Альтернатива GPU в AWS: GPU-инстансы EC2 против выделенных серверов на месяц

Альтернатива GPU в AWS имеет смысл, когда нагрузка на ваши GPU стала стабильной. Amazon EC2 предлагает широкий выбор GPU-инстансов — от P5 с NVIDIA H100 до P6 с B200 и B300 — с посекундной оплатой внутри экосистемы AWS. Когда эти GPU работают большую часть месяца, выделенный сервер с фиксированной ценой в месяц зачастую проще планировать и закладывать в бюджет. На этой странице оба варианта сравниваются по состоянию на октябрь 2026 года, включая случаи, когда AWS остаётся лучшим выбором.

Почему команды ищут альтернативу GPU в AWS

Причины редко связаны с самими GPU. Дело в том, как получают мощности и как за них платят:

• Квоты. Мощности GPU по требованию (On-Demand) ограничены квотами аккаунта в каждом регионе, которые измеряются в vCPU (например, «Running On-Demand P instances»), а более высокие лимиты запрашиваются через Service Quotas. AWS отмечает, что у новых аккаунтов начальные лимиты могут быть ниже.
• Обязательства. Savings Plans и Reserved Instances оформляются на срок 1 или 3 года. Capacity Blocks for ML резервируют GPU на фиксированный период, оплачиваются вперёд, и их нельзя отменить.
• Передача данных. Входящий трафик бесплатен, но исходящая передача данных в интернет оплачивается отдельно по ступенчатым тарифам, и для API моделей и переноса датасетов это складывается в заметную сумму.
• Остановленный инстанс не бесплатен. За тома EBS и адреса Elastic IP плата взимается и тогда, когда инстанс остановлен.

FullGPU и AWS: краткое сравнение

Сведения об AWS взяты с публичного сайта и из документации компании в октябре 2026 года и могут измениться, поэтому перед принятием решения проверьте актуальные условия.

Квоты, Capacity Blocks и исходящий трафик на практике

В AWS получить GPU — вопрос не только цены, но и доступности мощностей. Использование по требованию ограничено квотами, а новые типы инстансов не всегда сразу становятся доступны по требованию в режиме самообслуживания: инстансы P6-B300 вышли через Capacity Blocks for ML и Savings Plans, а резервирование мощностей по требованию оформлялось через менеджеров по работе с клиентами. Capacity Blocks резервируют инстансы на срок от 1 до 14 дней или на срок, кратный 7 дням, вплоть до 182 дней, причём начало блока можно назначить не более чем на восемь недель вперёд; работающие инстансы начинают завершаться за 30 минут до окончания блока. Это лучше подходит для запланированного запуска обучения, чем для сервиса, который должен работать без перерывов.

У нас вы выбираете конфигурацию и оплачиваете первый месяц с баланса, а гарантированная дата выдачи показывается до оплаты. Если мы пропустим эту дату, вы можете отменить заказ с полным возвратом средств на баланс. Согласовывать квоты не нужно, хотя для крупных заказов или в связи с противодействием мошенничеству, санкционными ограничениями и требованиями закона может быть запрошена проверка.

Исходящий трафик — вторая статья расходов, которая меняет расчёт. API модели, который передаёт ответы потоком, или конвейер, отправляющий наружу чекпоинты и датасеты, платит за всё, что отправляет в интернет. У нас трафик включён без платы за исходящий трафик в пределах 20 ТБ в месяц на серверах с одним GPU и 50 ТБ на 8-GPU-серверах, при добросовестном использовании; подробности — в статье о включённом и исходящем трафике.

Когда лучше выбрать AWS

Оставайтесь в AWS или держите там часть работы с GPU, если:

• ваши данные, управление доступом, сеть и средства контроля безопасности уже находятся в AWS, а их перенос обойдётся дороже, чем сэкономит;
• GPU нужны вам на минуты, часы или несколько запланированных дней — там, где подходят посекундная оплата или Capacity Block;
• ваши задачи допускают прерывания и их можно запускать на Spot Instances, которые предупреждают о прерывании за две минуты;
• вы опираетесь на управляемые сервисы вроде Amazon SageMaker AI или на стоечные системы (rack-scale) UltraServers внутри AWS.

Выделенные GPU вместе с AWS

Распространённая схема — оставить хранилище, базы данных и приложения в AWS, а постоянно работающие задачи на GPU перенести на выделенные серверы. Данные, которые вы загружаете на сервер FullGPU, для нас являются входящим трафиком и не засчитываются в ваш лимит, а AWS берёт плату за исходящую передачу данных по своим тарифам, поэтому скопируйте крупные датасеты один раз и храните их на локальном NVMe сервера. Инференс и дообучение запускайте на сервере с помесячной оплатой, который постоянно загружен, а эксперименты со всплесками нагрузки оставьте на инстансах с посекундной оплатой. Наш калькулятор стоимости GPU показывает, где для ваших часов находится точка безубыточности, а наше сравнение помесячной и почасовой оплаты подробно разбирает компромиссы.

Что предлагает FullGPU, а что нет

В каждом сервере — целые GPU, выделенные только вам: 8-GPU-серверы — это bare-metal-машины, а тарифы с одним GPU — выделенная ВМ с пробросом всего GPU, без vGPU, MIG и разделения по времени. Вы получаете root-доступ по SSH, образы Ubuntu 22.04 или 24.04 с предустановленными драйверами NVIDIA, CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit, локальное NVMe-хранилище, публичный IPv4-адрес с подсетью IPv6 /64 и защиту от DDoS. Цена фиксированная, без платы за подключение, наш SLA 99,9% предусматривает компенсацию на баланс, если мы не выполним обязательства, а инженеры отвечают круглосуточно. Вы платите с предоплаченного баланса, который пополняете криптовалютой (BTC, ETH, XMR, USDT в сети TRON или SOL), с начислением до 50% бонусных средств; оплата картой скоро появится.

Посекундной оплаты, мощностей Spot, serverless-эндпоинтов и управляемых ML-сервисов у нас нет. Серверы заказываются на нашей странице развёртывания (там же можно создать бесплатный аккаунт) и выдаются к гарантированной дате, которая показывается до оплаты, а не запускаются по требованию; минимальный срок — один месяц. Сравните конфигурации на нашей странице цен.