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

> Аренда целого RTX 5090 (32 ГБ GDDR7) в выделенной ВМ за 449 $/мес. (≈ 0,62 $ за GPU-час 24/7). Для генерации изображений, небольших LLM и разработки.

Источник: https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-rtx-5090  
Обновлено: 2026-10-23  
Издатель: FullGPU (https://fullgpu.com/)

**Коротко:** FullGPU сдаёт NVIDIA GeForce RTX 5090 в аренду помесячно: один выделенный GeForce RTX 5090 (32 ГБ GDDR7) за 449 $ в месяц (около 0,62 $ за GPU-час при полной загрузке). Он есть в наличии и выдаётся менее чем за 10 минут после оплаты. Оплата производится с баланса в долларах США, который пополняется в Bitcoin, Ethereum, Monero, USDT (TRC-20) или Solana; платы за подключение нет, а тариф можно отменить перед любым ежемесячным продлением.

## Конфигурации RTX 5090 и помесячные цены в FullGPU

| Конфигурация | Тип | Видеопамять | Процессор | ОЗУ | Накопители | Сеть | Цена в месяц (USD) | За GPU-час | Наличие |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [NVIDIA GeForce RTX 5090](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-rtx-5090) | Один GPU | 32 ГБ GDDR7 | 16 vCPU | 64 ГБ | 1 ТБ NVMe | 10 Гбит/с | 449 $ | 0,62 $ | В наличии, выдача менее чем за 10 минут после оплаты |

За GPU-час = цена в месяц ÷ число GPU ÷ 730 часов. Это значение приводится только для сравнения с почасовыми предложениями: каждый тариф оплачивается по фиксированной цене в месяц.

## Характеристики NVIDIA GeForce RTX 5090 (данные производителя)

| Характеристика | Значение | Примечание |
| --- | --- | --- |
| Архитектура | Blackwell | NVIDIA |
| Видеопамять | 32 ГБ GDDR7 |   |
| Пропускная способность памяти | 1,79 ТБ/с |   |
| FP4 | 3 352 AI TOPS | Данные производителя, с разреженностью |
| FP8 | Поддерживается | Значение без разреженности не опубликовано |
| BF16 / FP16 | Поддерживается | Значение без разреженности не опубликовано |
| Интерконнект GPU | PCIe Gen5 x16 | без NVLink |
| Форм-фактор | Карта PCIe · GeForce |   |
| Макс. энергопотребление | 575 Вт |   |

## Для каких задач лучше всего подходит RTX 5090

- **Генерация изображений:** SDXL с большими батчами и модели изображений на 12B параметров, такие как FLUX.1, в FP8.
- **Разработка и прототипирование:** Постоянная машина с CUDA, чтобы собирать и тестировать код перед переносом на серверы с H100 или H200.
- **Небольшие и квантованные LLM:** Модели 8B в BF16 или модели 32B в 4-битном формате помещаются в 32 ГБ.
- **Черновики и превью видео:** Небольшие видеомодели или видеомодели в FP8 для черновых версий и превью — за 449 $ в месяц.

## Когда лучше подойдёт другой GPU

- [Аренда серверов RTX PRO 6000 Blackwell от 1 390 $ в месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-rtx-pro-6000): Когда нужно больше 32 ГБ — например, для видеомоделей в BF16 или LLM размером 70B: у него 96 ГБ на GPU.
- [Аренда серверов NVIDIA H100 SXM от 2 190 $ в месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-h100): Для инференса LLM в продакшене или дообучения на GPU для дата-центров с 80 ГБ HBM3.
- [Аренда выделенного NVIDIA L40S за 890 $ в месяц](https://fullgpu.com/ru/gpus/nvidia-l40s): Когда хватает 48 ГБ и нужна карта для дата-центров, чтобы запускать модели 14B в BF16, — за 890 $ в месяц.

## Обзор

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](https://fullgpu.com/ru/compare/rtx-4090-vs-rtx-5090) — там описаны различия, а сравнение [RTX 5090 и RTX PRO 6000](https://fullgpu.com/ru/compare/rtx-5090-vs-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](https://fullgpu.com/ru/solutions/generative-media).

## 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](https://fullgpu.com/ru/docs/nvidia-drivers-cuda) и [по удалённой разработке](https://fullgpu.com/ru/docs/remote-development).

## 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](https://fullgpu.com/ru/deploy) 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](https://fullgpu.com/ru/pay-with-crypto)). Если на балансе не хватает средств, вы пополняете его в той же форме: заказ сохраняется за вами 3 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.

