Специальные цены на серверы с GPU NVIDIA L40S со скидкой до 25%
Автор: Александр
Опубликовано: 24 июля, 2026
В mClouds действуют специальные цены на облачные GPU серверы с видеокартой NVIDIA L40S 48 ГБ — одной из самых мощных GPU с памятью 48GB для обучения и инференса нейросетей
Теперь сервер с GPU NVIDIA L40S можно арендовать по сниженной цене уже с полным набором вычислительных ресурсов в виде GPU сервера:
- Сервер с GPU по тарифу X8-64 ГБ (48 ГБ GPU, 8 x vCPU, 64 ГБ RAM, 500 ГБ NVMe) — 89 900 ₽/мес
- Сервер с GPU по тарифу X8-96ГБ (48 ГБ GPU, 8 x vCPU, 96ГБ RAM, 500 ГБ NVMe) — 102 970 ₽/мес
Что входит в сервер
Каждый сервер с NVIDIA L40S включает:
- 8 ядер высокочастотного процессора AMD EPYC 9374F 3.85 ГГц
- 64 ГБ или 96 ГБ DDR5-памяти
- 500 ГБ ГБ NVMe-накопителя для быстрой работы с данными
- Профессиональный GPU NVIDIA L40S на 48 ГБ видеопамяти
Такой сервер отлично подходит для:
- Обучения и инференса нейросетей
- Запуска специализированных ИИ-моделей
- Машинного обучения
Коротко о характеристиках GPU NVIDIA L40S 48GB:
Параметры
- Архитектура: NVIDIA Ada Lovelace
- Видеопамять: 48 ГБ
- CUDA-ядра: 18 176
- Tensor-ядра: 568 (4-е поколение)
- RT-ядра: 142 (3-е поколение)
- TF32: 183 TFLOPS (366 TFLOPS*)
- FP16: 362 TFLOPS (733 TFLOPS*)
- FP8: 733 TFLOPS (1 466 TFLOPS*)
Предложение действует на ограниченное количество доступных видеокарт NVIDIA L40S. Если вы планируете запускать ресурсоемкие задачи, то самое время протестировать L40S в облаке.
24 июля, 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
Как запустить локальную LLM с RAG системой на своем сервере
Пошагово разбираем, как развернуть локальную RAG-систему на своем GPU-сервере, для примера будем использовать наши облачные GPU-серверы с NVIDIA L4 24GB. Для запуска моделей локально, будем использовать vLLM, для работы с базой знаний и запросами — Open WebUI.
27 августа, 2026