A100 GPU інстанс
Універсальний GPU для машинного навчання, HPC, аналітики даних і стабільних production-навантажень з підтримкою MIG.
Переваги A100 GPU
Висока продуктивність
Завдяки архітектурі Hopper і підтримці великої кількості ядер CUDA, відеокарта надає найвищу потужність для обчислень у сфері AI та ML.
Велика пропускна здатність памʼяті
Ідеальна для інтенсивних обчислень та великих моделей, які вимагають багато памʼяті з високою швидкістю.
Мульти-інстанс режим (MIG)
Підтримує поділ одного GPU на кілька віртуальних екземплярів, що дозволяє одночасно працювати з кількома завданнями без втрати продуктивності.
Гнучкість у налаштуваннях
Сумісність із платформами на базі контейнерів, як Kubernetes, дозволяє налаштувати масштабовані середовища з великим доступом до обчислювальних ресурсів.
Технічні характеристики
Погодинні та подробні тарифи
обирай вигідний GPU інстанс
Приклади використання хмари з GPU
Глибоке навчання та штучний інтелект (AI)
Компанія, яка розробляє передові рішення для обробки зображень і відео, може використовувати хмарні NVIDIA A100 для збільшення точності моделі комп’ютерного зору. Наприклад, у створенні системи розпізнавання об’єктів у реальному часі для безпілотних автомобілів.
NVIDIA A100 має велику пропускну здатність пам’яті (3 ТБ/с) та кількість ядер CUDA (16,896). Це дозволяє значно пришвидшити тренування моделей на великих обсягах даних. Паралельні обчислення і підтримка FP8, дозволяють швидко налаштовувати і перевіряти різні архітектури нейронних мереж. Це зменшує час на підготовку алгоритму до реального використання.
Наукові дослідження та обчислення
NVIDIA A100 підходить для моделювання складних процесів у сфері біоінформатики. Наприклад, для досліджень з виявлення нових ліків, та моделювання взаємодії хімічних речовин.
GPU NVIDIA A100 дозволяє швидко обробляти дані та забезпечує точний аналіз. Це можливо завдяки швидкому доступу до великих обсягів памʼяті та можливостям обчислення на рівні 16,896 CUDA-ядер.
Графіка високої роздільної здатності та рендеринг
Студії візуальних ефектів використовують хмарні NVIDIA A100 для створення фотореалістичних зображень і графічних сцен, які необхідно рендерити. Відеокарта прискорює процес та впливає на швидкість виходу продукції.
A100 дозволяє обробляти складні текстури, рендерити світлові ефекти та симулювати фізику в реальному часі. Завдяки технології NVLink, яка дозволяє обʼєднувати декілька GPU, RenderSpace може значно прискорити рендеринг та зменшити час виконання проєктів.
Обробка великих даних та аналітика
Компанії, що спеціалізуються на аналізі великих обсягів даних, використовують NVIDIA A100, щоб проводити складну аналітику та прогнозувати коливання цін і поведінку ринку.
Інстанс GPU NVIDIA A100 пропонує обробку на багатьох ядрах та значну пропускну здатність. Це дозволяє DataPulse запускати інтенсивні симуляції ринку в режимі реального часу. Це особливо важливо в умовах мінливого ринку, де швидкість аналізу даних впливає на якість прийняття рішень.
Подивитись інші типи
хмарних GPU
Надійний варіант для візуальних обчислень, VDI, rendering pipelines, інженерних задач і AI inference з великими сценами.
Ідеально для навчання великих моделей, таких як GPT-4, та інших моделей генеративного AI. Використовується для швидкого опрацювання текстових даних, моделювання, симуляцій і обчислень.
Оптимальний для LLM inference, RAG-систем, навчання великих моделей і задач, де потрібна збільшена GPU-памʼять та висока пропускна здатність.
Підходить для AI inference, візуалізації, 3D-рендерингу, відеообробки та генеративних моделей середнього розміру.
Чому варто обрати GPU instance в OneCloudPlanet?
