8307],{},"Несколько раз в день",[59,8309,8310],{},"Hourly — dedicated редко окупается",[38,8312,8313,8316,8319,8321],{},[59,8314,8315],{},"Запустить Flux на час, сделать обложки",[59,8317,8318],{},"30–60 минут",[59,8320,8248],{},[59,8322,8220,8323,1210,8325],{},[166,8324,617],{"href":800},[166,8326,8327],{"href":3036},"5090",[27,8329,8331],{"id":8330},"stopstart-и-сохранение-данных","Stop\u002Fstart и сохранение данных",[20,8333,8334,8335,8338],{},"Главная фишка почасовой аренды — ",[292,8336,8337],{},"остановка без потери работы",". Но правила у хостеров разные:",[132,8340,8341,8346,8351],{},[135,8342,8343,8345],{},[292,8344,1747],{}," — при stop плата за GPU снимается, но за дисковое пространство может продолжать начисляться небольшая сумма. Данные сохраняются между запусками.",[135,8347,8348,8350],{},[292,8349,773],{}," — в облачной модели похожая логика: остановленный инстанс не тарифицируется по GPU, но тома (диски) оплачиваются отдельно.",[135,8352,8353,8355],{},[292,8354,784],{}," — dedicated, остановки в смысле облака нет; сервер за вами на весь оплаченный месяц.",[20,8357,8358,8359,8362],{},"Перед долгим переключением между запусками убедитесь, что данные (датасеты, чекпойнты, модели) лежат на постоянном диске, а не в ",[496,8360,8361],{},"\u002Ftmp"," инстанса. Идеально — в объектном хранилище (S3) того же хостера: тогда старт нового инстанса занимает минуты на скачивание, а не часы.",[27,8364,8366],{"id":8365},"как-устроена-тарификация","Как устроена тарификация",[20,8368,8369],{},"Модели биллинга у хостеров различаются, и от этого зависит реальная стоимость:",[132,8371,8372,8378,8384,8390],{},[135,8373,8374,8377],{},[292,8375,8376],{},"По секунде \u002F минуте."," immers и большинство облаков считают с момента старта GPU до остановки. Запустили на 23 минуты — заплатили за 23, а не за целый час.",[135,8379,8380,8383],{},[292,8381,8382],{},"С округлением до часа."," Реже встречается, но бывает на старых тарифах. Запуск на 10 минут стоит как полный час — невыгодно для коротких задач.",[135,8385,8386,8389],{},[292,8387,8388],{},"Плата за диск после stop."," Сам инстанс бесплатен, но дисковое пространство (тома) продолжает тарифицироваться по более низкой ставке. Не удаляйте инстанс, если хотите сохранить данные, но помните про эту статью расходов.",[135,8391,8392,8395],{},[292,8393,8394],{},"Трафик."," Входящий обычно бесплатен, исходящий может быть платным после лимита. Скачивание больших моделей наружу — статья расхода.",[20,8397,8398],{},"Перед первой задачей посмотрите биллинг в панели хостера: там видно, за что именно списываются деньги в момент stop\u002Fstart.",[27,8400,8402],{"id":8401},"трюки-для-экономии-на-почасовой-аренде","Трюки для экономии на почасовой аренде",[132,8404,8405,8419,8425,8431,8437],{},[135,8406,8407,8410,8411,8414,8415,8418],{},[292,8408,8409],{},"Готовьте окружение заранее."," Docker-образ с зависимостями в реестре = ",[496,8412,8413],{},"docker pull"," вместо ",[496,8416,8417],{},"pip install"," на инстансе.",[135,8420,8421,8424],{},[292,8422,8423],{},"Данные в S3."," Скачивание с Hugging Face каждый раз дорого по времени. Держите чекпойнты рядом с инстансом.",[135,8426,8427,8430],{},[292,8428,8429],{},"Скрипт инициализации."," cloud-init \u002F user-data, чтобы при старте инстанс сам подтягивал всё необходимое.",[135,8432,8433,8436],{},[292,8434,8435],{},"Таймер на остановку."," Поставьте будильник или cron-задачу, которая гасит инстанс после N часов — чтобы не забыть.",[135,8438,8439,8442,8443,8446],{},[292,8440,8441],{},"Ловите момент по алерту."," Подпишитесь на ",[166,8444,432],{"href":430,"rel":8445},[226]," по нужной карте и запускайте задачу, когда появится дешёвый in_stock.",[27,8448,8450],{"id":8449},"подводные-камни-почасовой-аренды","Подводные камни почасовой аренды",[132,8452,8453,8459,8469,8475,8481,8487,8493],{},[135,8454,8455,8458],{},[292,8456,8457],{},"Парковка (stop) может стоить денег или не сохранять диск."," Правила у immers и Selectel различаются — проверяйте, что будет с данными при остановке инстанса.",[135,8460,8461,1351,8464,311,8466,8468],{},[292,8462,8463],{},"В наличии бывает не всегда на топовых картах.",[166,8465,2172],{"href":1301},[166,8467,1306],{"href":1305}," в почасовом доступе разбирают быстро — в пики может не быть in_stock. Подпишитесь на алерт.",[135,8470,8471,8474],{},[292,8472,8473],{},"Дешёвый hourly ≠ дешёвый месяц."," Карта за 43 ₽\u002Fч при 24\u002F7 обойдётся в ~31к ₽\u002Fмес. Если нужен месяц постоянно — ищите dedicated-вариант.",[135,8476,8477,8480],{},[292,8478,8479],{},"Цена в EUR у HOSTKEY"," — для почасовых расчётов неудобна (курсовые колебания ломают бюджет).",[135,8482,8483,8486],{},[292,8484,8485],{},"Холодный старт."," Первый запуск после stop может занять несколько минут на загрузку диска и инициализацию GPU — не планируйте «мгновенный» отклик.",[135,8488,8489,8492],{},[292,8490,8491],{},"Цена растёт с числом GPU."," Конфигурация ×4 или ×8 стоит дороже в час, хотя цена за одну карту внутри узла обычно ниже. Считайте общую сумму.",[135,8494,8495,8498],{},[292,8496,8497],{},"Разные поколения GPU в одном пуле."," На «4090» может попасться карта с разным чипом\u002Fпрошивкой — тайминги бенчмарков будут плавать. Для воспроизводимых замеров уточняйте тип карты у хостера.",[27,8500,2415],{"id":2414},[20,8502,8503,8506],{},[292,8504,8505],{},"Чем «облачный GPU» отличается от VPS с GPU?","\nЧасто это одно и то же. «Облако» подразумевает почасовую оплату и API для управления инстансами. VPS с GPU может быть как облачным (почасовым), так и выделенным (месячным). На практике у immers и Selectel оба термина применимы к одному и тому же продукту.",[20,8508,8509,8512],{},[292,8510,8511],{},"Можно ли держать инстанс запущенным неделю?","\nДа, но если это не 24\u002F7 — экономнее stopать между запусками. Неделя почасовой аренды при 4 ч\u002Fдень = ~28 ч × ставка, что обычно дешевле недели dedicated.",[20,8514,8515,8518,8519,8522,8523,8525,8526,1302,8528,8530],{},[292,8516,8517],{},"Что делать, если нужной карты нет в наличии?","\nПодпишитесь на ",[166,8520,432],{"href":430,"rel":8521},[226]," — GPURadar сообщит, как только карта появится в ",[496,8524,498],{},". На