NVIDIA Ampere
RTX A5000 24GB
GPU для рендеринга и AI
от 32₽/час
Серверы с RTX A5000 24GB
Запуск за 5 минут
Оплата в рублях
Серверы расположены на территории РФ (Самарская обл.)
GPU-рендеринг в Blender Cycles, V-Ray и OctaneRender. 64 RT-ядра 2-го поколения ускоряют трассировку лучей, а 24 ГБ памяти вмещают сцены с тяжёлыми текстурами и геометрией.
24 ГБ VRAM достаточно для рендеринга архитектурных сцен и VFX-проектов студийного уровня без выгрузки текстур на CPU.
Запуск и файнтюнинг моделей до 7B параметров в FP16 с запасом VRAM. В квантизации INT4 помещаются модели до 30B — Falcon-40B, LLaMA-2 13B и Stable Diffusion XL.
256 тензорных ядер Ampere ускоряют инференс в FP16/INT8 — A5000 обслуживает несколько запросов к LLM одновременно.
Работа со сложными сборками в SolidWorks и симуляциями в ANSYS. Сертифицированные ISV-драйверы гарантируют стабильную отрисовку моделей до 200 000 компонентов.
ECC-память и TDP всего 230 Вт — A5000 спроектирована для непрерывной работы 24/7 в отличие от игровых карт.
Другая задача? RTX A5000 24GB — профессиональная карта с сертификацией NVIDIA RTX для любых рабочих станций.
24 ГБ GDDR6, профессиональные ISV-драйверы и ECC-память — для рендеринга, AI и САПР.
Вот что помещается на одну карту.
Инференс в FP16. Самая популярная open-source LLM — ~70-80 tok/s на A5000.
Reasoning-модель на базе Qwen. ~45 tok/s на A5000 (Ollama). Продвинутые рассуждения.
Мультиязычная LLM от Alibaba. ~45 tok/s на A5000. Лидер для кода и мультиязычных задач.
Компактная enterprise-модель от Mistral AI. ~37 tok/s на A5000. Function calling, structured output.
Крупнейшая open Gemma от Google. Требует INT4 квантизацию — занимает 80% VRAM. ~29 tok/s.
Даже INT4 требует ~42 ГБ. Необходим кластер из 2+ GPU (48 ГБ через NVLink). FP16 — 140 ГБ.
FP16 занимает 24 ГБ (на пределе), FP8 рекомендован — 16 ГБ. 1024×1024 за ~15-20 сек.
1024×1024 за ~12 сек на A5000. Огромный запас VRAM для LoRA, ControlNet и батчей.
Новейшая SD от Stability AI. 2B параметров MMDiT, улучшенный текст и композиция. 12 ГБ в FP16.
809M параметров. 60 мин аудио за ~17 сек (216× реальное время). 100+ языков.
Генерация видео 480p, 5B параметров. Требует memory optimizations (CPU offload + VAE slicing). ~15 мин/клип.
Синтез речи с клонированием голоса. RTF 0.15 — 7× скорость реального времени. MIT-лицензия.
Укажите параметры и запустите сервер за несколько минут
Укажите параметры и запустите сервер за несколько минут
Новейшая HBM3e-память для крупнейших моделей
Флагман для обучения LLM и мультимодальных моделей
80 ГБ HBM2e для обучения крупных моделей
48 ГБ Ada Lovelace для инференса и генерации
24 ГБ. Бюджетный вариант для ML-задач
24 ГБ для инференса и лёгкого обучения
Мы уверены в железе — поэтому даём потестировать до покупки.
Подключитесь по ЭДО, напишите в Telegram, и мы обсудим условия тестового запуска.
Как получить:
Данные для подключения по ЭДО:
Оператор: АО «Калуга Астрал»
ID: 2AEE383BDF8-E70C-4F74-9E7E-995E8AC21999
Мониторинг оборудования 24/7. ECC-память A5000 защищает от ошибок при длительных вычислениях и рендеринге, а неисправный компонент заменим по гарантии без доплат.
Посекундная тарификация. Выключили сервер — счётчик остановился, данные на диске сохраняются. Скидки до 25% при оплате за 12 месяцев.
Сразу инженер, который разбирается в CUDA, PyTorch и профессиональных ISV-приложениях. Поможем с NVLink, рендер-фермами и подбором окружения. Ответ — до 15 минут.
