GPU-VPS для ИИ: когда нужен и как выбрать

Последние годы развитие искусственного интеллекта идёт семимильными шагами: генеративные модели обрабатывают тексты, создают изображения, синтезируют видео и речь. Но за всеми этими возможностями стоит серьёзная вычислительная нагрузка, и главный инструмент, который делает это возможным, — графические процессоры (GPU). Обычный процессор работает последовательно и быстро упирается в потолок при параллельных вычислениях. GPU же оптимизирован под тысячи одновременных операций, что критично для нейросетей.

GPU-VPS — это виртуальный сервер с выделенной видеокартой, на котором можно запускать обучение или инференс ИИ-моделей и обработку мультимедиа. Рассказываем, в каких проектах стоит использовать виртуальный сервер с GPU и как выбрать GPU-VPS.

Чем GPU-VPS отличается от обычного VPS

Классический VPS (виртуальный частный сервер) основан на разделении ресурсов CPU, RAM и диска между пользователями через гипервизор (KVM, VMware, Xen). Все вычисления выполняются на процессоре, который последовательно обрабатывает задачи, оптимизирован под ветвления, сложную логику и высокую тактовую частоту — этот вариант подходит для веб-серверов, баз данных, приложений на Python/PHP/Node.js.

GPU-VPS устроен сложнее. Помимо CPU и памяти, в виртуалку пробрасывается доступ к видеокарте. GPU (графический процессор) — массив параллельных ядер, каждое из которых относительно примитивно, но вместе они обеспечивают тысячи одновременных вычислений, а для задач нейросетей это критично. Это можно реализовать двумя способами:

• PCI passthrough (проброс устройства) — виртуальной машине выделяется часть «железа» напрямую. GPU работает почти как физически установленный в сервер, что обеспечивает минимальные накладные расходы и высокую производительность. Это оптимальный вариант для обучения моделей.
• vGPU (виртуализированный GPU) — ресурсы одной карты делятся между несколькими пользователями, что хорошо подходит для инференса и параллельных задач, но менее предсказуемо по производительности.

Для каких задач GPU оправдан:

• Обработка изображений и видео. Рендеринг, апскейл (например, Real-ESRGAN), генерация картинок (Stable Diffusion), видеотрансформация — всё это требует терафлопсов вычислений. CPU справится, но в десятки раз медленнее.
• ML-инференс и генеративные модели. ChatGPT — подобные трансформеры, Stable Diffusion, LLaMA, Whisper — все они «заточены» под GPU. CPU может запускать упрощённые версии, но качество и скорость будут неприемлемы для продакшена.
• Онлайн-сервисы с высокой нагрузкой. Если ваш SaaS должен выдавать результат пользователю за секунду (например, генерация обложек для соцсетей), GPU становится обязательным.

Когда достаточно обычного VPS:

• обычные веб-сервера (Nginx, Apache, PHP-FPM);
• базы данных (PostgreSQL, MySQL);
• скрипты, автоматизация.

Иначе говоря: GPU нужен там, где математические операции над большими массивами данных, а не где логика и обработка событий.

GPU-VPS с self-hosted LLM или облачные AI-сервисы (OpenAI, Vertex AI, AWS Sagemaker)

Многие компании начинают с API от OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI или AWS Sagemaker. Это удобно для старта: не нужно думать про драйверы, CUDA, библиотеки, платить за «железо». Но с ростом нагрузки или появлением специфических требований встаёт вопрос — продолжать платить за внешние сервисы или разворачивать собственные модели на GPU-серверах. Выбор между облачными API и self-hosted решением зависит от нескольких факторов: требований к конфиденциальности данных, бюджета, необходимости кастомизации моделей и устойчивости к задержкам.

Когда проще купить API-доступ:

• стартапу нужно быстро протестировать идею (MVP), и нет смысла тратить время на развёртывание инфраструктуры;
• типовые задачи: чат-бот, генерация текста, поиск по эмбеддинг-модели;
• нагрузка непредсказуема, и содержать собственный сервер невыгодно.