топовых картах (",[166,8527,2172],{"href":1301},[166,8529,1306],{"href":1305},") такое бывает регулярно.",[20,8532,8533,8536],{},[292,8534,8535],{},"Стоит ли резервировать инстанс заранее?","\nУ большинства хостеров резервирования нет — инстанс создаётся в момент запроса, если есть свободный GPU. Если гарантия наличия критична (например, демо для клиента в конкретное время) — берите dedicated.",[27,8538,8540],{"id":8539},"когда-почасовая-плохая-идея","Когда почасовая — плохая идея",[132,8542,8543,8549,8555],{},[135,8544,8545,8548],{},[292,8546,8547],{},"Постоянная нагрузка 24\u002F7."," Production-инференс, который отвечает на запросы круглосуточно — dedicated дешевле.",[135,8550,8551,8554],{},[292,8552,8553],{},"Жёсткие требования к SLA и доступности."," Облачный пул может временно не иметь свободного GPU нужной модели; dedicated-сервер у вас всегда.",[135,8556,8557,8560],{},[292,8558,8559],{},"Нужен NVLink или специфический узел."," В облаке мульти-GPU конфигурации ограничены тем, что есть в пуле; dedicated даёт предсказуемое железо.",[27,8562,409],{"id":408},[190,8564,8565,8568,8576,8584,8587,8590],{},[135,8566,8567],{},"Оцените реальную часовую нагрузку за неделю (честно, с учётом простоев на дебаг и пересборку). Учтите, что «работа» включает время на загрузку модели и компиляцию, а не только сам inference.",[135,8569,8570,8571,1210,8573,8575],{},"Если \u003C8 ч\u002Fдень — идите на ",[166,8572,777],{"href":776},[166,8574,773],{"href":772}," в почасовом режиме. Если нагрузка неизвестна — начинайте с почасовой и замерьте 1–2 недели.",[135,8577,8578,8579,8581,8582,170],{},"Если ≥8 ч\u002Fдень — сравните dedicated у тех же хостеров и ",[166,8580,784],{"href":783},". Смотрите ",[166,8583,2467],{"href":2249},[135,8585,8586],{},"Подготовьте Docker-образ и данные в S3 заранее, чтобы старт инстанса занимал минуты, а не часы.",[135,8588,8589],{},"Настройте stop инстанса сразу после завершения задачи, чтобы не платить за простой.",[135,8591,427,8592,8595],{},[166,8593,432],{"href":430,"rel":8594},[226]," по нужной карте — поймаете момент, когда появится дешёвый in_stock вариант.",[27,8597,437],{"id":436},[132,8599,8600,8605,8609,8614],{},[135,8601,8602],{},[166,8603,8604],{"href":2249},"Аренда сервера с GPU: dedicated vs облако",[135,8606,8607,3601],{},[166,8608,2484],{"href":2483},[135,8610,8611,8613],{},[166,8612,2496],{"href":2495}," — обзор по всем хостерам",[135,8615,8616,8618],{},[166,8617,1244],{"href":465}," — пример по конкретной карте",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":8620},[8621,8622,8623,8624,8625,8626,8627,8628,8629,8630,8631,8632,8633,8634],{"id":7930,"depth":263,"text":7931},{"id":7950,"depth":263,"text":7951},{"id":8048,"depth":263,"text":8049},{"id":8111,"depth":263,"text":8112},{"id":8134,"depth":263,"text":8135},{"id":8186,"depth":263,"text":8187},{"id":8330,"depth":263,"text":8331},{"id":8365,"depth":263,"text":8366},{"id":8401,"depth":263,"text":8402},{"id":8449,"depth":263,"text":8450},{"id":2414,"depth":263,"text":2415},{"id":8539,"depth":263,"text":8540},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Почасовая vs месячная аренда GPU: точка перелома, какие хостеры дают hourly (Selectel, immers.cloud), калькулятор задача→часы→формат.",{},{"title":7915,"description":8635},"guides\u002Fpochasovaya-arenda-gpu","NW-o20Gy7y3856VN_aEkBHhJnW5p1ax0EwrMs4N7w84",{"id":8641,"title":8642,"body":8643,"checkedAt":461,"date":462,"description":8848,"extension":272,"meta":8849,"navigation":274,"path":7033,"seo":8850,"stem":8851,"__hash__":8852},"guides\u002Fguides\u002Fselectel-gpu.md","GPU в Selectel: цены, наличие, конфигурации",{"type":8,"value":8644,"toc":8840},[8645,8648,8657,8662,8666,8702,8707,8711,8731,8735,8779,8784,8786,8792,8794,8822,8824],[11,8646,7034],{"id":8647},"gpu-в-selectel",[20,8649,8650,8651,8653,8654,8656],{},"Selectel — крупнейший из активных хостеров под наблюдением GPURadar. Предлагает оба формата: ",[292,8652,3054],{}," (почасовые конфигурации по API) и ",[292,8655,3021],{}," (выделенные серверы на месяц и дольше). Каталог широкий: от A100\u002FH100\u002FH200 до A5000, A40 и RTX 6000 Ada.",[15,8658,8659],{"color":17,"icon":319},[20,8660,8661],{},"GPURadar парсит Selectel автоматически каждые 30–60 минут. Счётчики наличия (in_stock) на странице хостера — это фактические данные парсера, а не маркетинговая заявка «в наличии».",[27,8663,8665],{"id":8664},"что-парсится-у-selectel","Что парсится у Selectel",[32,8667,8668,8680],{},[35,8669,8670],{},[38,8671,8672,8674,8677],{},[41,8673,1853],{},[41,8675,8676],{},"Что показываем",[41,8678,8679],{},"Типичные модели",[54,8681,8682,8692],{},[38,8683,8684,8686,8689],{},[59,8685,7160],{},[59,8687,8688],{},"Цена ₽\u002Fчас, доступность по flavor",[59,8690,8691],{},"A100 80GB, H100, H200, A5000, L40S",[38,8693,8694,8696,8699],{},[59,8695,7166],{},[59,8697,8698],{},"Цена ₽\u002Fмес, число GPU на сервер",[59,8700,8701],{},"A100, H100, RTX 6000 Ada, A40",[20,8703,8704,8705,170],{},"Актуальный список конфигураций и цен — на странице ",[166,8706,772],{"href":772},[27,8708,8710],{"id":8709},"сильные-стороны-selectel","Сильные стороны Selectel",[132,8712,8713,8719,8725],{},[135,8714,8715,8718],{},[292,8716,8717],{},"Оба формата в одном аккаунте."," Можно начать с почасовой конфигурации для эксперимента и перейти на dedicated, не меняя биллинг.",[135,8720,8721,8724],{},[292,8722,8723],{},"Широкий выбор моделей."," Из активных хостеров у Selectel самый большой каталог «дата-центровых» карт (A100\u002FH100\u002FH200\u002FL40S), плюс consumer\u002Fпрофессиональные (A5000, RTX 6000 Ada).",[135,8726,8727,8730],{},[292,8728,8729],{},"Стабильность наличия."," Дата-центры в Москве, Санкт-Петербурге и других локациях; кластерные конфигурации (4–8 GPU) доступнее, чем у нишевых игроков.",[27,8732,8734],{"id":8733},"когда-выбрать-selectel","Когда выбрать Selectel",[32,8736,8737,8746],{},[35,8738,8739],{},[38,8740,8741,8743],{},[41,8742,1107],{},[41,8744,8745],{},"Подходит ли Selectel",[54,8747,8748,8756,8764,8772],{},[38,8749,8750,8753],{},[59,8751,8752],{},"Короткий эксперимент (1–4 часа)",[59,8754,8755],{},"Да — cloud, почасовая оплата",[38,8757,8758,8761],{},[59,8759,8760],{},"Дообучение