immers.cloud | Облако с GPU

🆓 Доступ к S3-хранилищу остаётся бесплатным!

☁️ Храните любые данные в облаке без затрат на трафик, запросы и настройку.

S3 в immers.cloud — это простой и надёжный способ освободить инфраструктуру и сэкономить бюджет.

📲 Листайте карусель, чтобы узнать подробности.

🔥 Топ‑5 ошибок, из-за которых тормозит Blender

👋 Если вьюпорт лагает, рендер идёт часами, а дедлайн не ждёт — вы, скорее всего, где-то ошиблись в настройке сцены.

📌 В этом посте: 5 самых частых причин тормозов, как их исправить и как ускорить рендер.

📲 Листайте карусель, чтобы оптимизировать сцену и сэкономить часы работы.

☁️ А если всё равно тормозит — перенесите рендер в облако. В immers.cloud можно запускать тяжёлые сцены на мощных GPU и укладываться в сроки даже с самым жёстким дедлайном.

Пост подготовил наш амбассадор Даня Грызлов — 3D‑художник.

🚀 Срочные новости: фото первых NVIDIA H200 с 141 GB видеопамяти! 🚀

Мы готовим первые GPU-серверы на базе NVIDIA H200 — передового графического ускорителя, преодолевшего рубеж в 140 GB памяти на одном чипе.

🔹 Позволяет запускать самые крупные модели, без потерь в производительности и TPS.
🔹 Лучший TCO для требовательных нейросетей.
🔹 Поддержка FP8 и Transformer Engine.
🔹 141 ГБ HBM3e памяти с пропускной способностью 4.8 ТБ/с.
🔹 3 000+ терафлопс в FP8/INT8.

Наши серверы построены на мощной и сбалансированной архитектуре:

✅ Два процессора Intel Xeon Gold 6448Y (4-е поколение) — до 4,1 ГГц в Turbo Boost.
✅ Поддержка Intel AVX-512 и Deep Learning Boost — ускорение вычислений с пониженной точностью.
✅ До 8 192 ГБ DDR5 ECC Reg памяти (4 800 МГц).
✅ Локальное хранилище 3,2 ТБ на SSD от Samsung для дата-центров.

🔧 Мы уже готовим первые серверы — следите за доступностью!

А еще:

🔒 100% выделенные ресурсы — CPU, GPU, память и хранилище только для вас.
⚡️ Посекундная оплата, пауза без списаний, поддержка 24/7.
🌐 Возможность прямого подключения на точке обмена трафиком MSK-IX линками до 100 Гб/c.
🔄 Сети с поддержкой BGP и тройным резервированием у разных провайдеров.

Готовы к новому уровню производительности? Мониторьте статус серверов!

Хотите использовать свою LLM с интерфейсом OpenAI, как у GPT?

📌 В этом посте — подробная инструкция: от установки Ubuntu до запуска модели через vLLM в Docker.
📲 Листайте карусель, чтобы повторить шаги на своём сервере.

Все команды, код и ссылки:
1️⃣ Доступ из Python.

2️⃣ Подключитесь к серверу immers.cloud с образом Ubuntu 24.04 и драйверами NVIDIA.

3️⃣ Установите Docker:

sudo apt update  
sudo apt install docker.io

4️⃣ Установите NVIDIA Container Toolkit (GPU в контейнере):
Инструкция NVIDIA.

5️⃣ Перезапустите Docker:

sudo systemctl restart docker

6️⃣ Запустите модель Qwen3-30B-A3B-AWQ:

sudo docker run --ipc=host --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=1 --rm -it --gpus '"device=0,1"' --shm-size=32g --env "VLLM_USE_V1=0" -p 8000:8000 --mount type=bind,source=/home/ubuntu/.cache,target=/root/.cache vllm/vllm-openai:v0.10.0 --model cognitivecomputations/Qwen3-30B-A3B-AWQ --max-model-len 8000 --dtype half --gpu-memory-utilization 0.90 --disable-log-requests --no-enable-prefix-caching --tensor-parallel-size 2

7️⃣ Выбор модели: Hugging Face Models.

Пост подготовил наш амбассадор Виталий Кулиев — специалист в области современных AI/ML‑технологий.

LTX, Wan или Hunyuan — что выбрать?

Честное сравнение трёх локальных видеомоделей:
📊 параметры
✅ плюсы
⚠️ ограничения
и задачи, которые каждая решает лучше всего.

Подходит:
👨‍🎨 дизайнерам
👨‍💻 разработчикам
🎬 продюсерам AI-контента

Обзор подготовил наш амбассадор Максим Ким — специалист по генеративному видео и практик локальных AI-моделей.

🚀 Запускайте эти и многие другие модели в облаке immers.cloud и делитесь своими работами в комментариях под этим постом 👇