Где арендовать GPU в 2025: подборка GPU‑хостингов с адекватной ценой и SLA

В 2025 году многие команды уже не просто экспериментируют с машинным обучением — они строят полноценные сервисы на базе глубоких нейросетей, генеративных моделей и классического HPC.

Покупка железа на свои деньги — удовольствие дорогое и мало гибкое: дорогие карты быстро устаревают, а спрос внутри команды может скакать от интенсивного обучения до редкого инференса.

В этой подборке мы собрали сервисы для облачной аренды — то есть платформы, которые позволяют:

1. запускать модели прямо в облаке, без локальной инфраструктуры;
2. платить исключительно за те вычислительные ресурсы, которые реально используете;
3. легко наращивать мощности по мере роста нагрузки.

Hostkey — сервера с GPU на все случаи жизни

Hostkey — один из проверенных хостинг-провайдеров на российском рынке, который сдаёт в аренду виртуальные и физические серверы с новыми видеокартами. У Hostkey гибкая почасовая оплата — значит, что вы используете мощность ровно столько, сколько нужно, без лишних трат.

Задачи, для которых GPU-решения от Hostkey подойдут

Современные GPU дают скорость для обучения нейросетей. Для изображений — сверточные сети (CNN). Для последовательностей — рекуррентные, как RNN, LSTM или GRU. Для больших моделей вроде GPT или BERT — архитектуры Transformer. Параллельная обработка позволяет запускать несколько моделей сразу, чтобы подбирать гиперпараметры. Интеграция с фреймворками TensorFlow, PyTorch, JAX и HuggingFace Transformers работает без проблем.

Генеративные модели для текстов — GPT, LLaMA или Falcon, чтобы генерировать контент, чат-боты, копирайтинг или переводы. Для изображений — Stable Diffusion, DALL·E или Midjourney, включая стилизацию. Аудио: TTS вроде Tacotron или VITS, плюс клонирование голоса. Видео: генерация анимации или upscaling с Topaz. Код: автогенерация через Codex, Code LLaMA или StarCoder.

Инференс: онлайн для быстрых ответов в чат-ботах, поиске или персонализации; батч для больших объёмов, как генерация изображений по текстам. Библиотеки ONNX, TensorRT и DeepSpeed оптимизируют скорость.

В обработке естественного языка: извлечение информации, семантический поиск с векторами, суммаризация или перевод. Для изображений и видео: обнаружение объектов, сегментация, inpainting или аналитика видеопотоков в реальном времени.

Параметры аренды: модели, цены и варианты

HOSTKEY предлагает выбор GPU-решений — от выделенных серверов с индивидуальными конфигурациями до виртуальных машин с гарантированным доступом к выделенной видеокарте, ресурсы которой не разделяются с другими пользователями. По задачам и бюджету: игровые модели вроде NVIDIA RTX 4090 или 5090; профессиональные вроде Tesla A100 и H100 — для крупных ИИ-проектов и расчётов.

Аренда помесячная с большой скидкой или почасовая. Серверы в России, Исландии, Франции, Нидерландах, Германии, Финляндии или США.

Цены от 7000 рублей в месяц или от 10 рублей в час — это базовые тарифы. Аренда оборудования оформляется через российскую компанию, даже для зарубежных дата-центров: оплата простая, без международных переводов.

Примеры использования GPU-серверов клиентами HOSTKEY

Один из примеров применения — наложение рекламных объектов на элементы видеопотока во время прямых трансляций спортивных событий. Благодаря мощности GPU, обработка происходит в реальном времени, без задержек и с высоким качеством. Этот кейс описан в блоге на сайте компании.

Другой кейс — виртуальная примерка в интернет-магазине: достаточно навести камеру на стопу, и система в реальном времени покажет, как будут выглядеть кроссовки. Здесь задействуются генеративные модели, способные мгновенно адаптировать изображение под конкретного пользователя.

Ещё варианты: чат-боты для корпоративного использования, анализ тона упоминаний бренда в соцсетях через большие данные, запуск готовых LLM-моделей, тренировка нейросетей или рендеринг изображений и видео по запросу — без переплат за простой.

