Класс 24–32 GB
L4, A10, RTX 4090 или RTX 5090. Рассматривайте для небольших моделей после измерения полной памяти, включая среду и кеш.
Инфраструктура машинного обучения
Инфраструктура машинного обучения
Инфраструктура машинного обучения: выбор вычислений, данных и восстановления для проверяемого плана развёртывания.
Выберите конфигурацию в Console, чтобы проверить состав ресурсов и расчётную стоимость.
Что учесть
Разделите подготовку данных, обучение и выдачу результатов: этапам нужны разные вычисления и хранилища.
Используйте CPU для подготовки, GPU при поддержке ускорения и постоянное хранилище для датасетов и контрольных точек. Измерьте batch обучения перед выбором VRAM.
Варианты конфигурации
Класс 48–80 GB
L40S, A40, A100 или H100. Дополнительная память может вместить больший рабочий набор, но не гарантирует параллелизм или скорость токенов.
От 141 GB и несколько GPU
H200, B200, B300 и отдельно рассчитанные системы с несколькими GPU. Уточните модель, точность, топологию и среду исполнения.
Память только весов ≈ число параметров × байты на параметр. Среда, KV-кеш, активации и оптимизатор требуют дополнительной памяти. Это способ оценки, а не готовая рекомендация к запуску.
Smart Infra Finder
Ваша задача, ваши требованияПроверить доступность: Инфраструктура машинного обучения
Проверьте цену и конфигурацию в Console. Выбор сохранится при регистрации. Сейчас проверка использует mock-адаптеры; реальные ресурсы не резервируются.
Связанные продукты и сценарии
Облачные GPU
Сравните память и архитектуры GPU — от RTX до ускорителей для дата-центров — и проверьте конфигурации в одной консоли.
Подробнее →Облачные серверы
Облачные серверы: выбор конфигурации, требования к ресурсам и проверка доступности в GlobalAtlas AI.
Подробнее →Облачные хранилища
Сравните объектные, блочные и файловые хранилища, бэкапы и снимки по доступу к данным и сценарию восстановления.
Подробнее →Облачные бэкапы
Облачные бэкапы: модель доступа, расчёт ёмкости и восстановление перед выбором конфигурации.
Подробнее →