Виділена потужність GPU для реальних AI-навантажень
Fiberax розгортає хмарні GPU-сервіси для навчання, інференсу, data science, рендерингу та симуляцій — з передбачуваними ресурсами, захистом корпоративного рівня та зрозумілим шляхом від готових до запуску інстансів L4 до масштабнішої AI-інфраструктури.
Обидва тарифи включають 24 ядра CPU, 160 ГБ RAM, 1600 ГБ диска, мережу 500 Мбіт/с та опційні резервні копії.
Fiberax надає хмарні GPU-сервіси командам, яким потрібні виділене прискорення, віртуальні машини з великим обсягом памʼяті та модель розгортання, зрозуміла ще до початку закупівлі.
Ви можете обрати GPU L4 Linux за €650 нетто на місяць або GPU L4 Windows за €722 нетто на місяць. Обидва тарифи включають 24 ядра CPU, 160 ГБ RAM, 1600 ГБ диска, мережу 500 Мбіт/с та опційні резервні копії. Так простіше підібрати хмарний GPU-сервер для інференсу, попередньої обробки, графіки й застосунків з великими обсягами даних, бо стартовий профіль ресурсів відомий заздалегідь.
Для Linux ми надаємо шаблони Ubuntu 24.04 LTS GPU L4, зокрема образ із уже встановленим драйвером NVIDIA. Це економить час командам, які хочуть одразу почати навчання, розгортати контейнери, запускати застосунки на CUDA чи перевіряти модель без ручної підготовки драйверів. На практиці хмарні обчислення на GPU стають операційним завданням, а не апаратним проєктом.
Доступне додаткове сховище для ВМ на CephFS, тож обсяг сховища може зростати разом із контрольними точками моделей, згенерованими файлами, логами та результатами обробки. Це важливо, коли навантаження переходять від proof of concept до регулярних продуктивних завдань.
Наш хмарний GPU-сервіс підтримує резервне копіювання з 7 збереженими копіями, а обсяг резервування може включати як базову ВМ, так і додаткове сховище CephFS. Це спрощує планування відновлення й дає командам передбачуванішу модель відновлення бізнес-критичних даних, ніж самостійно кероване bare-metal рішення.
Наші хмарні GPU-ферми працюють на чотирьох обчислювальних вузлах із потужними процесорами AMD, памʼяттю DDR5 і дзеркальним NVMe-сховищем у RAID 1. Швидше сховище та сучасні CPU покращують передачу даних, стабільність завдань і загальну швидкодію платформи, що важливо, коли навантаження ШІ, рендерингу чи симуляцій працюють під навантаженням тривалий час.
Ми використовуємо GPU вищого класу, як-от H200 NVL, коли навантаження включає великі мовні моделі, довгі контекстні вікна або щільні RAG-конвеєри (retrieval-augmented generation). Швидкий обмін даними між GPU і висока пропускна здатність памʼяті зменшують вузькі місця під час навчання, донавчання моделей і чутливого до затримок інференсу.
NVIDIA L4 призначена для легкого RAG, API з великою кількістю паралельних запитів і енергоефективних сервісів інференсу, що масштабуються горизонтально. Вона чудово підходить для ботів підтримки клієнтів, внутрішніх асистентів, систем запитань і відповідей за документами та інших навантажень, де стабільність відповідей важливіша за максимальний розмір моделі.
Наші хмарні GPU-інстанси підходять для детекторів, трекерів, конвеєрів субтитрування, відеоаналітики та покадрової обробки. L4 добре справляється з потоковим компʼютерним зором і субтитрами в реальному часі, тож платформа практична для аналітики відеоспостереження, медіапроцесів, контролю якості на виробництві та подієвої обробки даних.
L40S і RTX Pro 6000 Blackwell розширюють сервіс за межі суто машинного навчання. Ці варіанти доречні, коли одне середовище має підтримувати інференс ШІ, мультимодальні застосунки, графічне прискорення та рендеринг в одній моделі надання послуг. Це практичний вибір для студій, команд візуалізації та продуктових груп, що створюють застосунки з великою кількістю зображень.
Рендеринг і симуляції — цільові навантаження для наших послуг оренди хмарних GPU. Тож платформа підходить для виводу 3D-сцен, перегляду дизайну, генерації синтетичних даних і ресурсоємної обробки графіки, коли локальні робочі станції стали б вузьким місцем.