Когда стоит арендовать GPU-VPS:

• требуется обучение кастомной модели (например, файн-тюнинг на собственных данных, которые нельзя передавать в облако);
• нужна работа офлайн или в изолированном контуре;
• стоимость API выше аренды (если проект требует GPU больше 100–150 часов в месяц, обычно дешевле взять в аренду выделенный GPU-сервер).

Как выбрать GPU-VPS под задачи

При выборе GPU-VPS важно понимать, что ключевой элемент всей ML-инфраструктуры — это видеокарта. Поэтому первое, на что смотрят — количество CUDA-ядер. Чем их больше, тем выше параллельная вычислительная мощность. Например, NVIDIA T4 имеет 2560 CUDA-ядер, A100 — более 6900, а H100 — свыше 16 тысяч. Но одних ядер мало — они бесполезны без достаточного объёма видеопамяти.

VRAM (видеопамять) — это второй критичный параметр. Для инференса небольшой модели (например, DistilBERT) достаточно 4–6 ГБ, для генерации изображений в Stable Diffusion 1.5 нужно от 8 ГБ, а для работы с современными LLM (LLaMA 70B, Mistral, Falcon) требуется от 40 до 80 ГБ. Если памяти не хватает, модель просто не загрузится, и никакая «подкачка» не спасёт — GPU не умеет работать с памятью так же гибко, как CPU.

Популярные модели GPU:

• T4 — оптимален для инференса и средних задач. Часто используется в SaaS-сервисах, так как при относительно низкой стоимости его хватает для работы небольших моделей.
• A100 — рабочая лошадка дата-центров. Подходит как для обучения больших моделей, так и для тяжёлого инференса. Отличается высокой энергоэффективностью. Эта карта выгодна, если проект крутится 24/7 или требуется обучить десятки моделей параллельно.
• H100 — это топовый вариант для LLM на сотни миллиардов параметров; модель незаменима для распределённого обучения, корпоративной R&D-разработки, в крупных исследовательских проектах. Однако для большинства компаний аренда H100 оправдана только под краткосрочные задачи, где критична скорость — если это ваш случай, ищите виртуальные серверы с почасовой/посуточной арендой.
• Для экспериментов и разработки локальных сервисов, инференса и дообучения небольших и средних моделей часто используют RTX 3090/4090. Это не серверные GPU, но они достаточно мощные за умеренную цену. 3090/4090 — отличный выбор для старта, но при серьёзных нагрузках время обучения становится узким местом.

Следующий критерий выбора — это предоставляемое провайдером ПО, так как GPU бесполезен без правильных драйверов. Для NVIDIA это CUDA (Compute Unified Device Architecture) и библиотека cuDNN, которая оптимизирует работу с нейронными сетями. Обращайте внимание на версии программного обеспечения, так как несовместимость версий — это частая проблема. Например, PyTorch 2.2 может требовать CUDA 12.1, а TensorFlow 2.15 — CUDA 11.8. Поэтому при выборе GPU-VPS важно, чтобы провайдер предлагал готовые образы (собранные окружения с драйверами и фреймворками) или хотя бы свежие пакеты CUDA для автоматической установки.

Сколько нужно памяти:

• BERT-base — для инференса хватает 2–4 ГБ vRAM;
• Stable Diffusion 1.5 — от 8 ГБ, лучше 12 ГБ;
• LLaMA 7B — около 16 ГБ для инференса, от 24 ГБ для файн-тюнинга;
• LLaMA 70B — более 80 ГБ только на параметры модели, без учёта оптимизаторов.

Сколько стоит GPU-VPS

При планировании бюджета важно понимать, что VPS с видеокартой — это не про «снять железо подешевле». Мы собрали предложения ведущих провайдеров, предлагающих серверы с GPU (цены актуальны на сентябрь 2025 года).

AdminVPS:

• NVIDIA А4000 — 11 тыс. ₽/мес.;
• А5000 — около 18 тыс. ₽/мес.;
• RTX 3090/4090 — от 26,5 тыс. ₽/мес.

