Dedykowana moc GPU dla rzeczywistych zastosowań AI
Fiberax oferuje usługi GPU w chmurze do trenowania modeli, inferencji, data science, renderingu oraz symulacji z przewidywalnymi zasobami, ochroną klasy enterprise oraz jasną ścieżką rozwoju od gotowych instancji L4 do większej infrastruktury AI.
Fiberax dostarcza rozwiązania GPU w chmurze dla zespołów, które potrzebują dedykowanej akceleracji, maszyn o dużej ilości pamięci oraz przejrzystego modelu wdrożenia jeszcze przed rozpoczęciem zakupu.
Możesz wybrać plan GPU L4 Linux w cenie €650 netto miesięcznie oraz GPU L4 Windows w cenie €722 netto miesięcznie. Oba warianty obejmują 24 rdzenie CPU, 160 GB RAM, 1600 GB przestrzeni dyskowej, łącze sieciowe 500 Mbps oraz opcjonalne backupy. Ułatwia to dobór odpowiedniego serwera GPU dla inferencji, preprocessingu, grafiki oraz aplikacji przetwarzających duże ilości danych, ponieważ profil zasobów jest jasno określony od początku.
W obecnym modelu dla Linuxa oferujemy szablony Ubuntu 24.04 LTS dla GPU L4, w tym obrazy z już zainstalowanymi sterownikami NVIDIA. Pozwala to zespołom szybciej rozpocząć trenowanie modeli, wdrażanie kontenerów, uruchamianie aplikacji opartych o CUDA lub testowanie rozwiązań bez konieczności ręcznej konfiguracji sterowników. W praktyce zamienia to wdrożenie GPU w zadanie operacyjne, zamiast projektu sprzętowego.
Dodatkowa przestrzeń dla maszyn wirtualnych w CephFS zaczyna się od 100 GB, dzięki czemu storage może rosnąć wraz z checkpointami modeli, generowanymi danymi, logami oraz wynikami przetwarzania. Ma to znaczenie szczególnie wtedy, gdy środowisko przechodzi z etapu proof of concept do regularnych zadań produkcyjnych. Większa warstwa storage’u odciąża dysk systemowy i pozwala instancjom obliczeniowym skupić się na aktywnym przetwarzaniu.
Nasza usługa GPU w chmurze wspiera backup z 7 kopiami przechowywanymi w retencji, a jego zakres może obejmować zarówno bazową maszynę wirtualną, jak i dodatkową przestrzeń CephFS. Fiberax stosuje również parametr +20% dla szacowania przestrzeni backupu CephFS. Ułatwia to planowanie odzyskiwania danych, pozwala wcześniej oszacować wymagania storage’owe i zapewnia bardziej przewidywalny model przywracania dla danych krytycznych niż rozwiązania bare-metal zarządzane samodzielnie.
Nasze farmy GPU działają na czterech węzłach obliczeniowych wyposażonych w procesory AMD EPYC 9654, pamięć DDR5 oraz macierze NVMe w RAID 1. Szybki storage i nowoczesna moc CPU poprawiają transfer danych, stabilność zadań oraz ogólną responsywność platformy, co ma kluczowe znaczenie w przypadku długotrwałych obciążeń związanych z AI, renderingiem czy symulacjami.
W przypadku obciążeń związanych z dużymi modelami językowymi, długim kontekstem lub złożonymi pipeline’ami RAG (retrieval-augmented generation) wykorzystujemy wydajniejsze GPU, takie jak H200 NVL. Szybka komunikacja między GPU oraz wysoka przepustowość pamięci ograniczają wąskie gardła podczas trenowania modeli, ich dostrajania oraz inferencji wrażliwej na opóźnienia.
NVIDIA L4 jest zoptymalizowana pod lekkie zastosowania RAG, API o dużej liczbie zapytań oraz energooszczędne usługi inferencyjne skalowane horyzontalnie. To idealne rozwiązanie dla botów obsługi klienta, asystentów wewnętrznych, systemów Q&A dla dokumentów oraz innych przypadków, gdzie kluczowa jest stabilność odpowiedzi, a nie maksymalny rozmiar modelu.
Nasze instancje GPU w chmurze sprawdzają się w detekcji obiektów, śledzeniu, generowaniu opisów (captioning), analizie wideo oraz przetwarzaniu klatka po klatce. NVIDIA L4 dobrze nadaje się do streamingu computer vision i generowania napisów w czasie rzeczywistym, co czyni platformę praktycznym rozwiązaniem dla analityki monitoringu, mediów, kontroli jakości w produkcji oraz przetwarzania zdarzeń w czasie rzeczywistym.
Karty L40S oraz RTX Pro 6000 Blackwell rozszerzają zastosowanie usługi poza klasyczne uczenie maszynowe. To rozwiązania dla środowisk, które muszą jednocześnie obsługiwać inferencję AI, aplikacje multimodalne, akcelerację grafiki oraz zadania renderingowe. Sprawdzają się szczególnie w studiach kreatywnych, zespołach wizualizacyjnych oraz produktowych rozwijających aplikacje oparte na obrazie.
Rendering i symulacje to kluczowe scenariusze dla naszych usług wynajmu GPU w chmurze. Platforma nadaje się do generowania scen 3D, przeglądów projektów, tworzenia danych syntetycznych oraz przetwarzania grafiki wymagającego dużej mocy obliczeniowej, szczególnie tam, gdzie lokalne stacje robocze stają się wąskim gardłem.