LLM 7–70B",[59,8762,8763],{},"Да — A100\u002FH100 in_stock",[38,8765,8766,8769],{},[59,8767,8768],{},"Постоянный inference 24\u002F7",[59,8770,8771],{},"Да — dedicated дешевле при нагрузке >8 ч\u002Fдень",[38,8773,8774,8776],{},[59,8775,6967],{},[59,8777,8778],{},"Сравните с immers\u002FHOSTKEY — иногда дешевле",[15,8780,8781],{"color":180,"icon":181},[20,8782,8783],{},"Не выбирайте Selectel «по умолчанию» — сравните цены с immers.cloud и HOSTKEY на странице конкретной модели. Разница доходит до 30–50% на одинаковых картах.",[27,8785,6974],{"id":6973},[20,8787,8788,8789,8791],{},"У Selectel есть реферальная программа: ~10% с расходов привлечённого клиента (растёт до 15% при крупных оборотах), выплата деньгами. GPURadar ",[292,8790,6980],{}," эту рефку — мы показываем Selectel рядом с хостерами без рефералки, если у них выгоднее.",[27,8793,409],{"id":408},[190,8795,8796,8801,8810,8819],{},[135,8797,6988,8798,8800],{},[166,8799,772],{"href":772}," — посмотрите, какие конфигурации сейчас in_stock.",[135,8802,8803,8804,1302,8806,1302,8808,170],{},"Сравните цену с другими хостерами на странице нужной модели: ",[166,8805,310],{"href":309},[166,8807,2172],{"href":1301},[166,8809,1306],{"href":1305},[135,8811,8812,8813,8816,8817,170],{},"Если нужной карты нет — ",[166,8814,5951],{"href":430,"rel":8815},[226]," в Telegram, получите пуш при ",[496,8818,1359],{},[135,8820,8821],{},"Для кластерных конфигураций (8x GPU+) обращайтесь к сейлам — это sales-led сегмент, цен в каталоге нет.",[27,8823,437],{"id":436},[132,8825,8826,8830,8835],{},[135,8827,8828,7023],{},[166,8829,6771],{"href":6770},[135,8831,8832,8834],{},[166,8833,1244],{"href":465}," — детально по A100 у всех хостеров",[135,8836,8837,8839],{},[166,8838,445],{"href":444}," — H100 и H200",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":8841},[8842,8843,8844,8845,8846,8847],{"id":8664,"depth":263,"text":8665},{"id":8709,"depth":263,"text":8710},{"id":8733,"depth":263,"text":8734},{"id":6973,"depth":263,"text":6974},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Обзор Selectel как GPU-хостера: dedicated и cloud-серверы с A100, H100, H200, A5000, RTX 6000 Ada. Точные счётчики наличия, почасовая и месячная аренда.",{},{"title":8642,"description":8848},"guides\u002Fselectel-gpu","u_qMm6sSWw6quXzvGgbFO2mubvzqcWu5wKa_EJ6A98A",{"id":8854,"title":8855,"body":8856,"checkedAt":461,"date":462,"description":9794,"extension":272,"meta":9795,"navigation":274,"path":2495,"seo":9796,"stem":9797,"__hash__":9798},"guides\u002Fguides\u002Fsravnenie-cen-gpu-arendy.md","Сравнение цен аренды GPU у российских хостеров",{"type":8,"value":8857,"toc":9773},[8858,8862,8872,8881,8885,8986,8990,8993,8997,9108,9112,9216,9220,9313,9335,9339,9341,9358,9361,9377,9380,9386,9389,9392,9396,9442,9446,9546,9550,9553,9625,9634,9638,9641,9667,9674,9676,9690,9696,9706,9712,9714,9738,9740],[11,8859,8861],{"id":8860},"сравнение-цен-аренды-gpu","Сравнение цен аренды GPU",[20,8863,8864,8865,8868,8869,8871],{},"Этот гайд — обзорный. Здесь собраны ценовые диапазоны по основным картам и хостерам, которые отслеживает GPURadar. Все цифры — это диапазоны цен ",[292,8866,8867],{},"за одну видеокарту"," в почасовом формате (",[496,8870,498],{},"), если не указано иное. Актуальные цены смотрите на странице каждой модели — данные обновляются каждые 30–60 минут.",[15,8873,8874],{"color":17,"icon":319},[20,8875,8876,8877,8880],{},"GPURadar отслеживает ",[292,8878,8879],{},"Selectel, immers.cloud и HOSTKEY"," и показывает их в каталоге независимо от реферальных программ. У Selectel и immers реферальные программы есть (Selectel — 10–15% деньгами, immers — 10% кредитами), у HOSTKEY — деградирующая схема 10→5→2% (отвергнута для монетизации). Если карта доступна дешевле у хостера без подходящей рефки — мы всё равно это покажем.",[27,8882,8884],{"id":8883},"хостеры-в-каталоге","Хостеры в каталоге",[32,8886,8887,8904],{},[35,8888,8889],{},[38,8890,8891,8893,8896,8898,8901],{},[41,8892,1844],{},[41,8894,8895],{},"Профиль",[41,8897,1853],{},[41,8899,8900],{},"Валюта",[41,8902,8903],{},"Подробнее",[54,8905,8906,8927,8947,8967],{},[38,8907,8908,8914,8917,8920,8923],{},[59,8909,8910],{},[292,8911,8912],{},[166,8913,773],{"href":772},[59,8915,8916],{},"Облако + dedicated, pro-карты",[59,8918,8919],{},"Почасово и месячно",[59,8921,8922],{},"₽",[59,8924,8925],{},[166,8926,772],{"href":772},[38,8928,8929,8935,8938,8941,8943],{},[59,8930,8931],{},[292,8932,8933],{},[166,8934,1747],{"href":776},[59,8936,8937],{},"Лидер почасовых consumer-карт",[59,8939,8940],{},"Почасово, stop\u002Fstart",[59,8942,8922],{},[59,8944,8945],{},[166,8946,776],{"href":776},[38,8948,8949,8955,8957,8960,8963],{},[59,8950,8951],{},[292,8952,8953],{},[166,8954,784],{"href":783},[59,8956,7230],{},[59,8958,8959],{},"Месяц",[59,8961,8962],{},"EUR→RUB",[59,8964,8965],{},[166,8966,783],{"href":783},[38,8968,8969,8975,8978,8980,8982],{},[59,8970,8971],{},[292,8972,8973],{},[166,8974,8177],{"href":8176},[59,8976,8977],{},"Отслеживается справочно (парсер в планах)",[59,8979,1881],{},[59,8981,8922],{},[59,8983,8984],{},[166,8985,8176],{"href":8176},[27,8987,8989],{"id":8988},"цены-по-картам-час-in_stock-за-1-gpu","Цены по картам (₽\u002Fчас, in_stock, за 1 GPU)",[20,8991,8992],{},"Цены ниже — это наблюдаемые границы диапазона за одну видеокарту. На multi-GPU конфигурациях (×2, ×4, ×8) цена за одну карту обычно ниже, но общая сумма выше. Диапазон «от–до» отражает разброс между конфигурациями с разным числом GPU, CPU и RAM у одного и разных хостеров.",[1985,8994,8996],{"id":8995},"consumer-карты","Consumer-карты",[32,8998,8999,9014],{},[35,9000,9001],{},[38,9002,9003,9005,9007,9009,9011],{},[41,9004,3700],{},[41,9006,350],{},[41,9008,1847],{},[41,9010,1850],{},[41,9012,9013],{},"Где дешевле",[54,9015,9016,9036,9054,9069,9088],{},[38,9017,9018,9022,9024,9029,9032],{},[59,9019,9020],{},[166,9021,2382],{"href":2381},[59,9023,3716],{},[59,9025,9026],{},[292,9027,9028],{},"43",[59,9030,9031],{},"168",[59,9033,9034],{},[166,9035,777],{"href":776},[38,9037,9038,9042,9044,9048,9050],{},[59,9039,9040],{},[166,9041,1778],{"href":1834},[59,9043,1914],{},[59,9045,9046],{},[292,9047,1866],{},[59,9049,1869],{},[59,9051,9052],{},[166,9053,777],{"href":776},[38,9055,9056,9060,9062,9064,9066],{},[59,9057,9058],{},[166,9059,4653],{"href":4652},[59,9061,4242],{},[59,9063,1881],{},[59,9065,1881],{},[59,9067,9068],{},"смотрите