У небольших команд GPU-запросы очень прикладные:

прогнать модель, ускорить рендер, обработать тяжелые данные. Дальше DevOps раскладывает задачу на рабочие параметры — модель GPU, количество карт на сервер, срок запуска, питание, SLA, формат доступа к ресурсу.

Крупные игроки резервируют GPU заранее и надолго, а под небольшую, но нагруженную задачу мощности надо искать.

Из свежего, и пока мало кто в курсе — Московский кластер видеоигр и анимации начал сдавать в аренду выделенные GPU. Посмотрел, что там по конфигурации 👇

Из карт — H100 и RTX Ada 5000/6000, от 1 до 8 GPU на сервер, ресурс закрепляется за арендатором. Закрывает AI/ML, LLM, inference, 3D/Render, VDI.

Если нужен не отдельный GPU-сервер, а колокейшн — там же от 1U до полной стойки 42U на 10 кВт (можно расширить до 20), два независимых ввода питания на стойку.

Цены конкурируют с коммерческими ЦОДами — площадку субсидирует город.

👉 DevOps Portal