Alojamento GPU VPS dedicado

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Tesla T4
16 GB GDDR6vRAM
2560CUDA CORES
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8 vCPUAMD EPYC
32 GBMEMÓRIA ECC
250 GB NVMeDISCO
Largura de banda ilimitada
IPv4 & IPv6 incluídos O suporte a IPv6 está indisponível de momento em França, Finlândia ou nos Países Baixos.

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RTX PRO 2000 Blackwell
16 GB GDDR7 ECCvRAM
4352CUDA CORES
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12 vCPUAMD EPYC
48 GBMEMÓRIA ECC
300 GB NVMeDISCO
Largura de banda ilimitada
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RTX 4000 SFF Ada
20 GB GDDR6 ECCvRAM
6144CUDA CORES
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16 vCPUAMD EPYC
64 GBMEMÓRIA ECC
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RTX PRO 4000 Blackwell
24 GB GDDR7 ECCvRAM
8960CUDA CORES
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16 vCPUAMD EPYC
64 GBMEMÓRIA ECC
400 GB NVMeDISCO
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RTX PRO 4500 Blackwell
32 GB GDDR7 ECCvRAM
10496CUDA CORES
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16 vCPUAMD EPYC
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RTX PRO 5000 Blackwell
48 GB GDDR7 ECCvRAM
14080CUDA CORES
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32 vCPUAMD EPYC
96 GBECC MEMORY
500 GB NVMeSTORAGE
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GPU.PRO6000

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RTX PRO 6000 Blackwell
96 GB GDDR7 ECCvRAM
24064CUDA CORES
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32 vCPUAMD EPYC
128 GBECC MEMORY
650 GB NVMeSTORAGE
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RTX PRO 2000 Blackwell
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RTX 4000 SFF Ada
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16 vCPUAMD EPYC
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RTX PRO 4000 Blackwell
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RTX PRO 4500 Blackwell
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GPU.PRO5000

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GPU.PRO6000

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RTX PRO 6000 Blackwell
96 GB GDDR7 ECCvRAM
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*IVA excluído.

INCLUÍDO EM CADA PLANO

✓ Sem taxas de configuração ✓Rede 1 Gbps
✓ Monitorização de servidor gratuita ✓ Gestão de firewall ✓Suporte 24/7 ✓ Virtualização KVM

Com a confiança de 17k programadores e empresas em 97+ países

Alojamento GPU VPS dedicado a qualquer escala

RTX PRO 2000 Blackwell

O ponto de entrada para Blackwell e a escolha natural para uma primeira implementação em produção. A precisão FP4 extrai um throughput notável de uma placa compacta, por isso os assistentes de chat e os serviços RAG respondem rapidamente sem o custo de hardware de que ainda não precisas. Começa aqui e cresce ao longo da gama.

Inferência interativa em modelos de 7B a 14B
Encoding AV1 para pipelines de streaming

Explora mais

Alojamento GPU VPS dedicado - Alojamento GPU VPS dedicado a qualquer escala

Memória GPU	16 GB GDDR7 ECC
Núcleos CUDA	4,352
Núcleos Tensor	136 (5.ª geração)

Desempenho de IA	545 TOPS
Desempenho FP32	17 TFLOPS
Largura de banda de memória	288 GB/s

Tesla T4

Um cavalo de batalha comprovado que há anos se afirma nos data centers. A T4 continua a ser a escolha eficiente para trabalhos estáveis e bem definidos: transcodificação agendada, geração de embeddings e modelos de classificação que correm dentro de um orçamento fixo. Hardware fiável para trabalho que valoriza a consistência acima da velocidade máxima.

Inferência INT8 e FP16 em modelos mais pequenos
Transcodificação de vídeo por hardware via NVENC

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Memória GPU	16 GB GDDR6
Núcleos CUDA	2,560
Núcleos Tensor	320 (2.ª geração)

Desempenho de IA	130 TOPS
Desempenho FP32	8.1 TFLOPS
Largura de banda de memória	320 GB/s

RTX 4000 ADA SFF

A especialista em geração de imagens. Vinte gigabytes de vRAM significam que o Stable Diffusion e o ComfyUI correm em resolução total com vários checkpoints carregados, e os encoders duplos da Ada tornam-na igualmente capaz numa pipeline de vídeo. Criadores e serviços de rendering tiram o máximo desta placa.

Difusão de alta resolução com espaço para LoRAs
Encoding AV1 em motores NVENC duplos

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Memória GPU	20 GB GDDR6 ECC
Núcleos CUDA	6,144
Núcleos Tensor	192 (4.ª geração)

Desempenho de IA	306 TOPS
Desempenho FP32	19.2 TFLOPS
Largura de banda de memória	280 GB/s

RTX PRO 4000 Blackwell

Throughput Blackwell num formato compacto e eficiente. É o ponto ideal para equipas que correm modelos quantizados de classe 30B, onde a largura de banda GDDR7 mantém a geração de tokens rápida e os 24 GB deixam espaço de trabalho para o contexto. Uma quantidade séria de capacidade por watt e por euro.