Спільна екосистема
OneCloudPlanet надає зручну екосистему для об'єднання GPU Cloud з іншими сервісами. Ми надаємо можливості інтеграції з хмарними сервісами, обчислювальними серверами та рішеннями для зберігання даних. Це робить обчислювальну інфраструктуру більш гнучкою і легко масштабованою для наших клієнтів.
Підтримка Kubernetes
GPU в хмарі в OneCloudPlanet підтримує інтеграцію з Kubernetes. Це дозволяє розробникам налаштовувати й автоматизувати робочі процеси — розгортання, управління та масштабування GPU-ресурсів. Так ви оптимізуєте обчислювальні потужності і гарантуєте стабільність сервісів навіть при пікових навантаженнях.
Оплата лише за використані ресурси
У нас ви сплачуєте лише за реально використані ресурси в межах усієї екосистеми сервісів. Немає фіксованих витрат та прихованих платежів. Такий підхід створено, щоб зробити інфраструктуру більш гнучкою.
Професійна підтримка
Команда технічної підтримки доступна 24/7, щоб допомогти клієнтам на кожному етапі роботи з GPU-інфраструктурою. Ми допомагаємо з усім процесом: від налаштування і розгортання до обслуговування і вирішення технічних питань.
Документація
Нові публікації
Усе необхідне для створення стабільного, безпечного та масштабованого середовища
Чек-лист передачі on-call зміни в cloud для надійної підтримки 24/7: менше втрати контексту, швидше вирішення інцидентів
Практичний чек-лист передачі on-call зміни в cloud, що допомагає уникати втрати контексту, не пропускати критичні сигнали та швидше закривати інциденти.
План change freeze і rollback для безпечних релізів у production: як знизити ризик збоїв під час критичних оновлень
Практичний підхід до change freeze і rollback, що допомагає зберігати стабільність production, доступність клієнтських сервісів і швидко відновлюватися у разі невдалого оновлення.
Плейбук планування cloud maintenance window для стабільних оновлень сервісу: менше збоїв і стабільна робота клієнтів
Практичний плейбук cloud maintenance window: як безпечно планувати оновлення, знижувати ризик збоїв і зберігати передбачуваність клієнтських операцій.
Плейбук тестування disaster recovery для cloud instance: підтвердьте готовність до відновлення до реального збою
Практичний плейбук тестування cloud disaster recovery, що допомагає підтвердити готовність до відновлення, знизити ризики та зберегти доступність клієнтських сервісів під час критичних збоїв.
Runbook реагування на cloud-інциденти для швидшого відновлення сервісу: менше простою та стабільний клієнтський досвід
Практичний runbook реагування на cloud-інциденти, що скорочує простій, прискорює відновлення та допомагає зберігати стабільну роботу клієнтських сервісів.
Календар capacity planning для cloud instance: як зберігати швидкі сервіси у пікові періоди зростання
Практичний щомісячний календар planning потужностей cloud instance для стабільної швидкості сервісів у періоди пікового попиту та контрольованих витрат.
Плейбук з rightsizing cloud instance і контролю витрат: як втримати продуктивність і зменшити щомісячні витрати
Практичний плейбук з rightsizing cloud instance для зменшення щомісячних витрат за стабільної продуктивності сервісів.
Чеклист multi-region failover для OpenStack + Kubernetes: стабільність клієнтських сервісів
Практичний чеклист multi-region failover для OpenStack і Kubernetes для стабільності клієнтських сервісів.
Базовий моніторинг і алертинг для cloud instances: як зупиняти «тихі» збої до впливу на клієнтів
Практичний базовий контур моніторингу й алертингу cloud instances для раннього виявлення збоїв і зменшення простоїв.
Стратегія бекапів для Cloud Instance і швидкого відновлення: практичний плейбук RPO/RTO на 2026 рік
Практична стратегія бекапів cloud instance: RPO/RTO, рівні захисту, регулярні тести відновлення та контроль витрат на зберігання.