Материалы вебинара «GPU в облаке: как выжать максимум без лишних затрат»
Автор: Александр
Опубликовано: 06 августа, 2025
5 августа прошел вебинар «GPU в облаке: как выжать максимум без лишних затрат», на котором инженеры mClouds вместе с участниками разобрали, как облачные видеокарты помогают ускорить процессы и снизить расходы на ИТ-инфраструктуру.
О чём был вебинар
За час эфира показали сценарии использования облачных GPU для бизнеса. Обсудили, как облачные видеокарты NVIDIA A16, L4, L40S раскрываются в задачах AI/ML, CAD и виртуализации, и почему они часто выгоднее локального оборудования. Уделили внимание и безопасности: рассказали, как организовать надежное подключение и защиту данных.
Что показали
Мы продемонстрировали работу нашей платформы с поддержкой GPU, которая позволяет запускать ресурсоемкие приложения в облаке и управлять рабочими местами без затрат на физическую инфраструктуру и ее обслуживание.
Материалы вебинара
- Запись эфира доступна на сайте:
Смотреть запись вебинара - Также рекомендуем ознакомиться с кейсом девелопера, который организовал удаленную работу проектировщиков в облаке с помощью Revit и GPU:
Читать кейс - На вебинаре мы упомянули статью, в которой протестировали видеокарты A16 и L40S в задачах CAD-проектирования:
Читать статью
Для аренды или тестирования сервера с GPU выберите нужную конфигурацию
Если остались вопросы, то оставьте заявку или напишите нашей техподдержке. Мы всегда на связи.
06 августа, 2025
Лучшие LLM для видеокарты до 24 ГБ: Топ-6 моделей
Решили разобраться, какие LLM-модели помещаются в одну видеокарту до 24 ГБ. Такие локальные LLM можно развернуть на собственном сервере или через аренду сервера с GPU, не отправляя данные во внешние API.
25 октября, 2026
Как сократить расходы на ИИ: выбираем GPU для Qwen и других LLM
Разобрали, как оптимально подойди к выбору GPU для LLM и где можно сэкономить на инфраструктуре и работе с нейросетями в принципе, особенно если вы платите за токены по API.
02 октября, 2026
Как правильно оценить объем VRAM для запуска LLM
Что именно определяет расход видеопамяти и почему подобрать GPU только по объему памяти для работы с LLM не всегда сработает. Разберем влияние длины контекста, KV-кэш, количество одновременно обрабатываемых запросов, batch size и другие параметры.
09 сентября, 2026