Карта сайта
Все страницы CloudCompute.ru
Основные страницы
Главная О компании Цены Аренда GPU — каталог предложений Сценарии Блог Обновления Кейсы Документация FAQ Быстрый старт Подключение по SSH Jupyter Notebook Docker-образ VPS серверы CloudCompute Coder Инференс API AI-чат Каталог API-моделей Бенчмарки Сравнение GPU База GPU Контакты Публичная оферта Политика конфиденциальности XML-карта сайта
Сценарии
LLM Inference
- LLM‑агенты и инструменты: function calling и контекст
- Затраты инференса LLM: TPS‑таргеты и ценообразование
- Guardrails для LLM: фильтрация, PII и аудит
- llama.cpp: INT4/INT8 и компактный сервинг LLM
- Мультимодельный сервинг LLM: VRAM и планирование
- Наблюдаемость сервинга LLM: метрики и трассировка
- Ollama на GPU-сервере: запуск LLM в облаке
- Квантование LLM: INT4/INT8, AWQ, GPTQ и FP8
- SGLang/LightLLM: лёгкий высокоскоростной сервинг
- Стриминг токенов для LLM: SSE/WebSocket и тайм‑ауты
- TensorRT‑LLM: компиляция и FP8‑оптимизация
- Text Generation Inference (TGI): пулы моделей и шедулинг
- vLLM: быстрый инференс LLM на GPU — запуск на облаке
LLM Training
- Чекпоинты в обучении LLM: форматы и перезапуск
- Датасеты для LLM: токенизация, фильтрация, шардирование
- Распределённый I/O для обучения LLM: веб‑шарды и префетч
- Оценка LLM: Perplexity, MT‑Bench и Arena‑подходы
- LoRA/QLoRA для LLM: экономия VRAM и практики батчинга
- FSDP и DeepSpeed: масштабирование обучения LLM
- Обучение LLM на JAX/XLA: планирование и память
- Оптимизация памяти LLM: Flash‑Attention, checkpointing, paged‑KV
- Смешанная точность в обучении LLM: BF16/FP16/FP8
- Мультимодальные LLM: текст+изображения/видео
- Оптимизаторы для LLM: AdamW, Lion, AdaFactor
- Предобучение LLM: VRAM, I/O и чекпоинты
- RLHF и DPO для LLM: пайплайн и лучшие практики
Рендеринг
- Пайплайны ассетов: кеши, версии и артефакты
- Blender Cycles на GPU: headless‑фермы и тайлинг
- Деноайзинг на GPU: OptiX и ускорение рендера
- Houdini Karma XPU: VRAM и кэширование на GPU
- Гибридные пайплайны: AI‑генерация + классический рендер
- NVIDIA Omniverse/Isaac: совместная работа в 3D
- PBR‑выпечка карт: пакетные задания на GPU
- Redshift/Octane/V‑Ray на GPU: производительность и лицензии
- Удалённые GPU‑станции для студий: Parsec/Sunshine
- Unreal Engine: сборки и рендер на облачных GPU
- Транскодирование видео: ffmpeg, NVENC и AV1
Компьютерное зрение
- 3D‑реконструкция: MVS/NeRF/SLAM на GPU
- DINOv2 и CLIP: эмбеддинги и поиск изображений
- Экспорт моделей для edge: ONNX и TensorRT
- Геопространственное CV: спутники/SAR и большие тайлы
- Медицинское CV на GPU: классификация и сегментация
- OCR на GPU: потоковые документы и кириллица
- Segment Anything/SEEM: интерактивная сегментация на GPU
- Синтетические данные для CV: Unity/Unreal/Omniverse
- ReID и трекинг: высокая частота кадров на GPU
- Видео‑аналитика на GPU: мультикамерные пайплайны
- YOLOv8/v9 на GPU: детекция и трекинг в реальном времени
HPC
- AutoDock‑GPU: HTS‑скрининг на облачных GPU
- Чекпоинты и перезапуск HPC‑задач на GPU
- Граф‑аналитика на GPU: PageRank и сообщества
- GROMACS на GPU: MPI/NCCL и масштабирование
