Что такое генеративные модели?

Генеративные модели — это нейросети, способные создавать уникальный контент: изображения, текст, музыку и видео, обучаясь на больших массивах данных.

Их запуск требует значительных вычислительных ресурсов особенно для диффузионных моделей и моделей типа Stable Diffusion и FLUX.

Как выбрать подходящий GPU для генеративных моделей?

При подборе GPU для работы с генеративными моделями ориентируйтесь на следующие характеристики:

Объём видеопамяти

Определяет, какого размера модели и изображения вы сможете генерировать.

Рекомендуется: от 16 ГБ видеопамяти, оптимально от 24 ГБ и выше для работы с большими моделями и высоким разрешением.
Почему важно: недостаток видеопамяти ограничивает размер моделей и ухудшает качество результата.

Производительность FP16/BFLOAT16

Ускоряет вычисления с плавающей точкой, активно используемые генеративными моделями.

Рекомендуется: GPU с мощной поддержкой FP16/BFLOAT16 (от 30 TFLOPS и выше).
Почему важно: ускоряет генерацию и сокращает время ожидания результатов.

Тензорные ядра

Аппаратное ускорение матричных вычислений, ключевых при генерации контента.

Рекомендуется: GPU с современными тензорными ядрами такими как NVIDIA Tensor Cores
Почему важно: значительно ускоряют генерацию изображений и работу с моделями, сокращая время на создание контента.

Скорость обмена с памятью

Определяет, насколько быстро GPU обрабатывает данные модели при генерации.

Рекомендуется: GPU с высокой пропускной способностью памяти (от 700 ГБ/с и выше).
Почему важно: обеспечивает быструю генерацию высококачественного контента без задержек.

Совместимость и поддержка

Упрощает запуск и настройку генеративных моделей.

Рекомендуется: GPU с поддержкой последних версий CUDA и современных операций.
Почему важно: минимизирует время на подготовку среды и ускоряет работу с моделями.

Правильно подобранный GPU обеспечит плавную и быструю работу генеративных моделей, позволяя создавать качественный контент без лишних усилий.

Покупка vs Аренда

Этим вопросом задаётся каждый, кто работает с вычислительными задачами. Покупка GPU кажется логичным решением, но так ли это на самом деле? Давайте разберёмся, что выгоднее в долгосрочной перспективе.

Первоначальные затраты

Высокие

Минимальные

Простота использования

Самостоятельная настройка

Всё готово к работе

Гибкость конфигурации

Ограничена Вашим железом

Можно менять под задачи

Риски поломки

Ремонт за Ваш счёт

Всё расходы на провайдере

Обновление железа

Самостоятельная замена

Доступ к новым моделям GPU

Техническая поддержка

Сам себе админ

Круглосуточная поддержка

Шум и энергопотребление

Высокие

Включено в аренду

Общие затраты на поддержку

Высокие

Включено в аренду

Рекомендации по выбору GPU

Выбор подходящего графического процессора зависит от сложности Вашей задачи. Мы подготовили 3 уровня конфигураций, чтобы Вы могли подобрать оптимальное решение под свои потребности.

Для экспериментов и начала работы

RTX 3090 (24 ГБ)

Оптимально для первых шагов в аналитике данных.
Подходит для работы с большими таблицами и ML-анализом.
Хороший баланс цены и производительности.

от 52. 08 ₽/ч

Выбрать

Оптимальное решение

RTX A5000 (24 ГБ)

Высокая мощность для вычислительных задач и аналитики.
Поддерживает более крупные датасеты и сложные расчёты.
Отличный выбор для BI и Data Science.

от 44. 75 ₽/ч

Выбрать

Промышленные масштабы

NVIDIA A100 (80 ГБ)

Максимальная производительность для больших данных.
FP16 и BFLOAT16 для ускоренной обработки сложных вычислений.
Оптимально для бизнеса и научных исследований.

от 181. 25 ₽/ч

Выбрать

Совет: Используйте многокарточные конфигурации и NVLink, если нужна максимальная скорость обучения.

Почему стоит выбрать Интелион Облако?

Мы ни на что не намекаем... но наши серверы позволяют Вам сосредоточиться на работе, а не на настройке инфраструктуры. Минимум усилий, максимум мощности — и всё это с полной технической поддержкой.