страницу",[38,9070,9071,9075,9077,9081,9084],{},[59,9072,9073],{},[166,9074,617],{"href":800},[59,9076,1914],{},[59,9078,9079],{},[292,9080,1938],{},[59,9082,9083],{},"671",[59,9085,9086],{},[166,9087,777],{"href":776},[38,9089,9090,9094,9096,9101,9104],{},[59,9091,9092],{},[166,9093,3037],{"href":3036},[59,9095,3765],{},[59,9097,9098],{},[292,9099,9100],{},"131",[59,9102,9103],{},"1031",[59,9105,9106],{},[166,9107,777],{"href":776},[1985,9109,9111],{"id":9110},"профессиональные-карты","Профессиональные карты",[32,9113,9114,9128],{},[35,9115,9116],{},[38,9117,9118,9120,9122,9124,9126],{},[41,9119,3700],{},[41,9121,350],{},[41,9123,1847],{},[41,9125,1850],{},[41,9127,9013],{},[54,9129,9130,9150,9170,9184,9200],{},[38,9131,9132,9137,9139,9144,9146],{},[59,9133,9134],{},[166,9135,9136],{"href":3079},"RTX A2000",[59,9138,4387],{},[59,9140,9141],{},[292,9142,9143],{},"61",[59,9145,9143],{},[59,9147,9148],{},[166,9149,773],{"href":772},[38,9151,9152,9156,9158,9163,9166],{},[59,9153,9154],{},[166,9155,614],{"href":502},[59,9157,1914],{},[59,9159,9160],{},[292,9161,9162],{},"110",[59,9164,9165],{},"439",[59,9167,9168],{},[166,9169,777],{"href":776},[38,9171,9172,9176,9178,9180,9182],{},[59,9173,9174],{},[166,9175,620],{"href":807},[59,9177,7448],{},[59,9179,1881],{},[59,9181,1881],{},[59,9183,9068],{},[38,9185,9186,9192,9194,9196,9198],{},[59,9187,9188],{},[166,9189,9191],{"href":9190},"\u002Fgpu\u002Fa40","A40",[59,9193,7448],{},[59,9195,1881],{},[59,9197,1881],{},[59,9199,9068],{},[38,9201,9202,9208,9210,9212,9214],{},[59,9203,9204],{},[166,9205,9207],{"href":9206},"\u002Fgpu\u002Fl40s","L40S",[59,9209,7448],{},[59,9211,1881],{},[59,9213,1881],{},[59,9215,9068],{},[1985,9217,9219],{"id":9218},"дата-центровые-карты-scarce-тир","Дата-центровые карты (scarce-тир)",[32,9221,9222,9236],{},[35,9223,9224],{},[38,9225,9226,9228,9230,9232,9234],{},[41,9227,3700],{},[41,9229,350],{},[41,9231,1847],{},[41,9233,1850],{},[41,9235,9013],{},[54,9237,9238,9252,9272,9292],{},[38,9239,9240,9244,9246,9248,9250],{},[59,9241,9242],{},[166,9243,315],{"href":314},[59,9245,7459],{},[59,9247,1881],{},[59,9249,1881],{},[59,9251,9068],{},[38,9253,9254,9258,9260,9265,9268],{},[59,9255,9256],{},[166,9257,310],{"href":309},[59,9259,3778],{},[59,9261,9262],{},[292,9263,9264],{},"212",[59,9266,9267],{},"1678",[59,9269,9270],{},[166,9271,777],{"href":776},[38,9273,9274,9278,9280,9285,9288],{},[59,9275,9276],{},[166,9277,1282],{"href":1301},[59,9279,3778],{},[59,9281,9282],{},[292,9283,9284],{},"342",[59,9286,9287],{},"1404",[59,9289,9290],{},[166,9291,777],{"href":776},[38,9293,9294,9298,9301,9306,9309],{},[59,9295,9296],{},[166,9297,1288],{"href":1305},[59,9299,9300],{},"141 ГБ",[59,9302,9303],{},[292,9304,9305],{},"423",[59,9307,9308],{},"3338",[59,9310,9311],{},[166,9312,777],{"href":776},[15,9314,9315],{"color":17,"icon":715},[20,9316,9317,9318,9320,9321,9324,9325,9320,9327,9329,9330,9320,9332,170],{},"Самая дешёвая карта в каталоге — ",[166,9319,2382],{"href":2381}," за ",[292,9322,9323],{},"43 ₽\u002Fч",". Самый дешёвый инстанс с 24 ГБ VRAM — ",[166,9326,1778],{"href":1834},[292,9328,1737],{},". Самый дешёвый топовый ускоритель — ",[166,9331,310],{"href":309},[292,9333,9334],{},"212 ₽\u002Fч",[27,9336,9338],{"id":9337},"распределение-по-хостерам","Распределение по хостерам",[1985,9340,1747],{"id":6811},[20,9342,9343,9344,9346,9347,9349,9350,9352,9353,311,9355,9357],{},"Покрывает почти весь спектр: от ",[166,9345,3351],{"href":2381}," до ",[166,9348,1306],{"href":1305},". Наибольшее число предложений в каталоге, почасовая модель, почти всё ",[496,9351,498],{},". Главный источник дешёвых consumer-карт и почти единственный, у кого стабильно есть в почасовом доступе ",[166,9354,2172],{"href":1301},[166,9356,1306],{"href":1305},". Конфигурации от 1 до 8 GPU.",[1985,9359,773],{"id":9360},"selectel",[20,9362,9363,9364,1302,9366,9368,9369,1302,9371,9373,9374,9376],{},"Силён на pro-картах (",[166,9365,3080],{"href":3079},[166,9367,503],{"href":502},") и дата-центровых (",[166,9370,2169],{"href":309},[166,9372,2172],{"href":1301},"), в основном месячная аренда и часть облачного каталога. Российский провайдер с SLA — удобен для production-нагрузок и корпоративных клиентов. На части позиций бывает ",[496,9375,6829],{}," — наличие нужно проверять.",[1985,9378,784],{"id":9379},"hostkey",[20,9381,9382,9383,9385],{},"Dedicated-серверы, цены в EUR→RUB. Ориентирован на длинные контракты и мульти-GPU узлы (до 8 GPU в сервере). Много ",[496,9384,3043],{}," позиций на топовых картах — популярные конфигурации разбирают. На дешёвом сегменте (1×consumer-карта) обычно проигрывает immers по цене.",[1985,9387,8177],{"id":9388},"timeweb-cloud",[20,9390,9391],{},"Отслеживается справочно (парсер в плане); активных предложений в каталоге сейчас нет. Перед выбором проверяйте конкретные страницы моделей — наличие и цены меняются.",[27,9393,9395],{"id":9394},"как-читать-цены-правильно","Как читать цены правильно",[132,9397,9398,9404,9409,9428,9434],{},[135,9399,9400,9403],{},[292,9401,9402],{},"«От» и «до»"," — это разброс цен за одну и ту же модель карты у одного\u002Fразных хостеров. Разброс в 2–4 раза нормален: дешёвые конфигурации обычно с меньшим числом GPU и слабее по CPU\u002FRAM.",[135,9405,9406,9408],{},[292,9407,8491],{}," На ×4 или ×8 конфигурациях цена за час выше, но цена за одну карту внутри узла часто ниже. Для обучения на 4+ GPU считайте общую сумму, а не цену за одну карту × количество.",[135,9410,9411,9417,9418,9420,9421,9423,9424,9427],{},[292,9412,9413,3566,9415,170],{},[496,9414,498],{},[496,9416,3043],{}," Дешёвые ",[496,9419,498],{}," варианты разбирают быстро. ",[496,9422,3043],{}," у HOSTKEY может означать ожидание от дней до недель. Подпишитесь на ",[166,9425,432],{"href":430,"rel":9426},[226],", чтобы ловить появление.",[135,9429,9430,9433],{},[292,9431,9432],{},"Цены в EUR"," (у HOSTKEY) — при расчётах в ₽ закладывайте курс и запас 