Как быстро арендовать вычислительные ресурсы

Заказать сервер можно на сайте или в личном кабинете, предварительно зарегистрировавшись. С момента заказа до предоставления доступов к серверу проходит от 5 до 60 минут, в зависимости от выбранного ПО. Если нужна индивидуальная конфигурация с ручной сборкой, то 1–3 рабочих дня. Доступ через веб-панель управления, API для автоматического заказа, управления и расформирования сервера, или консоль.

Также HOSTKEY предлагает предустановленное программное обеспечение из Маркетплейса. Подборка приложений для GPU серверов находится в разделе AI-платформа.

Лимиты на данные и тесты

Исходящий трафик 50 Тб в месяц бесплатно на скорости 1 или 10 Гбит/с.

Для крупных корпоративных клиентов — тестовый период по запросу. Бесплатного пробного баланса нет, но короткая аренда заменяет тест.

HOSTKEY предлагает серверы с картами последнего поколения Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell с объемом видеопамяти 96 ГБ. RTX PRO 6000 предоставляет в 3 раза больше памяти, чем RTX 5090, и в 4 раза больше, чем RTX 4090, что делает ее уникальным решением, способным работать с моделями ИИ и наборами данных корпоративного уровня.

Поддержка

Поддержка круглосуточная, ответ на обращение — не дольше 15 минут. Связаться можно через онлайн-чат на сайте, мессенджеры WhatsApp или Telegram, по e-mail.

Сейчас у HOSTKEY действуют дополнительные скидки до 25% на долгосрочную аренду серверов.

ITGLOBAL.COM GPU Cloud — облачные ускорители для AI, ML, HPC и сложной графики

ITGLOBAL.COM предлагает сервис GPU Cloud, который позволяет арендовать виртуальные серверы с графическими ускорителями. Услуга актуальна для тех компаний, которым требуется быстрый доступ к мощным GPU без необходимости инвестировать в покупку собственного дорогостоящего оборудования. Сервис построен на базе платформы виртуализации VMware, виртуальные машины оснащены графическими ускорителями NVIDIA.

Сценарии применения: где работают облачные ускорители

ITGLOBAL.COM перечисляет четыре ключевых сценария, где облачные GPU приносят максимальный эффект:

1. Машинное обучение и ИИ. Модели обучаются быстрее благодаря параллельным вычислениям.
2. Высокопроизводительные вычисления. Ускорители позволяют специалистам быстрее решать математические задачи и проводить научные расчёты.
3. Научное моделирование и CUDA‑вычисления. Графические процессоры ускоряют выполнение сложных вычислений и симуляций.
4. Дизайн и графика. Дизайнеры используют облако для визуализации, анимации и рендеринга больших объёмов данных.

Аппаратные возможности и базовые тарифы

Клиентам предлагают несколько поколений профессиональных видеокарт NVIDIA: A16, A800, A100, H100 и H200. Минимальная конфигурация виртуальной машины включает 1 vCPU, 1 ГБ RAM, 30 ГБ SSD и 4 ГБ памяти GPU на базе A16. Стоимость такой конфигурации начинается от 5 000 рублей с НДС, при этом минимальный срок аренды — один месяц.

Типичные кейсы: обучение моделей и создание контента

Мы нашли два наглядных примера, как используют сервис ITGLOBAL.COM:

1. Тренировка и запуск моделей. Data Scientist или ML‑инженер развёртывает в облаке GPU‑сервер для обучения нейросетей (к примеру, для распознавания изображений или обработки текста). Преимущество в том, что не нужно покупать дорогое оборудование; ресурсы удобно масштабировать под задачу и менять тип видеокарты.
2. Видеорендеринг и 3D‑графика. Видеостудия или дизайнер отправляет сложные сцены на рендер в облако. Это избавляет от необходимости содержать мощные рабочие станции и даёт доступ к современному железу с высокой производительностью, позволяя легко обновлять конфигурацию по мере роста проектов.

Быстрый старт и тестовый период

Сервис ориентирован на длительную аренду, но при этом позволяет быстро приступить к работе: стандартные конфигурации выдаются в течение одного дня. Для оценки возможностей предлагается бесплатный тестовый период на 30 дней, который заменяет собой традиционный «пробный баланс» и даёт время проверить, подходит ли производительность GPU‑клауда под ваши задачи.

