Как облачные серверы с GPU от NVIDIA снижают ваши расходы
Меньше инфраструктуры — меньше затрат
Один GPU-сервер способен заменить 10+ CPU-инстансов, снижая DevOps-затраты.
OPEX вместо CAPEX
Вы избегаете затрат на закупку, обслуживание и обновление оборудования
Оптимальные видеокарты под любые AI-задачи
A5000 обеспечивает лучшую экономику в базовом LLM-инференсе и CV. А новая RTX PRO 6000 подходит для обучения тяжелых моделей и работы с большими датасетами.
Высокая скорость инференса
Видеокарты выполняют ML-нагрузки значительно быстрее CPU, что уменьшает стоимость обработки каждого запроса.
Соответствие требованиям законодательства РК
Данные остаются внутри страны — можно обрабатывать персональные данные локально
[
4
]
Гибридная архитектура
Храните данные on-premise, вычисляйте в облаке на базе дата-центра в Алматы.
[
3
]
HPC, CV, рендеринги
Высокопроизводительные вычисления, научные задачи, обработка графики.
Решения для любых нагрузок: от обучения до продакшена
Настроенная инфраструктура
В образе уже преднастроены драйверы NVIDIA CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit. Всё оптимизировано для максимальной отдачи от GPU.
Популярные фреймворки
JupyterLab, PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, XGBoost и другие библиотеки установлены и готовы к запуску первой эпохи обучения.
Универсальность и масштаб
DSVM работает на базе надежных облачных серверов. Легко меняйте конфигурации и добавляйте GPU под растущие потребности ваших проектов.
Фокус на моделях, а не на администрировании
Приступайте к обучению нейросетей, анализу данных и проверке гипотез сразу после создания сервера.
Готовое окружение для ML:
Data Science Virtual Machine
Не тратьте время на установку драйверов, библиотек и решение конфликтов версий. Разворачивайте облачные серверы с GPU и полностью готовым окружением для Data Science всего за пару минут.