Аренда видеокарты для нейросетей и вычислений
Аренда видеокарты нужна, когда модели или генерации не хватает памяти и скорости обычного процессора: карту подбирают по объёму видеопамяти под задачу. Таймвеб Клауд сдаёт облачные и выделенные серверы с GPU от Tesla T4 до H200 с почасовой оплатой.
Ответ за 30 секунд
Для модели на 7-8 млрд параметров и генерации картинок хватит карты на 16-24 ГБ (T4, A4000, RTX 4090). Модели на 70 млрд в сжатии Q4 просят от 44 ГБ, это A6000 или пара карт на 24 ГБ. Цены карт выдаются по запросу, аванс от 5 000 ₽.
Облачные и выделенные GPU-серверы, от 1 до 4 карт, списания раз в час.
Какая видеокарта нужна под LLM, картинки и обучениеот 5 000 ₽минимальный аванс на 14.10.2026
1-4карты в одном сервере
1-2 минзапуск облачного GPU-сервера
01 · 1 мин
Какие видеокарты сдаёт Таймвеб Клауд и сколько у них памяти#
На странице GPU-серверов Таймвеб Клауд на 14 октября 2026 перечислены карты для облачных и выделенных серверов, часть старших моделей доступна по предзаказу. Объём видеопамяти ниже взят из характеристик самих карт.
| Карта | Видеопамять | Под что брать |
|---|---|---|
| RTX 3080 | 10 ГБ | Небольшие модели, распознавание речи |
| Tesla T4, A4000 | 16 ГБ | Модели на 7-8 млрд, Stable Diffusion |
| RTX 3090, RTX 4090, A5000 | 24 ГБ | Модели до 32 млрд в Q4, Flux, ComfyUI |
| L4 (предзаказ) | 24 ГБ | Инференс с упором на экономичность |
| A6000 | 48 ГБ | Модели на 70 млрд в Q4, дообучение LoRA |
| A100 80GB, H100 80GB (предзаказ) | 80 ГБ | Обучение, vLLM на много пользователей |
| H200 (предзаказ) | 141 ГБ | Крупные модели без деления на карты |
В списке есть и другие карты: GTX 1080 и 1080 Ti, RTX 2080 Ti, A2, A30, A2000. Учтите одну деталь: GTX 1080 и 1080 Ti построены на архитектуре Pascal, а CUDA 13 убрала её поддержку. Для свежих сборок PyTorch и vLLM выбирайте карты поновее, подробнее на странице установки CUDA.
Инструмент · 1 мин
Какая видеокарта нужна под LLM, картинки и обучение#
Главная цифра при выборе: видеопамять. Модель должна целиком помещаться в неё вместе с кэшем контекста, иначе часть работы уйдёт на процессор и скорость упадёт в разы. Ядра и частота карты влияют на скорость, но не на то, запустится ли модель вообще.
- Языковая модель для чата или агента: память считайте калькулятором ниже. Сжатие Q4 почти не портит ответы и экономит память втрое по сравнению с FP16.
- Картинки и видео: Stable Diffusion живёт на 16 ГБ, Flux и видеомодели в ComfyUI удобнее на 24 ГБ и больше. Подробности на странице ComfyUI.
- Дообучение и обучение: памяти нужно заметно больше, чем на запуск той же модели, поэтому для LoRA берут от 24-48 ГБ, для полноценного обучения A100 или H100.
Какая видеокарта потянет модель
Выберите модель, сжатие и контекст: калькулятор покажет память и подходящую карту
03 · 1 мин
Сколько стоит аренда видеокарты и как устроена оплата#
Цены за карту Таймвеб Клауд в открытом виде не публикует: стоимость конкретной конфигурации называют по запросу. Публичные условия на 14 октября 2026 такие:
- минимальный авансовый платёж от 5 000 ₽;
- облачный сервер с GPU оплачивается почасово и стартует за 1-2 минуты;
- в сервер ставят от 1 до 4 карт;
- выдача грантов на GPU временно приостановлена.