Как получить поддержку и консультацию

Тем, кто ещё не является клиентом, ITGLOBAL.COM предлагает оставить заявку на сайте, написать на почту sales@itglobal.com или позвонить по указанному на сайте номеру. Действующие клиенты получают доступ к личному кабинету с системой тикетов, могут обращаться по e‑mail, телефону, в онлайн‑чат и даже через каналы экстренной поддержки 24/7 для решения срочных вопросов.

Yandex Cloud — виртуальные машины с почасовой тарификацией

Публичная облачная платформа Яндекс.Облако предлагает виртуальные машины с графическими ускорителями NVIDIA Tesla V100 (32 ГБ HBM2), Ampere A100 (80 ГБ HBM2e) и Tesla T4 (16 ГБ GDDR6). GPU предоставляются целиком (без шаринга между клиентами) и доступны конфигурации до 8 GPU на ВМ, включая кластерный режим с объединением нескольких ВМ через высокоскоростную сеть (InfiniBand) для распределенного обучения моделей.

Сценарии использования

Сервис ориентирован на задачи машинного обучения, ИИ и высокопроизводительных вычислений. GPU-ускорители подходят для ускорения обучения нейросетей и инференса, анализа больших данных, а также для ресурсоёмкого 3D-рендеринга и работы с графикой. Пользователи могут разворачивать как одиночные экземпляры для отладки моделей, так и целые кластеры GPU для масштабных экспериментов. Яндекс.Облако интегрировано с экосистемой инструментов (например, платформой DataSphere для ML), упрощающих разработку и деплой решений ИИ.

Формат аренды

Ресурсы предоставляются по модели IaaS с поминутной тарификацией. После подключения GPU-квоты (по умолчанию изначально равна нулю) достаточно создать ВМ нужной конфигурации через веб-консоль, CLI или API. Минимальная конфигурация — 1 GPU (например, Tesla T4) с 4 vCPU и 16 ГБ RAM. Оплата почасовая (с поминутным биллингом), при длительных резервациях ресурсов действуют скидки. Например, доступна бесплатная квота (грант) на тестирование — для юридических лиц до 10 000 руб. на первые два месяца использования облака.

Поддержка и особенности

Инфраструктура Яндекс.Облака размещена в дата-центрах в РФ (соответствие 152‑ФЗ) и предлагает SLA на уровне 99,95%. Имеется круглосуточная техническая поддержка (чат, тикеты) с различными тарифами поддержки под потребности бизнеса. Все операции — от управления ВМ до мониторинга — доступны через удобный веб-интерфейс и API.

VK Cloud — облачные ВМ с GPU и выделенные серверы

VK Cloud (ранее Mail.Ru Cloud Solutions) сдаёт облачные GPU-ресурсы для B2B-заказчиков. В 2024 году платформа добавила графические процессоры NVIDIA L4 (24 ГБ, архитектура Ada Lovelace), которые на 2,5 раза производительнее предыдущего поколения и подходят для ускорения видео и графических приложений. Также доступны тензорные GPU NVIDIA Tesla V100 16ГБ/32ГБ и A100 40ГБ/80ГБ.

Кому подойдет и для каких задач

Сервис рассчитан на задачи ИИ/ML, обработку видео и графики, 3D-моделирование, рендеринг и другие сценарии, требующие высокопроизводительных вычислений. Например, GPU L4 ориентированы на медиаданные (трансляции, кодирование видео, графические рендеры) с поддержкой аппаратного ускорения AI, тогда как A100/V100 используются для обучения крупных моделей глубокого обучения и аналитики данных.

Условия аренды и конфигурации

Облако VK Cloud предлагает как виртуальные машины с GPU, так и выделенные физические серверы. Аренда возможна по модели pay-as-you-go (с помесячной оплатой фактического потребления ресурсов). Минимальная конфигурация — 1 GPU (например, Tesla V100 или L4) на виртуальной машине с выделенными vCPU и RAM; более мощные конфигурации могут включать несколько GPU на одну ВМ. Стоимость использования зависит от выбранной карты и конфигурации; публично тарифы не раскрываются, расчёт производится через персонального менеджера.

