Аренда выделенного облачного сервера с RTX 5090 за 449 $ в месяц

Если вы хотите арендовать мощности RTX 5090, не покупая карту и не размещая её у себя, мы предлагаем целый GeForce RTX 5090 с 32 ГБ GDDR7 в выделенной виртуальной машине за 449 $ в месяц. Это наш самый недорогой тариф, и он хорошо подходит для генерации изображений, небольших или квантованных языковых моделей (LLM), прототипирования и разработки — при условии, что ваши задачи помещаются в 32 ГБ. Ниже мы точно показываем, где этот предел начинает мешать.

Что такое RTX 5090 и чем он не является

RTX 5090 — флагман NVIDIA в линейке GeForce на архитектуре Blackwell. По спецификациям NVIDIA, у него 32 ГБ GDDR7 с пропускной способностью 1,79 ТБ/с, он подключается по PCIe Gen5 и потребляет до 575 Вт, а его тензорные ядра поддерживают форматы пониженной точности вплоть до FP4, для которого NVIDIA указывает 3 352 AI TOPS с разреженностью. Для моделей, которые помещаются в память, это высокая пропускная способность для такой цены: больше, чем у L40S (864 ГБ/с) или RTX PRO 6000 (1,6 ТБ/с).

Тем не менее это GeForce, созданный для настольных компьютеров, а не GPU для дата-центров. У него нет NVLink, его память ограничена 32 ГБ, и мы сдаём его только в виде тарифа с одним GPU. Относитесь к нему как к быстрому и доступному GPU для задач, которые помещаются в его память, а не как к замене H100 в продакшене. Если вы переходите со старой карты, загляните на нашу страницу со сравнением с предыдущим поколением GeForce — там описаны различия, а сравнение RTX 5090 и RTX PRO 6000 показывает, когда стоит переходить на более мощную карту.

Что помещается в 32 ГБ, а что нет

Веса занимают примерно 2 байта на параметр в BF16, 1 байт в FP8 и 0,5 байта в 4-битном формате, плюс KV-кэш или активации и запас 10–30%.

• Генерация изображений: SDXL с примерно 3,5B параметров занимает около 7 ГБ в FP16 и оставляет место для больших батчей. Модели на 12B параметров, такой как FLUX.1, только для весов в BF16 нужно около 24 ГБ, поэтому на 32 ГБ вы запускаете её в FP8 (около 12 ГБ) или позволяете пайплайну выгрузить текстовый энкодер, как только промпт закодирован.
• Генерация видео: видеомодели на 14B параметров нужно около 28 ГБ в BF16 без учёта активаций, и свободного места остаётся слишком мало. Используйте веса в FP8, уменьшенную версию модели или RTX PRO 6000 с 96 ГБ.
• Инференс LLM: модель 8B в BF16 (около 16 ГБ) с учётом запаса оставляет под KV-кэш примерно 10 ГБ; модель 14B помещается в FP8 (около 14 ГБ), но не в BF16; модель 32B помещается в 4-битном формате (около 16 ГБ). Модель 70B не помещается даже в 4-битном формате (около 35 ГБ). Для ориентира: Llama-подобной модели 8B с механизмом grouped-query attention (32 слоя, 8 KV-голов) нужно около 0,13 МБ KV-кэша на токен в BF16, так что в 10 ГБ помещается примерно 75 000 токенов на все активные запросы вместе.
• Обучение: LoRA для моделей изображений и QLoRA для LLM размером 8B–14B работают. Полное дообучение (fine-tuning) с Adam требует примерно 16–20 байт на параметр, поэтому оно ограничено моделями размером около 1B параметров.

Кроме того, 64 ГБ оперативной памяти в этом тарифе ограничивают объём, который можно выгрузить на CPU, поэтому считайте 32 ГБ жёстким потолком. Когда вы в него упрётесь, переносите пайплайны генерации видео и большие пайплайны генерации изображений на RTX PRO 6000, а инференс LLM — на L40S или H100; о подборе конфигурации для медиазадач — в нашем руководстве по генеративному контенту.

Машина для разработки с тем же стеком CUDA

RTX 5090 хорошо подходит и в качестве постоянной машины для разработки. Вы получаете root-доступ по SSH, Ubuntu 22.04 или 24.04 с предустановленными драйверами NVIDIA, CUDA, Docker и NVIDIA Container Toolkit, а также 1 ТБ NVMe, где скачанные модели и датасеты сохраняются между сессиями. Код, написанный здесь, работает на наших серверах с H100 и H200 с теми же инструментами CUDA — при условии, что скомпилированные расширения собраны под обе архитектуры, — так что можно прототипировать за 449 $ в месяц и перейти на GPU для дата-центров, когда нагрузка вырастет.

Один практический момент: Blackwell требует свежего ПО. Устанавливайте сборки PyTorch для CUDA 12.8 или новее; в более старых сборках нет ядер (kernels) для этого GPU, и они завершаются с ошибкой «no kernel image is available». Быстрая проверка после настройки:

nvidia-smi        # GPU model, driver and CUDA version
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0),
  torch.version.cuda)"

Редакторы, работающие через SSH, подключаются напрямую, а к веб-инструментам вроде JupyterLab или ComfyUI лучше обращаться через SSH-туннель, а не через публичный порт. Подробнее — в наших руководствах по драйверам NVIDIA и CUDA и по удалённой разработке.

Цена RTX 5090 в месяц и за GPU-час

RTX 5090 стоит 449 $ в месяц — около 0,62 $ за GPU-час, если он работает все 730 часов. Это подходит для постоянно работающей очереди генерации или небольшого эндпоинта, который обслуживает трафик круглосуточно. Для машины разработчика всё зависит от того, как считать: при использовании по 8 часов в день на протяжении 22 рабочих дней (176 часов) он обходится примерно в 2,55 $ за час использования — зато окружение всегда готово к работе. Если работа займёт одни выходные, почасовая оплата в другом месте обычно дешевле. Чтобы найти свою точку безубыточности, разделите 449 $ на почасовую ставку, которую вы бы платили.

В цену входят 20 ТБ исходящего трафика в месяц, и в пределах этого объёма плата за исходящий трафик не взимается. Также включены публичный IPv4-адрес и подсеть IPv6 /64, защита от DDoS, круглосуточная поддержка инженеров и SLA (соглашение об уровне обслуживания) с доступностью 99,9%, а платы за подключение нет. Ваше окружение остаётся таким, каким вы его оставили, всё время, пока у вас действует тариф.

Заказ RTX 5090

Разверните RTX 5090 в одной форме: выберите конфигурацию, укажите образ ОС, ПО для предустановки (по желанию) и способ входа (пароль root или SSH-ключ), создайте бесплатный аккаунт или войдите в свой и оплатите первый месяц с предоплаченного баланса, который пополняете в BTC, ETH, XMR, USDT в сети TRON или SOL (как устроена оплата криптовалютой). Если на балансе не хватает средств, вы пополняете его в той же форме: заказ сохраняется за вами 72 часа и оплачивается автоматически, как только пополнение будет зачислено. Оплата картой скоро появится. Для большинства заказов достаточно аккаунта и пополненного баланса. Сервер выдаётся менее чем за 10 минут после оплаты, а IP-адрес и данные для подключения по SSH появляются в личном кабинете. Если оплаченный сервер не выдан в тот же день, вы можете отменить заказ с полным возвратом средств на баланс; кроме того, вы можете бесплатно отменить аренду в любом месяце. Когда у вас появится активный сервер, вы сможете запросить специальные цены на несколько RTX 5090 для команды или учебной группы через тикет в личном кабинете, указав количество и срок.