VPS с видеокартой дёшево

Не всем нужна A100 за 200+ ₽/час. Для лёгкого инференса, TTS, генерации изображений «для себя» и студенческих экспериментов есть бюджетный сегмент — видеокарты от 43 ₽/час. Часто это единственный разумный способ получить GPU без покупки собственной карты за 100–200 тысяч рублей.

Под «дешёвым VPS с GPU» здесь понимается виртуальная машина или облачный инстанс с выделенной (или разделённой через MIG/vGPU) видеокартой, оплачиваемый почасово или помесячно. Это не «дешёвая китайская видеокарта в сервере» — речь о потребительских и профессиональных картах NVIDIA, которые отслеживает GPURadar.

Три самые дешёвые карты в аренде

Спецификации дешёвого сегмента

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.

Что можно и чего нельзя на дешёвом GPU

Главное ограничение дешёвого сегмента — 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.

Если упираетесь в память на 12 ГБ, есть три пути: квантовать модель сильнее, брать RTX 3090 (24 ГБ, 67 ₽/ч), либо смотреть A5000 (24 ГБ, от 110 ₽/ч).

RTX 3080 vs A2000 vs 3090 — что выбрать

RTX 3080 (от 43 ₽/ч)

Самая низкая цена. У immers.cloud десятки конфигураций 1×/2×/4×, в наличии почти всегда. Подходит для инференса маленьких моделей, TTS, SD 1.5, Whisper. Ограничение — 10–12 ГБ VRAM: SDXL и Flux не влезают.

RTX A2000 (от 61 ₽/ч)

«Офисная» профессиональная карта — тихая, холодная (70 Вт), с ECC-памятью. У Selectel в основном месячные тарифы (от ~11к ₽/мес), почасовая ставка встречается реже. Хороший выбор, когда нужен стабильный постоянный VPS для маленького сервиса, а не «погонял и выключил».

RTX 3090 (от 67 ₽/ч)

24 ГБ VRAM по цене consumer-карты — лучший показатель ₽/ГБ в бюджете. Помещается SDXL, LoRA-тюн, 13B inference. Если задача не требует максимальной скорости — это обычно правильный выбор. Подробно разобрано в гайде по RTX 3090.

Считаем стоимость месяца

Дешёвый сегмент хорош тем, что даже при постоянной работе месячная сумма остаётся разумной. Ниже — ориентир при работе 24/7 (720 часов в месяц):

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.

Когда VPS с GPU выгоднее dedicated-сервера

• Короткие сессии. Запускаете инференс на 1–4 часа в день — платите только за это, dedicated простаивает и стоит дороже.
• Не нужна изоляция. VPS с разделением времени (shared GPU, MIG или vGPU) дешевле dedicated на ту же карту.
• Хочется быстро сменить карту. Сегодня 3080, завтра 3090, послезавтра A100 — в облаке это пара минут, dedicated вы покупаете/сдаёте неделями.
• Нет денег на длинный контракт. Дешёвый VPS можно оплатить с карты на сотни рублей, dedicated требует месячной предоплаты.

Когда dedicated выгоднее — постоянная нагрузка 24/7, потребность в полной изоляции, специфическое PCIe-оборудование (NVLink, много GPU в одном узле). Подробнее в гайде по dedicated vs облаку.

Где искать дешёвые VPS с GPU

• immers.cloud — лидер по дешёвым почасовым consumer-картам (3080, 3090, 4090). Много конфигураций с разным числом GPU, есть stop/start с сохранением диска.
• Selectel — A2000 и профессиональные карты, в основном месячная аренда. Хорош для стабильных сервисов и когда нужен российский облако-провайдер с SLA.
• HOSTKEY — dedicated-серверы, обычно дороже на дешёвом сегменте, но интересны для постоянной нагрузки и больших узлов.
• Timeweb Cloud — отслеживается справочно (парсер в плане); активных предложений в каталоге сейчас нет.

Типичные сценарии дешёвого GPU

Как настроить окружение за минимум денег

Дешёвая аренда теряет смысл, если вы тратите часы на настройку. Рабочий процесс для почасового старта:

1. Заранее подготовьте Docker-образ с зависимостями локально и запушьте в реестр (Docker Hub, GHCR). На инстансе — docker pull, а не pip install.
2. 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.
3. Используйте скрипт инициализации (cloud-init / user-data), чтобы при старте инстанс сам подтягивал образ и данные.
4. По окончании задачи — сразу stop, иначе платите за простой. Поставьте напоминание или таймер.

При таком подходе реально запускать задачу за 5–10 минут после создания инстанса.

Подводные камни дешёвого сегмента

• 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.
• CPU и RAM часто слабые. Дешёвая конфигурация = мало ядер и памяти. Если ваш пайплайн тяжёлый на CPU (токенизация, препроцессинг), GPU будет простаивать.
• Диск и сеть. Скачивание большой модели с Hugging Face на дешёвой конфигурации может стать узким местом — проверяйте ширину канала.
• Цена растёт с числом GPU. На ×4 3080 цена уже не 43 ₽/ч, а ~150+ ₽/ч. Multi-GPU оправдан не всегда.
• Refurbished-карты. Consumer-карты в аренде могут быть изношенными — проверяйте температуру и стабильность при первом запуске (nvidia-smi, короткий бенчмарк).

Частые вопросы

Можно ли на дешёвом VPS запустить Llama 3 8B? Да, в Q4-квантовании (GGUF) 8B модель занимает ~5–6 ГБ VRAM и спокойно работает на RTX 3080 за 43 ₽/ч.

Чем плох shared GPU? На дешёвых shared-конфигурациях соседние VM могут отбирать ресурсы, влияя на латентность inference. Для production-сервиса с жёсткими требованиями берите dedicated или dedicated-GPU инстанс.

Стоит ли брать A2000 для обучения? Нет. A2000 — медленная карта (пропускная способность памяти ~288 ГБ/с против 760+ у 3080). Она хороша для лёгкого inference и постоянного VPS, не для обучения.

Можно ли на 3080 обучать LoRA для 7B? Впритык и с оптимизациями (QLoRA, gradient checkpointing) — да, но 24 ГБ у 3090 за +24 ₽/ч дают гораздо больше комфорта.

Практические шаги

1. Определите минимальный VRAM под задачу (см. таблицу выше).
2. Прикиньте реальную часовую нагрузку за неделю. Если <8 ч/день — почасовая аренда.
3. Проверьте наличие RTX 3080, A2000 или RTX 3090 — цены и in_stock обновляются каждые 30–60 минут.
4. Берите самый дешёвый in_stock вариант с нужным VRAM. Не переплачивайте за «бренд» карты — для лёгкого инференса разница незаметна.
5. Для редких конфигов подпишитесь на алерт в Telegram — сообщим, когда появится.

Смежные гайды

• RTX 3090 в аренде — дёшево и 24 ГБ
• GPU для TTS и генерации речи — лёгкие модели работают даже на 3080
• Почасовая аренда GPU — когда hourly выгоднее месячной
• GPU для Stable Diffusion — выбор карты под генерацию
• Сравнение цен GPU-аренды — обзорный гайд по всем хостерам