- LAMMPS на GPU: межузловое масштабирование
- Линейная алгебра на GPU: cuBLAS и cuSPARSE
- Монте‑Карло на GPU: финансовые и научные расчёты
- NAMD/AMBER на GPU: ускорение MD‑симуляций
- CFD на GPU (OpenFOAM‑CUDA): сборки и I/O
- Оптимизация и матпрограммирование на GPU
- Clara Parabricks: геномика на GPU
Генерация изображений и видео
- Automatic1111: плагины, xformers и hi‑res
- Пакетная генерация на interruptible GPU: стратегия
- ComfyUI на GPU: графовые пайплайны и кэш
- ControlNet и IP‑Adapter: точный контроль генерации
- Восстановление лиц: GFPGAN/CodeFormer — ограничения
- LoRA fine-tuning Kandinsky 5.0 на облачном GPU
- Kandinsky Video на облачном GPU: генерация видео через Video Lite и Video Pro
- Kandinsky 5.0 на облачном GPU: запуск, настройка, стоимость
- Stable Diffusion 3: совместимость и throughput
- Stable Diffusion XL: VRAM и производительность
- Стилевой перенос и эффекты на GPU
- Текст → 3D: NeRF и Gaussian Splatting на GPU
- Суперрезолюция на GPU: Real‑ESRGAN и альтернативы
- Генерация и интерполяция видео: многокадровые пайплайны
Прочие сценарии
- Детекция аномалий на GPU: real‑time и батч
- Распознавание речи на GPU: Whisper и WhisperX
- Аудио‑эмбеддинги на GPU: поиск и классификация
- BlazingSQL: GPU‑SQL и ANSI‑совместимость
- Компьютерное зрение на GPU: задачи и выбор ресурсов
- CI/CD для GPU‑нагрузок: контейнеры и пайплайны
- Планировщик стоимости GPU: On‑Demand vs Interruptible
- Диааризация на GPU: метрики и пайплайны
- Цифровые двойники на GPU: визуализация и аналитика
- Эмбеддинги на GPU: батч‑планирование и хранение
- FP8 и BF16: выбор формата вычислений
- Gradio и FastAPI на GPU: API и UI для моделей
- GNN на GPU: GraphSAGE/GAT и выборка
- HPC на облачных GPU: стек, сеть и диски
- Гибридные пайплайны: CV+LLM, DIFF+LLM и ETL+ML
- Генерация изображений на GPU-облаке: ComfyUI, Automatic1111
- Генерация изображений и видео на GPU: SD/SDXL/SD3
- Interruptible‑инстансы: чекпоинты и устойчивость
- NVIDIA Isaac Sim на GPU: физика и сенсоры
- Инференс LLM на GPU: режимы сервинга и SLA
- Обучение LLM на облачных GPU: сценарии и выбор ресурсов
- MIG‑партиционирование на A100/H100: экономика и практика
- Мониторинг и логи GPU‑нагрузок: NVML, Prometheus и Grafana
- Multi‑GPU и multi‑node: стратегии параллелизма, NCCL и топологии
- Музыкальные модели на GPU: генерация и демиксинг
- Машинный перевод на GPU: seq2seq/Transformer и низкая латентность
- Планирование траекторий на GPU
- Оптимизация на GPU: смешанная точность, профайлинг и I/O
- RAG на GPU: индексирование, retrieval и latency‑бюджет
- RAPIDS на GPU: cuDF/cuML и ускорение ETL
- Реал‑тайм стриминг на GPU: низкая латентность
- Рекомендательные системы на GPU: DLRM и двухбашенные модели
- Рендеринг на облачных GPU: оффлайн vs интерактив
- ROS2/Gazebo на GPU: симуляция и реплеи
- Безопасность ML на GPU: ключи, токены и приватные данные
- Spark RAPIDS: ускорение Spark‑пайплайнов на GPU
- Улучшение речи на GPU: шумоподавление и сепарация
- Данные и хранение на GPU: чекпоинты, кэш и пайплайны
- Шаблоны запусков GPU: Jupyter, SSH и Docker
- Throughput vs Latency: баланс в продакшене
- NVIDIA Triton: мультифреймворк‑сервинг на GPU
