GPU-серверы и GPU-облако для AI, рендеринга и HPC
GPU-серверы RackCorp созданы для AI, машинного обучения, рендеринга и ускоренных вычислений, где нужна выделенная GPU-производительность и быстрое развертывание.
Используйте GPU-облако с ориентацией на NVIDIA L40S и H100, выбирайте нужный регион и стройте среды для training, inference, simulation и graphics workloads.
Платформа для GPU-нагрузок
- Разворачивайте AI training, inference, rendering, simulation и research workloads на выделенной GPU-инфраструктуре
- Подбирайте среду под проект, не инвестируя заранее в собственное GPU-железо
- Размещайте ресурсы там, где важны задержка, доступ команды или география данных
Ориентация на реальные сценарии эксплуатации
- Поддержка современных GPU-стеков, включая CUDA и популярные AI-фреймворки
- Выделенные GPU-ресурсы для более стабильного поведения workload
- Возможность масштабирования от тестов до production и research-проектов
Почему стоит выбрать GPU-серверы RackCorp
Опции NVIDIA GPU
Платформа ориентирована на современные NVIDIA GPU, включая развёртывания вокруг L40S и H100 для demanding accelerated workloads.
Выделенные GPU-ресурсы
GPU закрепляются за вашими нагрузками, что даёт более стабильную работу training, inference и rendering jobs.
AI-ready управление средой
Настраивайте ОС, драйверы, фреймворки, CPU, RAM и storage под конкретный GPU workload.
Глобальные локации
Размещайте GPU-инфраструктуру ближе к командам, пользователям и источникам данных через региональные площадки RackCorp.
AI training и inference
Ускоряйте обучение моделей, дообучение, batch processing и production inference на выделенных GPU.
Rendering и graphics
Запускайте rendering, graphics, video и VFX workloads на GPU-инфраструктуре с нужной пропускной способностью.
Scientific computing и HPC
Используйте GPU-облако для симуляций, анализа и исследований, которым нужен массовый параллелизм.
Быстрый запуск проектов
Избегайте долгих циклов закупки hardware, когда командам срочно нужны GPU-ресурсы.
Ключевые преимущества
Выделенная GPU-производительность
Выделенные GPU-ресурсы дают более стабильное выполнение ускоренных workload и удобное планирование мощностей.
Фокус на NVIDIA L40S и H100
RackCorp GPU cloud создан для коммерчески значимых GPU-задач в AI и high-performance computing.
Гибкость развёртывания
Используйте GPU-облако для коротких экспериментов, активной разработки моделей или production-эксплуатации без on-prem CAPEX.
Поддержка AI-стеков
Настраивайте CUDA, PyTorch, TensorFlow и другие окружения для GPU-вычислений.
Глобальный доступ к GPU
Размещайте GPU-нагрузки ближе к командам, пользователям или данным, когда региональное присутствие важно.
Поддержка специализированных задач
RackCorp помогает подобрать баланс GPU, CPU, RAM и storage под ваш конкретный accelerated workload.
Технические характеристики
| Тип сервиса | GPU-серверы и GPU-облако |
| GPU-опции | NVIDIA L40S, H100 и другие конфигурации под тип нагрузки |
| Выделение | Выделенные GPU-ресурсы для клиентских workload |
| Подходит для | AI, machine learning, rendering, simulation и HPC |
| ПО | CUDA и популярные GPU-фреймворки |
| Масштабирование | Рост от тестов к крупным accelerated deployment |
| Размещение | Региональные и международные площадки |
| Вычислительный профиль | Сбалансированная связка GPU, CPU, RAM и storage |
| Поддержка | Помощь в sizing и deployment planning |
| Идеально для | Training, inference, rendering, simulation и research |
Сценарии использования
AI training
Обучайте и дообучайте модели на выделенной GPU-инфраструктуре, рассчитанной на throughput данных и сложность моделей.
- Быстрее цикл обучения
- Выделенный GPU
- Гибкость фреймворков
- Подходит для масштабирования ML
Inference и AI-сервисы
Запускайте production inference и GPU-backed AI-сервисы с инфраструктурой под стабильную подачу модели.
- Production-ready inference
- Стабильная GPU-доступность
- Подходит для AI API
- Глобальные регионы
Rendering и graphics pipelines
Используйте GPU-серверы для рендеринга, анимации, VFX и media pipelines, которым нужна ускоренная обработка.
- Быстрее рендер
- Выделенные graphics compute
- Поддержка creative workflow
- Лучше сроки выпуска
Simulation и research
Разворачивайте GPU-облако для научных моделей, инженерных симуляций и research workloads, которым нужен массовый параллелизм.
- Ускорение параллельных вычислений
- Подходит для исследовательских команд
- Гибкая настройка среды
- Масштабируемая проектная поставка
Как это работает
Определите профиль GPU-нагрузки
Сначала определите, нужна ли среда для training, inference, rendering, simulation или другой GPU-heavy задачи.
Выберите конфигурацию
Подберите GPU, CPU, RAM, storage и регион под требования по throughput, latency и ПО.
Соберите программную среду
Настройте драйверы, CUDA, фреймворки и параметры ОС под ваш accelerated application stack.
Разворачивайте и масштабируйте
Запускайте workload, мониторьте производительность и расширяйте среду по мере перехода от тестов к production.
Часто задаваемые вопросы
Начните сегодня
Готовы воспользоваться облачной инфраструктурой enterprise‑класса? Начните с бесплатного теста или свяжитесь с отделом продаж для индивидуального решения.