## Часто задаваемые вопросы

### Сколько стоит аренда RTX 5090?

449 $ в месяц за целый RTX 5090 — около 0,62 $ в час, если он работает весь месяц. Платы за подключение нет, а 20 ТБ исходящего трафика в месяц включены в цену.

### RTX 5090 — это GPU для дата-центров?

Нет. Это карта GeForce с 32 ГБ GDDR7, которую мы сдаём для генерации изображений, небольших моделей и разработки. Для работы с LLM в продакшене лучше подходят наши GPU для дата-центров, такие как L40S, RTX PRO 6000 и H100.

### Можно ли запустить модель 70B на RTX 5090?

Нет. Даже в 4-битном формате модели 70B только для весов нужно около 35 ГБ — больше, чем 32 ГБ этой карты. Используйте вместо этого RTX PRO 6000 или H100.

### Какая версия PyTorch нужна?

Сборка для CUDA 12.8 или новее — в ней есть ядра для GPU Blackwell. Более старые сборки завершаются с ошибкой «no kernel image is available».

### Можно ли получить несколько RTX 5090 в одном сервере?

Нет, мы сдаём RTX 5090 только в виде тарифа с одним GPU. Для задач на нескольких GPU присмотритесь к 8-GPU-серверу с RTX PRO 6000 или к нашим серверам HGX.

### Можно ли оплатить RTX 5090 криптовалютой?

Да. Вы пополняете предоплаченный баланс в долларах США криптовалютой — Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), Monero (XMR), USDT в сети TRON (TRC-20) или Solana (SOL) — по курсу, зафиксированному на ограниченное время, и тариф оплачивается с этого баланса. Оплата картой скоро появится.

## Связанные страницы

- [Аренда сервера с одним GPU: целый GPU в выделенной ВМ](https://fullgpu.com/ru/products/single-gpu-servers): Аренда сервера с одним GPU: целый GPU в выделенной облачной ВМ, от RTX 5090 до B300. Root-доступ, 20 ТБ трафика, помесячная оплата, выдача менее чем за 10 минут.
- [GPU-облако для ИИ-стартапов с предсказуемыми расходами в месяц](https://fullgpu.com/ru/solutions/startups): GPU-облако для ИИ-стартапов: выделенные GPU H100, H200 и Blackwell по фиксированной цене в месяц, оплата криптовалютой, отмена в любом месяце. Подбор и бюджет.
- [GPU-серверы для университетов и лабораторий с фиксированным бюджетом](https://fullgpu.com/ru/solutions/universities): GPU-серверы для университетов и лабораторий: фиксированная цена в месяц под гранты и семестры, счета для закупок, специальные цены на срок. Спланируйте семестр.
- [Калькулятор видеопамяти для LLM: поместится ли ваша модель на GPU?](https://fullgpu.com/ru/tools/vram-calculator): Бесплатный калькулятор видеопамяти для LLM: выберите Llama, Qwen, Mistral или gpt-oss, точность и длину контекста и посмотрите веса, KV-кэш и подходящие GPU.
- [Как выбрать GPU-сервер для ИИ](https://fullgpu.com/ru/blog/how-to-choose-a-gpu-server): Как выбрать GPU-сервер для ИИ: методика выбора по памяти, пропускной способности, точности, интерконнекту, CPU и накопителям, ПО и оплате, а также чек-лист.
- [Выделенный или разделяемый GPU: что меняется при совместном использовании](https://fullgpu.com/ru/blog/dedicated-vs-shared-gpus): Выделенный или разделяемый GPU: как vGPU, MIG, time-slicing и общие хосты влияют на память, стабильность, безопасность и отладку и когда разделение уместно.
- [RTX 5090 vs RTX 4090 для ИИ: что дают дополнительные 8 ГБ памяти](https://fullgpu.com/ru/compare/rtx-4090-vs-rtx-5090): RTX 5090 vs RTX 4090 для ИИ: 32 против 24 ГБ, 1,79 ТБ/с против 1 008 ГБ/с и FP4. Какие LLM и модели изображений помещаются и сколько стоит аренда 5090 в месяц.
- [RTX 5090 vs RTX PRO 6000: когда хватает 32 ГБ?](https://fullgpu.com/ru/compare/rtx-5090-vs-rtx-pro-6000): RTX 5090 vs RTX PRO 6000: карта на 32 ГБ за 449 $/мес. или профессиональная на 96 ГБ с ECC и MIG за 1 390 $. Узнайте, когда именно вам хватит 32 ГБ.