- Синтез речи (TTS) на GPU: качество vs латентность
- Voice Conversion на GPU: конфиденциальность и качество
Видеокарты и цены
RTX 3060 RTX 5060 RTX 5060 Ti RTX 5070 NVIDIA RTX 3090 RTX 3060 Ti RTX 4070 RTX A4000 RTX 3090 Ti RTX 4070 Ti RTX 4070S RTX 4070S Ti RTX 3080 Ti NVIDIA RTX 4080 Super RTX 5070 Ti RTX 4080 NVIDIA RTX 4090 RTX PRO 4000 NVIDIA RTX 5080 RTX A5000 RTX 4000 Ada NVIDIA RTX 5090 RTX PRO 4500 A100 SXM4 A40 L4 RTX A6000 RTX PRO 5000 RTX 6000Ada RTX 6000 Ada NVIDIA L40 RTX PRO 6000 WS RTX PRO 6000 S A100 80GB PCIe RTX PRO 6000 H100 NVL H100 80GB PCIe H100 NVL 94GB H100 80GB SXM5 NVIDIA H200 SXM H200 141GB NVIDIA B200 B200 180GB
Документация
Глоссарий
GPU Hardware
- AMD MI300X
- compute capability
- CPU
- CUDA
- CUDA Core
- CUDA Toolkit
- cuDNN
- datacenter GPU
- DPU
- ECC memory
- FLOPS / TFLOPS
- FPGA
- GDDR6
- GPU
- GPU passthrough
- GPU utilization
- GPU-инстанс
- GPU-кластер
- HBM (High Bandwidth Memory)
- MIG (Multi-Instance GPU)
- NCCL
- NVIDIA A100
- NVIDIA Driver
- NVIDIA H100
- NVIDIA H200
- NVIDIA L40S
- NVIDIA RTX 4090
- NVLink
- NVMe SSD
- PCIe
- RAID
- SM (Streaming Multiprocessor)
- spot-инстанс
- SSD и HDD
- Streaming Multiprocessor
- TDP (Thermal Design Power)
- Tensor Core
- UEFI и BIOS
- VRAM
- ОС и устройства
- пропускная способность памяти GPU
- Суперкомпьютеры
- Ядра и потоки процессора
Inference
- AWQ
- batching
- continuous batching
- decode
- GGUF
- GPTQ
- KV-кеш
- llama.cpp
- Ollama
- PagedAttention
- pipeline parallelism
- prefill
- prompt caching
- serving
- SGLang
- speculative decoding
- streaming
- structured outputs
- temperature
- tensor parallelism
- TGI (Text Generation Inference)
- tokens per second
- top-p (nucleus sampling)
- TPOT (Time Per Output Token)
- TTFT (Time to First Token)
- vLLM
- инференс
- квантизация
- контекстное окно
Training
- AdamW
- batch size
- BF16
- DeepSpeed
- DPO
- epoch
- fine-tuning
- FP16
- FP8
- FSDP
- gradient accumulation
- gradient checkpointing
- instruction tuning
- learning rate
- LoRA
- lr scheduler
- microbatch
- mixed precision
- overfitting
- PEFT
- pretraining
- PyTorch
- QLoRA
- RLHF
- SFT (Supervised Fine-Tuning)
- warmup
- weight decay
- ZeRO
- чекпоинт
Image Generation
Speech
ML Fundamentals
- activation function
- AI-поиск
- attention
- backpropagation
- BPE
- Computer Vision
- feedforward layer
- GQA
- gradient
- hidden state
- layer normalization
- LLM
- logits
- loss
- MCP
- MoE (Mixture of Experts)
- multi-head attention
- NLP
- perplexity
- regularization
- RoPE
- self-attention
- shape
- softmax
- YOLO
- датасет
- ИИ (термин)
- нормализация
- параметр модели
- Промпты и GPT
- Регрессия (ML)
- тензор
- токен
- токенизатор
- токенизация
- трансформер
- эмбеддинг
Infrastructure
Cloud
Hosting & Servers
DevOps & CI/CD
- Ansible
- APM и трейсинг
- Bitbucket
- CI/CD
- CI/CD pipeline
- Docker Compose
- Docker Registry
- Docker Swarm
- Git
- Git Flow
- git rebase
- Git-репозиторий
- GitHub
- GitLab
- GitOps / IaC
- Kubernetes
- Proxmox
- VMware
- Виртуализация
- Виртуальная машина
- Гипервизор
- Гипервизоры (VirtualBox/KVM/Hyper-V)
- Команды Git