Почасовая оплата меняет привычку: сервер под разовую задачу создают, считают на нём и удаляют, а модели и результаты держат в объектном хранилище или на диске, который переживает пересоздание сервера.
04 · 1 мин
Как запустить нейросеть на арендованной видеокарте#
- Создайте сервер с выбранной картой и образом Ubuntu.
- Проверьте карту командой
nvidia-smi: она покажет модель, память и версию драйвера. Если команды нет, поставьте драйвер по инструкции на странице CUDA. - Поставьте Docker и NVIDIA Container Toolkit, чтобы контейнеры видели видеокарту.
- Запустите движок: Ollama для одной модели и простого API, vLLM для многих пользователей, ComfyUI для картинок.
- Закройте порты: API модели слушайте на локальном адресе и выходите к нему через туннель или прокси с паролем.
Если своя модель не обязательна, сравните аренду с API: AI Gateway Таймвеб Клауд даёт OpenAI-совместимый доступ к современным моделям с оплатой в рублях за токены, и тогда видеокарта не нужна вовсе.
05 · 1 мин
Облачный сервер с видеокартой или выделенный: что выбрать#
Облачный GPU-сервер подходит для экспериментов, разовых генераций, дообучения на выходных и проверки, какая карта нужна. Он поднимается за минуты и не держит вас дольше, чем идёт задача.
Выделенный сервер с картой разумен, когда нагрузка постоянная: бот с моделью отвечает круглые сутки, сервис генерирует картинки для клиентов. Площадки Таймвеб Клауд: Москва, Санкт-Петербург, Сибирь, Казахстан, Нидерланды, Германия, Турция, Финляндия и Нью-Йорк. Наличие конкретной карты в нужной локации уточняйте при заказе.
Разбор, как выбрать сервер под языковую модель целиком, от памяти до движка: сервер для LLM.
06 · 1 мин
Вопросы об аренде видеокарты#
Какую видеокарту арендовать для LLM на 70 млрд параметров?
В сжатии Q4 такой модели нужно от 44 ГБ с коротким контекстом и больше с длинным: подойдёт A6000 на 48 ГБ или две карты по 24 ГБ, модель делится между ними.
Сколько стоит аренда видеокарты в Таймвеб Клауд?
Цены карт выдаются по запросу. На 14 октября 2026 минимальный аванс составляет 5 000 ₽, облачные GPU-серверы оплачиваются почасово.
Можно ли арендовать видеокарту на несколько часов?
Да, облачный GPU-сервер тарифицируется по часам: создали, посчитали, удалили. Платите только за время, пока сервер существует.
Подойдёт ли арендованная GTX 1080 для современных нейросетей?
Для старых сборок да, но CUDA 13 больше не поддерживает архитектуру Pascal, на которой построена GTX 1080. Для новых версий PyTorch и vLLM берите карты поколения Turing и новее, например Tesla T4.
Почему этому можно верить
Как мы проверяли
Источники цифр на этой странице: VPS и VDS серверы Таймвеб Клауд, timeweb.cloud/services/vds-vps, проверено 14 октября 2026; AI Gateway Таймвеб Клауд, timeweb.cloud/services/ai-gateway, проверено 14 октября 2026; Серверы с GPU Таймвеб Клауд, timeweb.cloud/services/gpu, проверено 14 октября 2026; NVIDIA: CUDA 13.0 Release Notes (снятие поддержки Maxwell, Pascal, Volta и Ubuntu 20.04), docs.nvidia.com/cuda/archive/13.0.0/cuda-toolkit-release-notes/index.html, проверено 14 октября 2026.
Возьмите сервер с видеокартой под модель
Облачный GPU-сервер запускается за 1-2 минуты, оплата почасовая.
- RTX 4090, A5000, A6000, A100, H100
- От 1 до 4 карт на сервер
- Почасовая оплата
- Дата-центры уровня Tier III