Cloud4box:

• RTX 4000 — 680 ₽/сутки (около 20,5 тыс. ₽/мес.);
• А4000 — 815 ₽/сутки (около 24,5 тыс. ₽/мес.);
• А5000 — 1695 ₽/сутки (около 51 тыс. ₽/мес.);
• А6000 — 2615 ₽/сутки (около 79 тыс. ₽/мес.);
• А100 — от 119 тыс. ₽/мес.

CloudVPS:

• А4000 — 11 тыс. ₽/мес.;
• А5000 — 18 тыс. ₽/мес.;
• RTX 3090/4090 — от 27 тыс. ₽/мес.

Selectel:

• RTX 4090 — от 50 тыс. ₽/мес. (69 ₽/час);
• А5000 — 51 тыс. ₽/мес. (70 ₽/час);
• А100 — от 191 тыс. ₽/мес. (262 ₽/час).

Рег.ру:

• А4000 — от 38,5 тыс. ₽/мес.;
• А5000 — 141 тыс. ₽/мес.;
• А100 — 319 тыс. ₽/мес.

Если использовать OpenAI или Google Vertex AI, то цена будет зависеть от количества токенов, но она уже включает в себя всю инфраструктуру. Для примера, генерация 1 млн токенов через GPT-5 обойдётся в десять долларов, что сопоставимо с ценой аренды A100 на несколько часов.

Что такое мульти-GPU

Мульти-GPU — конфигурация виртуального сервера с несколькими графическими процессорами, между которыми распределяются вычисления. Это достигается с помощью таких технологий, как NVIDIA NVLink, PCIe и библиотек, например, NCCL (NVIDIA Collective Communication Library), обеспечивающих быстрый обмен данными между GPU.

Связка GPU нужна там, где одна карта физически не справится с задачей:

• Обучение больших моделей. Если LLM требует 120 ГБ видеопамяти, а одна карта даёт максимум 80 ГБ (A100 80GB или H100 80GB), то без распределения по нескольким GPU обучение невозможно. Multi-GPU даёт масштабируемость и делает доступным обучение моделей с сотнями миллиардов параметров.
• Кластеризация. Для некоторых сценариев (например, обработка огромных датасетов изображений или видео) параллельное обучение на нескольких GPU ускоряет процесс в разы. Такой режим часто используют исследовательские лаборатории и крупные AI-стартапы.
• Корпоративные сервисы. Когда нужно поддерживать одновременный инференс для тысяч пользователей (например, SaaS с генерацией изображений), multi-GPU сервер позволяет распределить нагрузку и обеспечить стабильность.

Однако в большинстве реальных кейсов один современный GPU покрывает задачи полностью:

• Инференс готовых моделей. GPT небольшого размера (Stable Diffusion, BERT) — всё это отлично работает на одной 3090 или даже T4, если оптимизировать код и использовать mixed precision.
• Тестирование и эксперименты. Для прототипирования и отладки алгоритмов достаточно одной карты. Переплачивать за multi-GPU на этом этапе бессмысленно.
• Локальные сервисы и MVP. Для корпоративного чат-бота или генератора изображений для малого бизнеса обычно достаточно одного правильно подобранного GPU.

Подведём итоги: каким проектам нужен VPS с GPU

Сегодня GPU-VPS — базовый инструмент для многих бизнес-моделей:

• SaaS на базе ML — сервисы автоматической генерации подкастов, проверки кода, SEO-помощники. GPU-VPS даёт возможность запускать инференс быстро и стабильно, а при росте нагрузки масштабироваться горизонтально.
• Генеративные сервисы — текстовые помощники, создание изображений, видео-генерация. Для таких продуктов GPU-VPS часто выгоднее API, так как стоимость инференса внутри своего кластера ниже при больших объёмах.
• Локальные модели с приватными данными — юридические ассистенты, медицинские анализаторы, корпоративные чат-боты. В этих случаях API от сторонних компаний просто не подходит из-за политики конфиденциальности. GPU-VPS позволяет обучить и развернуть модель в полностью контролируемой среде.