Багатьом проєктам потрібні хмарні GPU-ресурси ще до розгортання моделі. Команди використовують цей сервіс для підготовки датасетів, векторної попередньої обробки, пакетних перетворень, експериментів і аналітичних конвеєрів, яким корисна паралельна обробка. Готовий сервер із 24 ядрами CPU, 160 ГБ RAM і виділеним прискоренням NVIDIA дає достатній запас для серйозної роботи з даними.
Коли стандартного інстансу недостатньо, можна орендувати багатовузлові хмарні GPU-сервери з AMD EPYC 4584PX, DDR5, NVMe RAID 1 і L4. Це доречно для команд, яким потрібна суворіша ізоляція, відтворювана архітектура розгортання або контрольованіша інфраструктура для тривалих завдань глибокого навчання й обчислень.
Керована GPU-платформа в хмарі корисна не лише дослідникам. Інженерні команди можуть використовувати її для перегляду моделей, staging-середовищ, контейнеризованих сервісів, пакетних завдань, бенчмарків і випуску в продакшн. Оскільки сервіс уже інтегровано з резервним копіюванням, додатковим сховищем CephFS і централізованим керуванням, він підходить і для експериментів, і для операційної роботи.
Cloud GPU — це оптимізована віртуальна машина чи інстанс із виділеним графічним процесором для паралельних обчислень. У Fiberax хмарний GPU-сервер поєднує прискорення NVIDIA L4 із визначеними ресурсами CPU, RAM, сховища та мережі, тож команди можуть запускати інференс ШІ, навчання моделей, рендеринг чи обробку відео без купівлі фізичного обладнання.
Головні переваги — швидший запуск, передбачуване щомісячне планування та простіше масштабування. Fiberax надає хмарний GPU-сервіс із фіксованими тарифами L4, опційними щоденними резервними копіями, додатковим сховищем CephFS і образом Ubuntu 24.04 LTS з уже встановленим драйвером NVIDIA. Це зменшує обсяг налаштувань, скорочує час до доступу та спрощує стандартизацію середовища для різних команд і застосунків.
GPU зазвичай потрібні навантаженням, що спираються на паралельні обчислення. Типові випадки — інференс LLM, донавчання, компʼютерний зір, відеоаналітика, рендеринг, симуляції, векторна попередня обробка та високонавантажені API. H200 NVL призначена для навчання великих моделей, L40S і RTX Pro 6000 Blackwell — для змішаних задач ШІ та графіки, а L4 підходить для ефективного інференсу та потокового компʼютерного зору.
Cloud GPU зазвичай виграє, коли найважливіші швидке розгортання та змінний попит. Власне обладнання може бути доцільнішим за постійного повного навантаження чи нестандартної топології, але хмара усуває затримки із закупівлею та заморожений капітал. Наша платформа працює на обчислювальних вузлах AMD EPYC 9654 з DDR5 і дзеркальним NVMe RAID 1, що забезпечує високу базову продуктивність для продуктивних обчислень і ресурсоємних сервісів.
Основні чинники вартості — модель GPU, операційна система, обсяг CPU і RAM, сховище, резервне копіювання та модель оплати. У Fiberax поточні тарифи L4 відрізняються для Linux і Windows, а ціна змінюється з додаванням місця на CephFS чи щоденних резервних копій. Для тих, хто порівнює оренду хмарних GPU з власним обладнанням, щомісячну суму найбільше визначають час використання та обсяг захисту.
Ми забезпечуємо безпеку на рівні платформи. Fiberax пропонує сучасне шифрування, моніторинг 24/7 і відповідність світовим стандартам. Наше середовище захищене системами контролю доступу, відеоспостереженням, резервним живленням, протипожежним захистом, моніторингом умов і операційними практиками відповідно до ISO. Для регульованих навантажень безпека вбудована в робоче середовище з моменту запуску.
Fiberax пропонує GPU з Linux і Windows. Для Linux доступні Ubuntu 24.04 LTS і Ubuntu 24.04 LTS з уже встановленим драйвером NVIDIA, а в каталозі також є тариф L4 на Windows. Підтримка фреймворків залежить від середовища: команди встановлюють потрібні застосунки для ШІ, обчислень чи графіки поверх обраного образу та драйверів.
Запустіть GPU-сервер за лічені хвилини — Linux або Windows, драйвер NVIDIA вже встановлено.