Москва, ул. Пришвина, д.8, корп.2
GPU-сервер в дата-центре ESTT — это физический сервер с видеокартой NVIDIA для AI-сервисов, LLM-приложений, inference, RAG, машинного обучения, обработки данных и ресурсоёмких вычислений. Сервер размещается в собственном дата-центре ESTT в Москве, с IPMI/IP-KVM доступом, мониторингом и поддержкой инженеров 24/7.
Можно выбрать готовую конфигурацию или собрать GPU-сервер под задачу: видеокарта, процессор, RAM, SSD/NVMe-диски, сеть, RAID и дополнительные услуги.
Аренда GPU-серверов
для AI, LLM и нейросетей
Запускайте AI-сервисы, локальные LLM, inference, RAG, API и backend-системы на выделенном сервере с GPU без ограничений облачных платформ.
Видеокарта
Процессор
Память
Диски
Дополнительно
Готовые GPU-серверы для AI-проектов
Что входит в GPU-сервер
Эти параметры уже заложены в аренду и не требуют отдельного согласования перед запуском.
Для каких задач подходит GPU-сервер
Выделенный сервер с GPU выбирают, когда проекту нужны видеокарта, большой объём VRAM, стабильная производительность и полный контроль над окружением: драйверы, ОС, библиотеки, контейнеры и данные остаются под вашей архитектурой.
AI-сервисы и нейросети
Для AI-ассистентов, чат-ботов, обработки текстов, классификации, генерации и внутренних ML-сервисов.
Сервер для LLM
Для локальных языковых моделей, inference, API к моделям, тестирования гипотез и запуска LLM-приложений.
RAG и поиск по данным
Для embedding-моделей, векторного поиска, корпоративных баз знаний, индексации документов и AI-поиска.
AI API и production
Для backend-сервисов, FastAPI, очередей, Docker, API к моделям и проектов с постоянной нагрузкой.
Машинное обучение
Для обучения и дообучения моделей, экспериментов, обработки датасетов и задач, где важны GPU и быстрые диски.
Рост GPU-нагрузки
Если проекту уже не хватает обычного VPS или CPU-сервера, можно перейти на выделенный GPU-сервер с запасом ресурсов.
Нужна конфигурация, которой нет в каталоге?
Расскажите, какие модели, датасеты, API или AI-сервисы планируете запускать — инженеры подберут GPU-сервер под нагрузку и бюджет.
- подбор видеокарты и объёма VRAM;
- расчёт CPU, RAM и NVMe-дисков;
- конфигурация под inference, RAG, ML или production.
Скидки при оплате на длительный срок
Для проектов с понятным горизонтом аренды можно заранее снизить ежемесячную стоимость.
- 5% при оплате за 6 месяцев;
- 10% при оплате за 12 месяцев;
- финальные условия подтвердит менеджер.
Инфраструктура ESTT
GPU-сервер размещается в собственном дата-центре ESTT с резервированием инженерных систем, каналов связи и круглосуточным мониторингом.
Серверы размещаются в собственном дата-центре ESTT в Москве. Инженерная команда контролирует питание, охлаждение, сеть, мониторинг и эксплуатацию площадки.
Дополнительные услуги
Подключайте сопутствующие сервисы к GPU-серверу сразу — для защиты, стабильной работы, мониторинга и сопровождения AI-проекта.
Резервное копирование
Защитите данные, датасеты, модели, код и конфигурации от потери.
Администрирование серверов
Возьмём на себя обслуживание, обновления, настройки и технические задачи.
Сетевая безопасность и DDoS
Многоуровневая фильтрация и защита от сетевых атак для критичных сервисов.
Дополнительные IP-адреса
Дополнительное адресное пространство под API, панели, сервисы и сетевые задачи.
Миграция в ESTT
Поможем перенести инфраструктуру, данные и сервисы с минимальными изменениями или без них.
Дополнительные GPU
Добавим видеокарту под inference, локальные модели, обработку данных или рост AI-нагрузки.
Дополнительные диски
Добавим SSD или NVMe под датасеты, базы, логи, артефакты сборок и резервные копии.
Балансировка нагрузки
Для высоконагруженных AI API и сервисов, где важно распределять трафик между серверами.
FAQ по аренде GPU-серверов
Ответы на частые вопросы о выделенных серверах с GPU, видеокартах, LLM, AI-нагрузках, запуске и переносе проекта в ESTT.
Чем GPU-сервер отличается от обычного выделенного сервера?
GPU-сервер — это физический сервер с видеокартой NVIDIA. Он подходит для AI, LLM, inference, машинного обучения, обработки данных и задач, где вычисления эффективнее выполнять на GPU, а не только на CPU.
Для каких задач нужен сервер с GPU?
Чаще всего GPU-серверы арендуют для AI-сервисов, локальных LLM, RAG-сценариев, API к моделям, inference, обработки текстов, ML-экспериментов, датасетов и production-нагрузок с нейросетями.
Можно ли подобрать конфигурацию под конкретную модель?
Да. Инженеры ESTT помогут оценить требования к видеопамяти, CPU, RAM, дискам и сети. Для разных сценариев могут отличаться требования к VRAM, NVMe-дискам, объёму оперативной памяти и количеству GPU.
Какие GPU доступны в конфигураторе?
В калькуляторе можно выбрать NVIDIA Tesla M40 24 ГБ, NVIDIA Tesla P40 24 ГБ или конфигурации с двумя видеокартами. Итоговое наличие и стоимость подтверждает менеджер ESTT.
Можно ли запустить Docker, Python, FastAPI и ML-стек?
Да. GPU-сервер можно использовать для Docker, Python, FastAPI, backend-сервисов, API к моделям, RAG, PostgreSQL, Redis и других компонентов AI-инфраструктуры.
Помогаете ли вы с переносом AI-проекта на GPU-сервер?
Да. Команда ESTT поможет подобрать сервер, подготовить инфраструктуру, перенести данные и запустить проект на новой площадке с минимальным простоем.
Готовы запустить AI-проект?
Подберём GPU-сервер под задачу, стек и нагрузку. Если нужен сервер для AI, LLM, RAG или inference — предложим подходящую конфигурацию.