5–10% на волатильность.",[135,9435,9436,9439,9440,170],{},[292,9437,9438],{},"Почасовая vs месячная ставка."," Месячный тариф обычно эквивалентен ~250–290 часам по почасовой цене. Если используете карту \u003C8 ч\u002Fдень — почасовая дешевле. Подробнее в ",[166,9441,3014],{"href":3013},[27,9443,9445],{"id":9444},"что-выбрать-короткие-рекомендации","Что выбрать — короткие рекомендации",[32,9447,9448,9459],{},[35,9449,9450],{},[38,9451,9452,9454,9456],{},[41,9453,521],{},[41,9455,3700],{},[41,9457,9458],{},"Гайд",[54,9460,9461,9476,9490,9504,9518,9535],{},[38,9462,9463,9466,9471],{},[59,9464,9465],{},"Самый дешёвый GPU вообще",[59,9467,9468,9470],{},[166,9469,2382],{"href":2381},", 43 ₽\u002Fч",[59,9472,9473],{},[166,9474,9475],{"href":2483},"VPS с GPU дёшево",[38,9477,9478,9481,9486],{},[59,9479,9480],{},"24 ГБ дёшево",[59,9482,9483,9485],{},[166,9484,1778],{"href":1834},", 67 ₽\u002Fч",[59,9487,9488],{},[166,9489,1707],{"href":2523},[38,9491,9492,9495,9500],{},[59,9493,9494],{},"Лучшее для SDXL\u002Fгенерации",[59,9496,9497,9499],{},[166,9498,617],{"href":800},", от 83 ₽\u002Fч",[59,9501,9502],{},[166,9503,452],{"href":451},[38,9505,9506,9509,9514],{},[59,9507,9508],{},"Обучение\u002Fинференс LLM",[59,9510,9511,9513],{},[166,9512,310],{"href":309}," от 212 ₽\u002Fч",[59,9515,9516],{},[166,9517,1244],{"href":465},[38,9519,9520,9523,9531],{},[59,9521,9522],{},"Новейший ускоритель",[59,9524,9525,9527,9528,9530],{},[166,9526,2172],{"href":1301}," от 342 ₽\u002Fч \u002F ",[166,9529,1306],{"href":1305}," от 423 ₽\u002Fч",[59,9532,9533],{},[166,9534,445],{"href":444},[38,9536,9537,9540,9542],{},[59,9538,9539],{},"Не знаете, hourly или dedicated",[59,9541,1881],{},[59,9543,9544],{},[166,9545,2851],{"href":2249},[27,9547,9549],{"id":9548},"самые-выгодные-варианты-по-гб-vram","Самые выгодные варианты по ₽\u002FГБ VRAM",[20,9551,9552],{},"Если цель — максимум памяти на рубль, рейтинг выглядит так (по минимальной цене за час):",[32,9554,9555,9568],{},[35,9556,9557],{},[38,9558,9559,9561,9563,9566],{},[41,9560,3700],{},[41,9562,350],{},[41,9564,9565],{},"₽\u002Fч",[41,9567,1943],{},[54,9569,9570,9582,9592,9603,9614],{},[38,9571,9572,9574,9576,9578],{},[59,9573,1778],{},[59,9575,1914],{},[59,9577,1866],{},[59,9579,9580],{},[292,9581,1948],{},[38,9583,9584,9586,9588,9590],{},[59,9585,617],{},[59,9587,1914],{},[59,9589,1938],{},[59,9591,1951],{},[38,9593,9594,9596,9598,9600],{},[59,9595,2382],{},[59,9597,4387],{},[59,9599,9028],{},[59,9601,9602],{},"3.6",[38,9604,9605,9607,9609,9611],{},[59,9606,3037],{},[59,9608,3765],{},[59,9610,9100],{},[59,9612,9613],{},"4.1",[38,9615,9616,9618,9620,9622],{},[59,9617,9136],{},[59,9619,4387],{},[59,9621,9143],{},[59,9623,9624],{},"5.1",[15,9626,9627],{"color":17,"icon":319},[20,9628,9629,9630,9633],{},"По ₽\u002FГБ VRAM ",[292,9631,9632],{},"RTX 3090 — безоговорочный лидер"," среди доступных карт. Это и делает его популярным выбором для задач, где памяти нужно много, а скорости consumer-карты достаточно.",[27,9635,9637],{"id":9636},"динамика-цен-и-на-что-обращать-внимание","Динамика цен и на что обращать внимание",[20,9639,9640],{},"GPU-аренда в России — относительно молодой рынок, цены меняются. Несколько наблюдений:",[132,9642,9643,9649,9655,9661],{},[135,9644,9645,9648],{},[292,9646,9647],{},"Дешёвые consumer-карты (3080, 3090, 4090) дешевеют"," по мере выхода новых поколений. 5090 уже в каталоге, со временем он подвинет 4090 вниз.",[135,9650,9651,9654],{},[292,9652,9653],{},"Топовые дата-центровые (H100, H200)"," в дефиците — в почасовом доступе их разбирают в пиках. Алерт по появлению в наличии реально экономит время.",[135,9656,9657,9660],{},[292,9658,9659],{},"Preorder у HOSTKEY"," на топовых конфигах бывает неделями — если планируете обучение на конкретную дату, бронируйте заранее.",[135,9662,9663,9666],{},[292,9664,9665],{},"Сезонности почти нет",", но в конце квартала\u002Fгода у некоторых хостеров бывают скидки или спецтарифы.",[20,9668,9669,9670,9673],{},"Чтобы не проверять цены вручную, используйте ",[166,9671,432],{"href":430,"rel":9672},[226]," — он сообщит, когда нужная карта появится по нужной цене.",[27,9675,2415],{"id":2414},[20,9677,9678,9681,9682,9684,9685,9687,9688,170],{},[292,9679,9680],{},"Какого хостера выбрать, если всё равно у кого?","\nДля дешёвых почасовых задач — ",[166,9683,1747],{"href":776},", там самый широкий выбор и низкие цены. Для production с SLA — ",[166,9686,773],{"href":772},". Для мульти-GPU dedicated — ",[166,9689,784],{"href":783},[20,9691,9692,9695],{},[292,9693,9694],{},"Почему у HOSTKEY такие высокие цены в ₽?","\nПотому что тарифы в EUR, а курс конвертации высокий. В пересчёте на месяц dedicated у HOSTKEY конкурентоспособен для 24\u002F7, но для коротких задач — проигрывает.",[20,9697,9698,9701,9702,9705],{},[292,9699,9700],{},"Где следить за появлением новых хостеров?","\nGPURadar периодически добавляет новых провайдеров. Подпишитесь на ",[166,9703,6760],{"href":430,"rel":9704},[226],", чтобы узнавать о расширении каталога.",[20,9707,9708,9711],{},[292,9709,9710],{},"Можно ли доверять ценам на сайте?","\nЦены обновляются автоматически каждые 30–60 минут. В момент перехода на сайт хостера цена может незначительно отличаться — финальную проверяйте у провайдера.",[27,9713,409],{"id":408},[190,9715,9716,9719,9722,9727,9732],{},[135,9717,9718],{},"Определите задачу и минимальный VRAM.",[135,9720,9721],{},"Откройте страницу нужной карты (ссылки в таблицах выше) — там живое наличие и все предложения по хостерам.",[135,9723,2797,9724,9726],{},[496,9725,498],{}," варианты по цене, числу GPU, CPU\u002FRAM. Не берите самую дорогую конфигурацию, если дешёвой хватает по требованиям.",[135,9728,9729,9730,1213],{},"Определитесь с форматом: почасовая или dedicated (см. ",[166,9731,2467],{"href":2249},[135,9733,427,9734,9737],{},[166,9735,432],{"href":430,"rel":9736},[226]," по нужной модели — сообщим, когда появится дешёвый in_stock.",[27,9739,437],{"id":436},[132,9741,9742,9746,9751,9756,9761,9766],{},[135,9743,9744,3601],{},[166,9745,2484],{"href":2483},[135,9747,9748,9750],{},[166,9749,3590],{"href":3013}," — hourly vs месячная",[135,9752,9753,9755],{},[166,9754,2851],{"href":2249}," — dedicated