Описание услуги
Виртуальная инфраструктура с GPU от МТС — это облачные серверы с графическими ускорителями для задач, где CPU не справляется: обучение нейросетей, анализ больших данных, 3D-рендеринг, научные расчёты. Сервис подходит компаниям, которым нужна высокая вычислительная мощность без покупки собственного оборудования. Выбирайте конфигурацию под задачу — от умеренных ML-экспериментов до сверхмасштабных ИИ-нагрузок.Преимущества виртуальной инфраструктуры с GPU от МТС в Электростали
Выделенные ресурсы без соседей
Запуск за минуты
Гибкая модель оплаты
14 дней бесплатного тест-драйва
Встроенная защита инфраструктуры
Управление через API и Terraform
Заявка на подключение к МТС в Электростали
Возможности виртуальной инфраструктуры с GPU от МТС в Электростали
GPU V100 — до 15,7 TFLOPS (FP32)
GPU A40 — до 37,4 TFLOPS (FP32)
GPU A100 — до 6x быстрее V100 при обучении
GPU H100 — 80 ГБ HBM3e, до 2 ТБ/с
GPU H200 — 141 ГБ HBM3, до 4,8 ТБ/с, до 3 958 TFLOPS (INT8)
Масштабирование без остановки проекта
Как подключить виртуальную инфраструктуру с GPU от МТС в Электростали
Оставьте заявку — заполните форму на странице или позвоните в отдел продаж МТС
Обсудите конфигурацию — специалист поможет подобрать модель GPU, объём памяти и схему оплаты под ваши задачи
Разверните сервер — виртуальная машина запускается через личный кабинет MWS, доступ предоставляется онлайн из любой точки
Часто задаваемые вопросы
Чем сервер с GPU отличается от обычного?
Сервер с GPU переносит основную вычислительную нагрузку с центрального процессора на графический. Архитектура GPU содержит тысячи ядер, оптимизированных для параллельных вычислений, тогда как CPU имеет меньшее число высокопроизводительных ядер для последовательной обработки. Это делает GPU-серверы предпочтительным выбором для машинного обучения, HPC, аналитики больших данных и 3D-рендеринга.
Какие GPU доступны в облаке MWS?
В MWS доступны pfять моделей видеоускорителей: V100 (16/32 ГБ), A40, A100, H100 и H200. Каждая рассчитана на определённый масштаб задач — от базового инференса до обучения моделей с сотнями миллиардов параметров. На одном сервере можно разместить несколько GPU.
Как выбрать GPU под задачи машинного обучения?
Выбор зависит от размера моделей и требуемой скорости. V100 справляется с моделями до 13B параметров, A40 — до 70B, A100 — до 175B с поддержкой контекстов до 128K токенов. H100 и H200 предназначены для enterprise-нагрузок с моделями от 175B и выше и контекстами до 1M+ токенов. Специалисты MWS помогут подобрать оптимальную конфигурацию.
Какие фреймворки поддерживаются на GPU-серверах?
Облачные GPU-серверы MWS совместимы с основными инструментами разработки ИИ: TensorFlow, PyTorch, Keras, CUDA, cuDNN, RAPIDS, Jupyter Notebook, а также JAX, ONNX Runtime, TensorRT и рядом других библиотек. Следует учитывать, что V100 требует более старых версий PyTorch (1.13–2.0), а H100/H200 обеспечивают максимальную отдачу при работе с TensorRT-LLM и FP8.
Какие операционные системы можно использовать?
На GPU-серверах MWS доступны популярные ОС: Ubuntu, Debian, CentOS и другие дистрибутивы Linux, а также Windows Server. Можно использовать готовые образы или установить собственную операционную систему.
Можно ли масштабировать ресурсы по мере роста нагрузки?
Да. Инфраструктура MWS поддерживает горизонтальное масштабирование — добавление узлов и карт — и вертикальное: увеличение мощности в рамках одного инстанса. Можно наращивать число GPU, переходить на более производительные модели, добавлять оперативную память и дисковое пространство.
