BTC
ETH
USDT
XMR
LTC
Решения · Исследования и HPC
GPU-серверы для исследований и HPC.
Симуляции, научные вычисления и исследования ИИ на GPU с мощным FP64 и большим HBM — помесячно.
- 4× MI355Xоптимальный вариант
- 1 152 ГБПамять GPU
- 5 636 $в месяц
- От 5 636 $самый дешёвый вариант
Что нужно GPU для исследований и HPC.
- 1
Производительность в двойной точности
Многим научным программам нужна FP64. Hopper (H100, H200) и AMD MI355X сохраняют высокую производительность FP64; Blackwell B300 отдаёт большую её часть в пользу производительности для ИИ.
- 2
Большая и быстрая память
Крупные сетки и меши хранятся в памяти GPU: 288 ГБ HBM3E при 8 ТБ/с на MI355X, 141 ГБ при 4,8 ТБ/с на H200.
- 3
Предсказуемые бюджеты
Гранты и проекты бюджетируются помесячно. Фиксированная цена без почасового учёта делает стоимость кампании известной заранее.
Лучшие GPU для исследований и HPC.
Первый вариант подходит лучше всего; два других жертвуют скоростью, памятью или экосистемой ради цены.
-
Лучший вариант
4× AMD MI355X
1 152 ГБ HBM3E · 8 ТБ/с за GPU
- Интерконнект
- Infinity Fabric · 1,07 ТБ/с
- vCPU · RAM
- 128 · 1 536 ГБ
- NVMe
- 15,36 ТБ
5 636 $/мес.
8 088 $ -
Альтернатива
4× NVIDIA H200
564 ГБ HBM3e · 4,8 ТБ/с за GPU
- Интерконнект
- NVLink 4 · 900 ГБ/с
- vCPU · RAM
- 96 · 1 024 ГБ
- NVMe
- 15,36 ТБ
9 116 $/мес.
13 036 $ -
Альтернатива
4× NVIDIA H100
320 ГБ HBM3 · 3,35 ТБ/с за GPU
- Интерконнект
- NVLink 4 · 900 ГБ/с
- vCPU · RAM
- 80 · 800 ГБ
- NVMe
- 8 ТБ
7 116 $/мес.
10 192 $
ПО для исследований и HPC и наши советы.
- CUDA / HIPНативное программирование GPU на NVIDIA и AMD.
- Оффлоуд через OpenMP и OpenACCОффлоуд вычислений на GPU через директивы для C, C++ и Fortran.
- JAX / PyTorchНаучное машинное обучение и дифференцируемые симуляции.
- GROMACS, LAMMPS и OpenFOAMПримеры широко используемых научных программ с GPU-ускорением.
Советы
- Уточните потребности в FP64, прежде чем выбирать между H200, MI355X и Blackwell.
- Зафиксируйте версии драйвера и инструментария, под которые проверялся ваш код.
- Постоянно копируйте результаты с сервера; не храните единственную копию на арендованном диске.
Важно знать
Проверьте, какие архитектуры GPU поддерживает ваш код: код, использующий только CUDA, требует GPU NVIDIA, а код на HIP/ROCm или с оффлоудом через OpenMP может использовать MI355X.
Похожие руководства
- JupyterLab на GPU-сервереЗапустите JupyterLab на GPU-сервере, который вы контролируете: PyTorch с поддержкой GPU в отдельном окружении, служба systemd на localhost с паролем и доступ через SSH-туннель.
- Драйверы NVIDIA, CUDA и Fabric Manager в UbuntuУстановите драйвер из репозитория NVIDIA, добавьте CUDA toolkit только если компилируете код, и настройте NVSwitch на серверах HGX с 8 GPU. Команды рассчитаны на Ubuntu 22.04 или 24.04 LTS.
- ROCm на AMD Instinct MI355X: установка и проверкаMI355X (gfx950) требует ROCm версии 7.0 или новее. Установите драйвер ядра и ROCm из репозиториев AMD, либо держите ROCm внутри контейнеров, оставив на хосте только драйвер.
Исследования и HPC: вопросы и ответы.
Другие нагрузки: Обучение LLM, Дообучение, Инференс и развёртывание, Изображения и видео, 3D-рендеринг и VFX.
Какой GPU для работы с FP64?
MI355X и H100/H200 обеспечивают высокую производительность FP64. У Blackwell B300 FP64 немного, и он больше подходит для ИИ, чем для симуляций с двойной точностью.
Могу ли я установить свои компиляторы и библиотеки?
Да. У вас есть root-доступ, и вы можете установить любой набор инструментов: CUDA, ROCm, компиляторы, MPI, контейнеры.
Можно ли оплатить исследовательский проект заранее?
Каждый месяц оплачивается заранее. Вы можете продлевать аренду месяц за месяцем на весь срок проекта.
Начните с 4× MI355X.
AMD MI355X, 1 152 ГБ видеопамяти, за 5 636 $ в месяц.