vs облако",[135,9757,9758,9760],{},[166,9759,1707],{"href":2523}," — 24 ГБ в бюджете",[135,9762,9763,9765],{},[166,9764,452],{"href":451}," — выбор под генерацию",[135,9767,9768,3955,9770,9772],{},[166,9769,1244],{"href":465},[166,9771,445],{"href":444}," — дата-центровые карты",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":9774},[9775,9776,9781,9787,9788,9789,9790,9791,9792,9793],{"id":8883,"depth":263,"text":8884},{"id":8988,"depth":263,"text":8989,"children":9777},[9778,9779,9780],{"id":8995,"depth":2511,"text":8996},{"id":9110,"depth":2511,"text":9111},{"id":9218,"depth":2511,"text":9219},{"id":9337,"depth":263,"text":9338,"children":9782},[9783,9784,9785,9786],{"id":6811,"depth":2511,"text":1747},{"id":9360,"depth":2511,"text":773},{"id":9379,"depth":2511,"text":784},{"id":9388,"depth":2511,"text":8177},{"id":9394,"depth":263,"text":9395},{"id":9444,"depth":263,"text":9445},{"id":9548,"depth":263,"text":9549},{"id":9636,"depth":263,"text":9637},{"id":2414,"depth":263,"text":2415},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Обзор цен аренды видеокарт у Selectel, immers.cloud и HOSTKEY: диапазоны ₽\u002Fч по RTX 3080–5090, A100, H100, H200. Где какую карту искать.",{},{"title":8855,"description":9794},"guides\u002Fsravnenie-cen-gpu-arendy","7u6TLCKdcQbIApFFoK-104BN96Xe-sUuPA04XVPINzQ",{"id":9800,"title":9801,"body":9802,"checkedAt":461,"date":462,"description":10517,"extension":272,"meta":10518,"navigation":274,"path":2483,"seo":10519,"stem":10520,"__hash__":10521},"guides\u002Fguides\u002Fvps-s-videokartoy-deshevo.md","VPS с видеокартой дёшево: цены и варианты в России",{"type":8,"value":9803,"toc":10498},[9804,9807,9810,9813,9817,9888,9897,9901,9973,9976,9980,9987,10093,10102,10106,10110,10116,10120,10130,10134,10140,10148,10150,10156,10198,10201,10205,10231,10237,10241,10262,10266,10341,10345,10348,10367,10370,10374,10407,10409,10418,10424,10430,10439,10441,10469,10471],[11,9805,2484],{"id":9806},"vps-с-видеокартой-дёшево",[20,9808,9809],{},"Не всем нужна A100 за 200+ ₽\u002Fчас. Для лёгкого инференса, TTS, генерации изображений «для себя» и студенческих экспериментов есть бюджетный сегмент — видеокарты от 43 ₽\u002Fчас. Часто это единственный разумный способ получить GPU без покупки собственной карты за 100–200 тысяч рублей.",[20,9811,9812],{},"Под «дешёвым VPS с GPU» здесь понимается виртуальная машина или облачный инстанс с выделенной (или разделённой через MIG\u002FvGPU) видеокартой, оплачиваемый почасово или помесячно. Это не «дешёвая китайская видеокарта в сервере» — речь о потребительских и профессиональных картах NVIDIA, которые отслеживает GPURadar.",[27,9814,9816],{"id":9815},"три-самые-дешёвые-карты-в-аренде","Три самые дешёвые карты в аренде",[32,9818,9819,9835],{},[35,9820,9821],{},[38,9822,9823,9825,9827,9829,9832],{},[41,9824,3700],{},[41,9826,350],{},[41,9828,1931],{},[41,9830,9831],{},"Где",[41,9833,9834],{},"Для чего годится",[54,9836,9837,9854,9871],{},[38,9838,9839,9843,9845,9849,9851],{},[59,9840,9841],{},[166,9842,2382],{"href":2381},[59,9844,3716],{},[59,9846,9847],{},[292,9848,9028],{},[59,9850,1747],{},[59,9852,9853],{},"Inference 7B, TTS, SD 1.5, эксперименты",[38,9855,9856,9860,9862,9866,9868],{},[59,9857,9858],{},[166,9859,9136],{"href":3079},[59,9861,4387],{},[59,9863,9864],{},[292,9865,9143],{},[59,9867,773],{},[59,9869,9870],{},"Тихий рабочий VPS, лёгкие задачи, стабильно по месячной ставке",[38,9872,9873,9877,9879,9883,9885],{},[59,9874,9875],{},[166,9876,1778],{"href":1834},[59,9878,1914],{},[59,9880,9881],{},[292,9882,1866],{},[59,9884,1747],{},[59,9886,9887],{},"SDXL, LoRA-тюн, inference 13B — если важен объём памяти",[15,9889,9890],{"color":17,"icon":319},[20,9891,9892,9893,9896],{},"RTX 3080 за 43 ₽\u002Fч — ",[292,9894,9895],{},"самая дешёвая"," видеокарта из всех, что отслеживает GPURadar. Цена держится у immers.cloud и регулярно есть в наличии.",[27,9898,9900],{"id":9899},"спецификации-дешёвого-сегмента","Спецификации дешёвого сегмента",[32,9902,9903,9921],{},[35,9904,9905],{},[38,9906,9907,9909,9911,9913,9916,9918],{},[41,9908,3700],{},[41,9910,627],{},[41,9912,350],{},[41,9914,9915],{},"Память",[41,9917,1813],{},[41,9919,9920],{},"Пропускная способность",[54,9922,9923,9941,9959],{},[38,9924,9925,9927,9929,9932,9935,9938],{},[59,9926,2382],{},[59,9928,1923],{},[59,9930,9931],{},"10\u002F12 ГБ",[59,9933,9934],{},"GDDR6X",[59,9936,9937],{},"320 Вт",[59,9939,9940],{},"~760 ГБ\u002Fс",[38,9942,9943,9945,9948,9950,9953,9956],{},[59,9944,9136],{},[59,9946,9947],{},"Ampere (2021)",[59,9949,4387],{},[59,9951,9952],{},"GDDR6",[59,9954,9955],{},"70 Вт",[59,9957,9958],{},"~288 ГБ\u002Fс",[38,9960,9961,9963,9965,9967,9969,9971],{},[59,9962,1778],{},[59,9964,1923],{},[59,9966,1914],{},[59,9968,9934],{},[59,9970,1816],{},[59,9972,1800],{},[20,9974,9975],{},"A2000 — единственная «холодная» карта в тройке (TDP 70 Вт, без дополнительного питания в классическом виде). 3080 и 3090 — мощные consumer-карты с активным охлаждением, что в дата-центре означает шум и тепло, но для почасовой аренды это не имеет значения.",[27,9977,9979],{"id":9978},"что-можно-и-чего-нельзя-на-дешёвом-gpu","Что можно и чего нельзя на дешёвом GPU",[20,9981,9982,9983,9986],{},"Главное ограничение дешёвого сегмента — ",[292,9984,9985],{},"не скорость, а VRAM",". 