Поддержка B2B клиентов и интеграция с платформами

Каждому клиенту назначается персональный менеджер, который консультирует по выбору оптимальной конфигурации и обеспечивает сопровождение. Техподдержка VK Cloud работает 24/7. Возможна интеграция облачных GPU с другими сервисами VK Cloud — например, объектным хранилищем, управляемыми базами данных и инструментами для ML (AutoML, готовые окружения и пр.).

Cloud.ru (СберCloud) — широкая линейка GPU до H100

Cloud.ru — облачная платформа, над которой работает компания «Сбер», — предлагают NVIDIA H100 80ГБ (HBM2e/HBM3), а также A100 40/80ГБ, предыдущие Tesla V100 16/32ГБ и графические ускорители NVIDIA A40 48ГБ. Флагманские H100/A100 поддерживают объединение через NVLink и InfiniBand для горизонтального масштабирования — вплоть до связки 8 GPU в одной ноде или распределенного кластера из нескольких узлов (например, решение HGX 8×H100).

Для чего можно использовать

Платформа используется для обучения больших языковых моделей и генеративных сетей — самые требовательные из них эффективно работают на кластерах H100/A100 с высокоскоростным обменом данными. Также облако подходит для научных расчётов и моделирования (HPC) — исследователи могут запускать симуляции на GPU без очередей на доступ к суперкомпьютерам. Для рендеринга видео, обработки медицинских снимков, геологических вычислений и других специализированных сценариев предлагаются конфигурации на основе V100 или A40.

Формат аренды

СберCloud предоставляет несколько моделей аренды: виртуальные машины с GPU (на базе облачной платформы «Advanced»), выделенные физические серверы с GPU (помесячная аренда), а также специализированный ML Space — сервис кластеров GPU с почасовой/поминутной тарификацией.

Виртуальные машины доступны для запуска через консоль (необходим запрос на повышение квоты GPU, после чего ресурс выдаётся в течение минут) — оплата почасовая в рублях.

Выделенные же серверы или мощные конфигурации (например, 8× H100) предоставляются по заявке через менеджера, с минимальным сроком аренды от 1 месяца.

Поддержка и особенности

Cloud.ru ориентирован на корпоративных клиентов, поэтому процесс аренды крупных ресурсов сопровождается персональным менеджером и архитектурной поддержкой. Заявки на GPU рассматриваются оперативно, типовые конфигурации ВМ активируются в течение ~15 минут, нестандартные — до 1 рабочего дня.

Техподдержка работает 24/7, доступна по телефону и через портал, SLA 99,95%. Облачная платформа сертифицирована по требованиям 152‑ФЗ для работы с персональными данными. Также доступны смежные сервисы (облачное хранилище S3, системы контейнеризации, виртуальные рабочие места и пр.).

Как выбирать сервис: несколько ориентиров

Выбирая облачный GPU‑хостинг, стоит смотреть не только на цену за час. Важно понимать, какие задачи вы решаете и какие ресурсы требуются.

1. Тип задач и необходимая гибкость. Для экспериментов и краткосрочных проектов подойдут сервисы с почасовой тарификацией и быстрым стартом. Для длительных расчётов и стабильных нагрузок разумнее выбирать помесячные тарифы и более мощные карты.
2. Доступные модели GPU. Если нужен трансформер с миллиардами параметров, выбирайте провайдера, у которого есть Tesla H100/H200; для инференса хватит А‑серии или потребительских карт.
3. География и сеть. Расположение дата‑центров влияет на задержки и требования по хранению данных. Продумайте, нужно ли вам европейское присутствие или достаточно российских площадок.
4. Управление и поддержка. Наличие API, быстрая выдача ресурсов и понятная панель управления экономят время. Поддержка 24/7 и тестовый период помогут избежать сюрпризов.
5. Тестовый доступ и трафик. Бесплатный тестовый период или пробный запуск на несколько минут помогает оценить производительность и стабильность, а квоты на трафик — планировать бюджеты.

Аренда GPU — инструмент, который нужно подбирать под конкретную задачу. Не гонитесь за абстрактными мегахешами и гигафлопсами; лучше продумайте, какие модели будете запускать, как будете масштабироваться и насколько быстро вам нужно стартовать. Тогда облачные видеокарты станут не игрушкой для ML-ищков, а инструментом, который действительно помогает команде работать быстрее и эффективнее.