- Монорепозиторий
- Системы контроля версий
- Стратегии деплоя
Linux & Administration
Networking
- CDN
- DHCP
- DNS
- FQDN
- FTP / SFTP
- IP-адрес
- IP-телефония
- IPv4 и IPv6
- MTU и MSS
- NAT
- NTP
- OSPF
- QoS
- SNMP
- TCP и UDP
- Telnet
- VLAN и коммутация
- Адрес сервера
- Домен
- Каналы связи
- Компьютерные сети
- Маска подсети и CIDR
- Модель OSI
- Почтовые протоколы
- Роутеры / OpenWrt
- Сетевая диагностика
- Сетевой адаптер
- Сетевые порты
- Сетевые протоколы
- Сетевые протоколы и адресация
VPN & Proxy
Security
- DDoS-атаки
- DLP
- GDPR
- HSM
- IAM / IdP
- IDS и IPS
- JWT и токены
- OAuth
- PCI DSS
- PDP (Policy Decision Point)
- PFS
- RBAC и ACL
- SIEM
- SOC
- SSL-сертификат
- SSO
- TLS
- Атаки и социальная инженерия
- Аутентификация
- Двухфакторная аутентификация
- Информационная безопасность
- Инцидент ИБ
- ИСПДн
- Конфиденциальность
- Криптография и СКЗИ
- Межсетевые экраны / WAF
- Менеджеры паролей
- Несанкционированный доступ
- Персональные данные / 152-ФЗ
- СЗИ и СДЗ
- Шифр Цезаря
Databases
Messaging & Queues
Data & Analytics
Web & API
Programming
Self-hosted Apps
Блог
LLM без цензуры: модели, alignment и системный промпт Локальная нейросеть без цензуры: Ollama, GGUF и GPU Нейросеть без цензуры на русском — выбор и проверка Видеокарта для LLM в 2026: какую арендовать для обучения, инференса и локального запуска Сколько стоит зафайнтюнить Llama 3 на своих данных: расчёт на 4 GPU
Кейсы
Обновления
GPU: списание каждую минуту Claude Code через Anthropic Messages API OpenAI Responses API в шлюзе инференса MCP-коннекторы OpenClaw — ИИ-агент на VPS ИИ-агент для кода на GPU MuseTalk — синхронизация губ на GPU Этап «Готовим окружение» и честный статус «Готово» Публичный REST API для GPU и SSH Вход через GitHub, Telegram, Яндекс и VK ID Страница «Счёт» и состав баланса Выбор видеокарты в мастере запуска приложений Игры в браузере — каталог облачного гейминга Публичный запуск инференса и AI-чата API-модели — доступ к LLM по OpenAI-совместимому API Фотореализм в один клик: SDXL (RealVisXL V5.0) в ComfyUI Создание VPS стало пошаговым CloudCompute Coder для VS Code Синтез речи в один клик: F5-TTS и XTTS-v2 Выбор модели перед запуском чат-бота Чат-бот в один клик: Open WebUI + Ollama Автоматическое удаление зависших инстансов с ошибкой Раздел «Приложения» в личном кабинете Точное списание за неполный расчётный период при удалении VPS теперь оплачиваются помесячно с автопродлением Логи инстанса Прогресс запуска инстанса Мониторинг GPU Промокоды и бонусы VPS серверы Поддержка RTX 5090
AI-модели
BGE M3 CodeLlama 34B Codestral 22B Command R+ ControlNet DeepSeek Coder V2 DeepSeek R1 14B DeepSeek R1 32B DeepSeek R1 671B DeepSeek R1 70B DeepSeek R1 7B DeepSeek V3.1 DeepSeek V3.2 DeepSeek V3 E5 Mistral 7B Falcon 180B Faster-Whisper Large v3 Flux.1 Dev Flux.1 Schnell Gemma 2 27B Gemma 2 2B Gemma 2 9B Gemma 3 12B Gemma 3 27B GLM-4 32B GLM-4 9B GTE Qwen2 7B InternVL2 8B Kandinsky 2.1 Kandinsky 2.2 Kandinsky 3.1 Kandinsky 5.0 Image Lite Kandinsky 5.0 Video Lite Kandinsky 5.0 Video Pro Kimi K2 Kokoro Llama 3.1 405B Llama 3.1 70B Llama 3.1 8B Llama 3.2 1B Llama 3.2 