10–12 ГБ не вмещают SDXL и Flux без агрессивного квантования. Скорость у consumer-карт выше, чем у многих дата-центровых, поэтому для задач, поместившихся в память, дешёвая карта работает отлично.",[32,9988,9989,10003],{},[35,9990,9991],{},[38,9992,9993,9995,9998,10001],{},[41,9994,521],{},[41,9996,9997],{},"3080 (10–12 ГБ)",[41,9999,10000],{},"A2000 (12 ГБ)",[41,10002,2065],{},[54,10004,10005,10016,10027,10038,10049,10060,10071,10082],{},[38,10006,10007,10010,10012,10014],{},[59,10008,10009],{},"Inference 7B (Q4\u002FGGUF)",[59,10011,2077],{},[59,10013,2077],{},[59,10015,2077],{},[38,10017,10018,10020,10023,10025],{},[59,10019,2116],{},[59,10021,10022],{},"⚠️ впритык",[59,10024,10022],{},[59,10026,2077],{},[38,10028,10029,10032,10034,10036],{},[59,10030,10031],{},"TTS (XTTS, F5-TTS, Piper)",[59,10033,2077],{},[59,10035,2077],{},[59,10037,2077],{},[38,10039,10040,10043,10045,10047],{},[59,10041,10042],{},"SD 1.5 generation",[59,10044,2077],{},[59,10046,2077],{},[59,10048,2077],{},[38,10050,10051,10053,10056,10058],{},[59,10052,545],{},[59,10054,10055],{},"❌ мало VRAM",[59,10057,10055],{},[59,10059,2077],{},[38,10061,10062,10064,10066,10068],{},[59,10063,2085],{},[59,10065,2129],{},[59,10067,2129],{},[59,10069,10070],{},"✅ впритык",[38,10072,10073,10075,10077,10079],{},[59,10074,2095],{},[59,10076,2129],{},[59,10078,2129],{},[59,10080,10081],{},"⚠️ только с квантованием",[38,10083,10084,10087,10089,10091],{},[59,10085,10086],{},"Whisper large-v3 транскрипция",[59,10088,2077],{},[59,10090,2077],{},[59,10092,2077],{},[20,10094,10095,10096,10098,10099,10101],{},"Если упираетесь в память на 12 ГБ, есть три пути: квантовать модель сильнее, брать ",[166,10097,1778],{"href":1834}," (24 ГБ, 67 ₽\u002Fч), либо смотреть ",[166,10100,503],{"href":502}," (24 ГБ, от 110 ₽\u002Fч).",[27,10103,10105],{"id":10104},"rtx-3080-vs-a2000-vs-3090-что-выбрать","RTX 3080 vs A2000 vs 3090 — что выбрать",[1985,10107,10109],{"id":10108},"rtx-3080-от-43-ч","RTX 3080 (от 43 ₽\u002Fч)",[20,10111,10112,10113,10115],{},"Самая низкая цена. У ",[166,10114,1747],{"href":776}," десятки конфигураций 1×\u002F2×\u002F4×, в наличии почти всегда. Подходит для инференса маленьких моделей, TTS, SD 1.5, Whisper. Ограничение — 10–12 ГБ VRAM: SDXL и Flux не влезают.",[1985,10117,10119],{"id":10118},"rtx-a2000-от-61-ч","RTX A2000 (от 61 ₽\u002Fч)",[20,10121,10122,10123,10125,10126,10129],{},"«Офисная» профессиональная карта — тихая, холодная (70 Вт), с ECC-памятью. У ",[166,10124,773],{"href":772}," в основном месячные тарифы (от ~11к ₽\u002Fмес), почасовая ставка встречается реже. Хороший выбор, когда нужен ",[292,10127,10128],{},"стабильный постоянный VPS"," для маленького сервиса, а не «погонял и выключил».",[1985,10131,10133],{"id":10132},"rtx-3090-от-67-ч","RTX 3090 (от 67 ₽\u002Fч)",[20,10135,10136,10137,170],{},"24 ГБ VRAM по цене consumer-карты — лучший показатель ₽\u002FГБ в бюджете. Помещается SDXL, LoRA-тюн, 13B inference. Если задача не требует максимальной скорости — это обычно правильный выбор. Подробно разобрано в ",[166,10138,10139],{"href":2523},"гайде по RTX 3090",[15,10141,10142],{"color":17,"icon":715},[20,10143,10144,10147],{},[292,10145,10146],{},"Правило выбора:"," идите сверху вниз по VRAM. Сначала ответьте «сколько памяти нужно», потом берите самую дешёвую карту с этим объёмом. Переплачивать за бренд или FLOPS, когда узкое место — память, бессмысленно.",[27,10149,2177],{"id":2176},[20,10151,10152,10153,10155],{},"Дешёвый сегмент хорош тем, что даже при постоянной работе месячная сумма остаётся разумной. Ниже — ориентир при работе ",[292,10154,2232],{}," (720 часов в месяц):",[32,10157,10158,10170],{},[35,10159,10160],{},[38,10161,10162,10164,10167],{},[41,10163,3700],{},[41,10165,10166],{},"₽\u002Fч (от)",[41,10168,10169],{},"Эквивалент ₽\u002Fмес при 24\u002F7",[54,10171,10172,10181,10190],{},[38,10173,10174,10176,10178],{},[59,10175,2382],{},[59,10177,9028],{},[59,10179,10180],{},"~31 000",[38,10182,10183,10185,10187],{},[59,10184,9136],{},[59,10186,9143],{},[59,10188,10189],{},"~44 000",[38,10191,10192,10194,10196],{},[59,10193,1778],{},[59,10195,1866],{},[59,10197,2238],{},[20,10199,10200],{},"При реальном использовании 2–4 часа в день сумма в 6–10 раз меньше. Это и есть главная ценность дешёвого GPU: можно держать инстанс наготове и запускать только когда нужен, не разоряясь на простой.",[27,10202,10204],{"id":10203},"когда-vps-с-gpu-выгоднее-dedicated-сервера","Когда VPS с GPU выгоднее dedicated-сервера",[132,10206,10207,10213,10219,10225],{},[135,10208,10209,10212],{},[292,10210,10211],{},"Короткие сессии."," Запускаете инференс на 1–4 часа в день — платите только за это, dedicated простаивает и стоит дороже.",[135,10214,10215,10218],{},[292,10216,10217],{},"Не нужна изоляция."," VPS с разделением времени (shared GPU, MIG или vGPU) дешевле dedicated на ту же карту.",[135,10220,10221,10224],{},[292,10222,10223],{},"Хочется быстро сменить карту."," Сегодня 3080, завтра 3090, послезавтра A100 — в облаке это пара минут, dedicated вы покупаете\u002Fсдаёте неделями.",[135,10226,10227,10230],{},[292,10228,10229],{},"Нет денег на длинный контракт."," Дешёвый VPS можно оплатить с карты на сотни рублей, dedicated требует месячной предоплаты.",[20,10232,10233,10234,170],{},"Когда dedicated выгоднее — постоянная нагрузка 24\u002F7, потребность в полной изоляции, специфическое PCIe-оборудование (NVLink, много GPU в одном узле). Подробнее в ",[166,10235,10236],{"href":2249},"гайде по dedicated vs облаку",[27,10238,10240],{"id":10239},"где-искать-дешёвые-vps-с-gpu","Где искать дешёвые VPS с GPU",[132,10242,10243,10248,10253,10258],{},[135,10244,10245,10247],{},[166,10246,1747],{"href":776}," — лидер по дешёвым почасовым consumer-картам (3080, 3090, 4090). Много конфигураций с разным числом GPU, есть stop\u002Fstart с сохранением диска.",[135,10249,10250,10252],{},[166,10251,773],{"href":772}," — A2000 и профессиональные карты, в основном месячная аренда. Хорош для стабильных сервисов и когда нужен российский облако-провайдер с SLA.",[135,10254,10255,10257],{},[166,10256,784],{"href":783}," — dedicated-серверы, обычно дороже на дешёвом сегменте, но интересны для постоянной нагрузки и больших узлов.",[135,10259,10260,8178],{},[166,10261,8177],{"href":8176},[27,10263,10265],{"id":10264},"типичные-сценарии-дешёвого-gpu","Типичные сценарии дешёвого GPU",[32,10267,10268,10278],{},[35,10269,10270],{},[38,10271,10272,10274,10276],{},[41,10273,1107],{},[41,10275,3700],{},[41,10277,1113],{},[54,10279,10280,10290,10300,10310,10320,10331],{},[38,10281,10282,10285,10287],{},[59,10283,10284],{},"Запустить 7B-модель в Telegram-боте",[59,10286,2382],{},[59,10288,10289],{},"10 ГБ хватает для Q4, минимальная цена",[38,10291,10292,10295,10297],{},[59,10293,10294],{},"TTS-сервис для своих проектов",[59,10296,9136],{},[59,10298,10299],{},"Стабильный VPS на месяц, тихая карта",[38,10301,10302,10305,10307],{},[59,10303,10304],{},"Потыкать SDXL на выходных",[59,10306,1778],{},[59,10308,10309],{},"24 ГБ, дёшево, 2–3 часа за 200 ₽",[38,10311,10312,10315,10317],{},[59,10313,10314],{},"Студенческое домашнее задание по ML",[59,10316,2382],{},[59,10318,10319],{},"Хватит на inference, не разорит",[38,10321,10322,10325,10328],{},[59,10323,10324],{},"Транскрибировать подкасты (Whisper)",[59,10326,10327],{},"RTX 3080 \u002F A2000",[59,10329,10330],{},"Задача лёгкая, любая из них справится",[38,10332,10333,10336,10338],{},[59,10334,10335],{},"Дебаг ML-пайплайна перед большим запуском",[59,10337,1778],{},[59,10339,10340],{},"Нужно место под датасет + модель + градиенты",[27,10342,10344],{"id":10343},"как-настроить-окружение-за-минимум-денег","Как настроить окружение за минимум денег",[20,10346,10347],{},"Дешёвая аренда теряет смысл, если вы тратите часы на настройку. Рабочий процесс для почасового старта:",[190,10349,10350,10358,10361,10364],{},[135,10351,10352,10353,10355,10356,170],{},"Заранее подготовьте Docker-образ с зависимостями локально и запушьте в реестр (Docker Hub, GHCR). На инстансе — ",[496,10354,8413],{},", а не ",[496,10357,8417],{},[135,10359,10360],{},"Датасеты и чекпойнты держите в объектном хранилище (S3-совместимом у того же хостера) или на постоянном диске. Скачивание с Hugging Face каждый раз съедает время, за которое вы платите.",[135,10362,10363],{},"Используйте скрипт инициализации (cloud-init \u002F user-data), чтобы при старте инстанс сам подтягивал образ и данные.",[135,10365,10366],{},"По окончании задачи — сразу stop, иначе платите за простой. Поставьте напоминание или таймер.",[20,10368,10369],{},"При таком подходе реально запускать задачу за 5–10 минут после создания инстанса.",[27,10371,10373],{"id":10372},"подводные-камни-дешёвого-сегмента","Подводные камни дешёвого сегмента",[132,10375,10376,10382,10388,10394,10399],{},[135,10377,10378,10381],{},[292,10379,10380],{},"Shared-виртуализация."," На самых дешёвых конфигурациях GPU может делиться между VM через vGPU или по времени. Для inference это обычно незаметно, для бенчмарков — искажает результаты.",[135,10383,10384,10387],{},[292,10385,10386],{},"CPU и RAM часто слабые."," Дешёвая конфигурация = мало ядер и памяти. Если ваш пайплайн тяжёлый на CPU (токенизация, препроцессинг), GPU будет простаивать.",[135,10389,10390,10393],{},[292,10391,10392],{},"Диск и сеть."," Скачивание большой модели с Hugging Face на дешёвой конфигурации может стать узким местом — проверяйте ширину канала.",[135,10395,10396,10398],{},[292,10397,8491],{}," На ×4 3080 цена уже не 43 ₽\u002Fч, а ~150+ ₽\u002Fч. Multi-GPU оправдан не всегда.",[135,10400,10401,10404,10405,2393],{},[292,10402,10403],{},"Refurbished-карты."," Consumer-карты в аренде могут быть изношенными — проверяйте температуру и стабильность при первом запуске (",[496,10406,2392],{},[27,10408,2415],{"id":2414},[20,10410,10411,10414,10415,10417],{},[292,10412,10413],{},"Можно ли на дешёвом VPS запустить Llama 3 8B?","\nДа, в Q4-квантовании (GGUF) 8B модель занимает ~5–6 ГБ VRAM и спокойно работает на ",[166,10416,2382],{"href":2381}," за 43 ₽\u002Fч.",[20,10419,10420,10423],{},[292,10421,10422],{},"Чем плох shared GPU?","\nНа дешёвых shared-конфигурациях соседние VM могут отбирать ресурсы, влияя на латентность inference. Для production-сервиса с жёсткими требованиями берите dedicated или dedicated-GPU инстанс.",[20,10425,10426,10429],{},[292,10427,10428],{},"Стоит ли брать A2000 для обучения?","\nНет. A2000 — медленная карта (пропускная способность памяти ~288 ГБ\u002Fс против 760+ у 3080). Она хороша для лёгкого inference и постоянного VPS, не для обучения.",[20,10431,10432,10435,10436,10438],{},[292,10433,10434],{},"Можно ли на 3080 обучать LoRA для 7B?","\nВпритык и с оптимизациями (QLoRA, gradient checkpointing) — да, но 24 ГБ у ",[166,10437,2765],{"href":1834}," за +24 ₽\u002Fч дают гораздо больше комфорта.",[27,10440,409],{"id":408},[190,10442,10443,10446,10449,10459,10462],{},[135,10444,10445],{},"Определите минимальный VRAM под задачу (см. таблицу выше).",[135,10447,10448],{},"Прикиньте реальную часовую нагрузку за неделю. Если \u003C8 ч\u002Fдень — почасовая аренда.",[135,10450,414,10451,1302,10454,1210,10456,10458],{},[166,10452,10453],{"href":2381},"наличие RTX 3080",[166,10455,3080],{"href":3079},[166,10457,1778],{"href":1834}," — цены и in_stock обновляются каждые 30–60 минут.",[135,10460,10461],{},"Берите самый дешёвый in_stock вариант с нужным VRAM. Не переплачивайте за «бренд» карты — для лёгкого инференса разница незаметна.",[135,10463,10464,10465,10468],{},"Для редких конфигов подпишитесь на ",[166,10466,432],{"href":430,"rel":10467},[226]," — сообщим, когда появится.",[27,10470,437],{"id":436},[132,10472,10473,10478,10483,10488,10493],{},[135,10474,10475,10477],{},[166,10476,1707],{"href":2523}," — дёшево и 24 ГБ",[135,10479,10480,10482],{},[166,10481,5975],{"href":5199}," — лёгкие модели работают даже на 3080",[135,10484,10485,10487],{},[166,10486,3590],{"href":3013}," — когда hourly выгоднее месячной",[135,10489,10490,10492],{},[166,10491,452],{"href":451}," — выбор карты под генерацию",[135,10494,10495,10497],{},[166,10496,2496],{"href":2495}," — обзорный гайд по всем хостерам",{"title":262,"searchDepth":263,"depth":263,"links":10499},[10500,10501,10502,10503,10508,10509,10510,10511,10512,10513,10514,10515,10516],{"id":9815,"depth":263,"text":9816},{"id":9899,"depth":263,"text":9900},{"id":9978,"depth":263,"text":9979},{"id":10104,"depth":263,"text":10105,"children":10504},[10505,10506,10507],{"id":10108,"depth":2511,"text":10109},{"id":10118,"depth":2511,"text":10119},{"id":10132,"depth":2511,"text":10133},{"id":2176,"depth":263,"text":2177},{"id":10203,"depth":263,"text":10204},{"id":10239,"depth":263,"text":10240},{"id":10264,"depth":263,"text":10265},{"id":10343,"depth":263,"text":10344},{"id":10372,"depth":263,"text":10373},{"id":2414,"depth":263,"text":2415},{"id":408,"depth":263,"text":409},{"id":436,"depth":263,"text":437},"Бюджетная аренда GPU: RTX 3080 от 43 ₽\u002Fч, RTX 3090 от 67 ₽\u002Fч, A2000 от 61 ₽\u002Fч. Какую дешёвую видеокарту выбрать для лёгкого инференса, TTS и экспериментов.",{},{"title":9801,"description":10517},"guides\u002Fvps-s-videokartoy-deshevo","mbyM4sw-fD4vF-51bv1q4VAsnLbSJ3mSw94-kGHQPNs",1783629685019]