Wiele projektów potrzebuje zasobów GPU jeszcze przed wdrożeniem modelu. Zespoły wykorzystują naszą usługę do przygotowania danych, preprocessingu wektorów, transformacji batchowych, eksperymentów oraz pipeline’ów analitycznych korzystających z przetwarzania równoległego. Gotowy serwer z 24 rdzeniami CPU, 160 GB RAM i dedykowaną akceleracją NVIDIA zapewnia odpowiedni zapas mocy do zaawansowanej pracy na danych.
Gdy standardowa instancja nie wystarcza, możesz wynająć wielowęzłowe serwery GPU w chmurze z procesorami AMD EPYC 4584PX, pamięcią DDR5, dyskami NVMe w RAID 1 oraz kartami L4. To rozwiązanie dla zespołów, które potrzebują większej izolacji, powtarzalnej architektury wdrożeń oraz bardziej kontrolowanej infrastruktury dla długotrwałych zadań deep learning i obliczeń.
Zarządzana platforma GPU w chmurze jest przydatna nie tylko dla zespołów badawczych. Zespoły inżynieryjne mogą wykorzystywać ją do pracy z modelami, środowisk stagingowych, usług konteneryzowanych, zadań batchowych, benchmarków oraz procesów wdrożeń produkcyjnych. Dzięki integracji z backupem, dodatkową przestrzenią CephFS oraz centralnym zarządzaniem, platforma wspiera zarówno eksperymenty, jak i operacyjne wdrożenia.
Cloud GPU to zoptymalizowana maszyna wirtualna (instancja) wyposażona w dedykowany procesor graficzny do obliczeń równoległych. W Fiberax serwer GPU w chmurze łączy akcelerację NVIDIA L4 z określonymi zasobami CPU, RAM, storage i sieci, dzięki czemu zespoły mogą realizować inferencję AI, trenowanie modeli, rendering czy przetwarzanie wideo bez konieczności zakupu fizycznego sprzętu.
Najważniejsze zalety to szybkie uruchomienie, przewidywalne koszty miesięczne oraz łatwe skalowanie. Fiberax oferuje usługę GPU w chmurze z gotowymi planami L4, opcjonalnym codziennym backupem, dodatkową przestrzenią CephFS oraz obrazem Ubuntu 24.04 LTS z preinstalowanymi sterownikami NVIDIA. Skraca to czas wdrożenia, upraszcza konfigurację i ułatwia standaryzację środowiska w zespołach i aplikacjach.
Obciążenia wykorzystujące obliczenia równoległe zazwyczaj wymagają GPU. Typowe zastosowania to inferencja LLM, fine-tuning, computer vision, analiza wideo, rendering, symulacje, preprocessing wektorów oraz wysokowydajne API. H200 NVL sprawdza się przy trenowaniu dużych modeli, L40S i RTX Pro 6000 Blackwell przy zadaniach łączących AI i grafikę, natomiast L4 jest odpowiednia dla wydajnej inferencji oraz streamingu computer vision.
Cloud GPU jest zazwyczaj lepszym wyborem tam, gdzie kluczowe są szybkie wdrożenie i zmienne zapotrzebowanie. Sprzęt dedykowany może mieć przewagę przy stałym, pełnym obciążeniu lub niestandardowej architekturze, jednak chmura eliminuje czas zakupu i zamraża kapitału. Nasza platforma działa na węzłach obliczeniowych z procesorami AMD EPYC 9654, pamięcią DDR5 oraz macierzami NVMe w RAID 1, co zapewnia solidną bazę wydajności dla środowisk produkcyjnych i zadań wymagających dużej mocy obliczeniowej.
Główne czynniki kosztowe to model GPU, system operacyjny, przydział CPU i RAM, przestrzeń dyskowa, backup oraz model rozliczeń. W Fiberax aktualne plany L4 różnią się w zależności od systemu (Linux lub Windows), a cena rośnie wraz z dodatkowymi zasobami, takimi jak przestrzeń CephFS czy codzienne backupy. Przy porównaniu modelu wynajmu GPU w chmurze z własnym sprzętem największy wpływ na miesięczny koszt mają poziom wykorzystania oraz zakres ochrony danych.
Bezpieczeństwo zapewniamy na poziomie całej platformy. Oferujemy zaawansowane szyfrowanie, monitoring 24/7 oraz zgodność z globalnymi standardami. Infrastruktura jest chroniona przez systemy kontroli dostępu, monitoring CCTV, redundantne zasilanie, zabezpieczenia przeciwpożarowe oraz systemy monitorowania środowiskowego, zgodne z praktykami ISO. W przypadku środowisk regulowanych ma to kluczowe znaczenie, ponieważ bezpieczeństwo jest wbudowane w platformę od samego początku.
Fiberax oferuje środowiska GPU zarówno dla Linuxa, jak i Windowsa. W przypadku Linuxa dostępne są obrazy Ubuntu 24.04 LTS, w tym wersje z preinstalowanymi sterownikami NVIDIA, a w katalogu znajduje się również plan L4 oparty na Windowsie. Obsługa frameworków zależy więc od wybranego środowiska. Zespoły instalują potrzebne narzędzia AI, aplikacje obliczeniowe lub graficzne na bazie wybranego obrazu i stosu sterowników.
Launch your GPU server in minutes — Linux or Windows, NVIDIA driver included.