3B Llama 3.3 70B Llama 4 Maverick Llama 4 Scout LLaVA 1.6 34B Mistral 7B v0.3 Mistral Small 3.1 Mixtral 8×22B Mixtral 8×7B NV-Embed v2 OLMo 2 13B Parler TTS Phi-3 Medium 14B Phi-3 Mini 3.8B Phi-4 Mini Phi-4 14B Pixtral 12B Qwen 2.5 14B Qwen 2.5 32B Qwen 2.5 72B Qwen 2.5 7B Qwen 2.5 Coder 32B Qwen2-VL 72B Qwen2-VL 7B Qwen3 14B Qwen3 235B-A22B Qwen3 30B-A3B Qwen3 32B Qwen3 8B QwQ 32B SDXL Turbo Stable Diffusion 1.5 Stable Diffusion 3.5 Large Stable Diffusion XL StarCoder2 15B Whisper Large v3 Whisper Medium Whisper Small XTTS v2 Yi 1.5 34B
Шаблоны GPU-сервера
ACE Step 1.5 AUTOMATIC1111 Web UI All-in-One App Studio Axolotl Blender CUDA Dev Environment ComfyUI Flux Gym Fooocus Hashcat CUDA HuggingFace TGI InvokeAI Jupyter + PyTorch Kohya's GUI Langflow + Ollama Linux Desktop Llama.cpp NVIDIA RAPIDS Ollama Oobabooga Text Gen Open WebUI + Ollama Open-Sora Ostris AI Toolkit Pinokio Desktop PyTorch NGC SD WebUI Forge SGLang SwarmUI TensorFlow CUDA Ubuntu 22.04 VM Ubuntu Desktop (VM) Unreal Pixel Streaming Unsloth Studio Voicebox TTS Wan2GP Whisper WebUI & API vLLM vLLM Omni Игровой рабочий стол
Каталог GPU
B200 RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 5070 RTX 5060 Ti H200 SXM H100 SXM H100 NVL H100 PCIe A100 SXM 80GB A100 PCIe 80GB A100 PCIe 40GB A30 L40S L40 L4 RTX 6000 Ada RTX 5880 Ada RTX 4000 Ada RTX PRO 6000 WS RTX PRO 6000 S RTX PRO 5000 RTX PRO 4000 RTX 4090 RTX 4080 Super RTX 4080 RTX 4070 Ti Super RTX 4070 Ti RTX 4070 Super RTX 4070 RTX A6000 RTX A4000 RTX 3090 RTX 3090 Ti RTX 3080 Ti
Сравнения GPU
RTX 4090 vs A100 PCIe 80GB RTX 5090 vs RTX 4090 H100 SXM vs A100 SXM 80GB H100 SXM vs H200 SXM RTX 4090 vs H100 PCIe L40S vs RTX 4090 L40S vs A100 PCIe 80GB H100 PCIe vs A100 PCIe 80GB RTX 4090 vs RTX 3090 RTX 5090 vs H100 PCIe RTX 5070 vs RTX 5070 Ti RTX 5070 vs RTX 5060 Ti RTX 5070 vs RTX 4070 Ti RTX 5070 Ti vs RTX 5080 RTX 5080 vs RTX 4090 RTX 5080 vs RTX 5090 RTX PRO 6000 S vs RTX 5090 RTX 5070 vs RTX 4070 RTX 5070 Ti vs RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti vs RTX 3090 RTX 5080 vs RTX 4080 RTX 4080 Super vs RTX 5080
Бенчмарки
Сравнения
Движки
GPU
- AMD Instinct MI300X 192GB: бенчмарки инференса
- AMD Instinct MI325X 256GB: бенчмарки инференса
- AMD Instinct MI350X 288GB: бенчмарки инференса
- AMD Instinct MI355X 288GB: бенчмарки инференса
- NVIDIA B200 SXM 180GB: бенчмарки инференса
- NVIDIA B300 SXM 270GB: бенчмарки инференса
- NVIDIA H100 SXM 80GB: бенчмарки инференса
- NVIDIA H200 NVL 141GB: бенчмарки инференса
- NVIDIA H200 SXM 141GB: бенчмарки
- NVIDIA L4 24GB: бенчмарки инференса
- NVIDIA L40S 48GB: бенчмарки инференса
- RTX PRO 6000 Blackwell Server: бенчмарки инференса
Интерконнекты
Модели
Multi-GPU
Качество моделей
- AIME benchmark: результаты LLM по годам
- BFCL benchmark: function calling моделей
- GPQA benchmark: результаты моделей
- LiveCodeBench: результаты моделей для кода
- LongBench v2: результаты long-context моделей
- MMLU benchmark: результаты моделей
- MMLU-Pro benchmark: результаты моделей
- MMMU benchmark: результаты мультимодальных моделей
- MMMU-Pro benchmark: standard и vision-only
Сьюты
Системы