Corre modelos quantizados de classe 30B
Fine-tuning LoRA em modelos de média dimensão

Explora mais

Memória GPU	24 GB GDDR7 ECC
Núcleos CUDA	8,960
Núcleos Tensor	280 (5.ª geração)

Desempenho de IA	770 TOPS
Desempenho FP32	24 TFLOPS
Largura de banda de memória	432 GB/s

RTX PRO 4500 Blackwell

Construída para inferência que serve utilizadores reais o dia todo. Os benchmarks independentes colocam os modelos 14B aqui por volta dos 75 tokens por segundo, confortavelmente acima da velocidade de leitura, e os 32 GB acomodam modelos de média dimensão com contexto generoso. O meio fiável da gama para chat em produção e IA de visão.

Chat em tempo real sob carga multiutilizador
Análise de vídeo e pipelines de visão

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Memória GPU	32 GB GDDR7 ECC
Núcleos CUDA	10,496
Núcleos Tensor	328 (5.ª geração)

Desempenho de IA	1,600 TOPS
Desempenho FP32	51 TFLOPS
Largura de banda de memória	800 GB/s

RTX PRO 5000 Blackwell

A placa para equipas cujos modelos e tráfego crescem em conjunto. Com 48 GB de GDDR7, os modelos de classe 70B cabem em quantização de 4 bits, o fine-tuning completo abre-se em modelos de média dimensão e a largura de banda mantém as filas em movimento ao longo de contextos longos. Capacidade de produção com margem de sobra.

Modelos de classe 70B em quantização de 4 bits
Throughput sustentado para filas de inferência movimentadas

Explora mais

Memória GPU	48 GB GDDR7 ECC
Núcleos CUDA	14,080
Núcleos Tensor	440 (5.ª geração)

Desempenho de IA	2,142 TOPS
Desempenho FP32	72 TFLOPS
Largura de banda de memória	1,344 GB/s

RTX PRO 6000 Blackwell

A nave capitânea, uma categoria à parte. Noventa e seis gigabytes numa única placa correm modelos 70B sem sharding e a uma precisão superior à que as placas mais pequenas permitem, com capacidade restante para contextos longos e sessões simultâneas. Para os maiores modelos abertos, esta é a solução completa num só slot.

Modelos 70B servidos sem sharding
Fine-tuning em grande escala numa só placa

Explora mais

Memória GPU	96 GB GDDR7 ECC
Núcleos CUDA	24,064
Núcleos Tensor	752 (5.ª geração)

Desempenho de IA	4,000 TOPS
Desempenho FP32	120 TFLOPS
Largura de banda de memória	1,597 GB/s

Sem taxas de instalação

Acesso root completo

Rede de 1 Gbps

Amplie a qualquer momento

Tráfego ilimitado

Pronto para o que vem a seguir

Aloja pipelines de IA e média

Inferência LLM self-hosted

Serve o Llama ou o DeepSeek através do vLLM ou do Ollama e mantém cada prompt em hardware que controlas. Os modelos quantizados correm rápido em núcleos Tensor compatíveis com FP4.

Fine-tuning e treino de modelos

Afina modelos de IA abertos com os teus próprios dados usando o PyTorch ou o TensorFlow. A placa é tua durante toda a execução, por isso os longos trabalhos de treino nunca competem com o calendário de mais ninguém.

Stable Diffusion e geração de imagens

Gera em resolução total com o Stable Diffusion ou o ComfyUI e corre grandes trabalhos em lote durante a noite. A vRAM dedicada significa que a qualidade de saída nunca desce para caber numa fatia partilhada.

Agentes de IA com modelos locais

Combina o OpenClaw ou o Hermes Agent com um modelo local através do Ollama, e o teu agente raciocina em privado, sem qualquer fatura por token.

Rendering 3D

Passa o trabalho do Blender Cycles ou do V-Ray para núcleos RT construídos para isso. Uma render farm de uma só placa é perfeitamente realista quando a placa não é partilhada.

Encoding e streaming de vídeo

Corre o FFmpeg em NVENC por hardware com suporte AV1 e mantém o CPU livre para a própria aplicação. As pipelines de transcodificação e as plataformas de streaming encaixam ambas aqui.

Lança o teu GPU

Alojamento GPU VPS dedicado - Inferência LLM self-hosted

Data centers globais seguros

Implemente servidores na Europa, no Reino Unido e nos EUA

Spain

Madrid

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United States

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Netherlands

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Finland

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Helsinki

Romania

- Bucharest

Poland

- Warsaw

Italy

- Milan

SOON

Porque é que as equipas escolhem um servidor GPU na cloud

Velocidade GPU não partilhada

A placa está ligada a um só servidor, por isso o throughput corresponde à ficha técnica em cada execução.

Um servidor, não uma sessão

Os modelos e ambientes permanecem em disco entre execuções, prontos no momento em que te voltas a ligar.

Compute dimensionado para GPU

Os núcleos EPYC e o armazenamento NVMe mantêm os dados em movimento depressa o suficiente para manter a placa ocupada.

Os teus dados ficam aqui

Os pesos dos modelos e os prompts permanecem no servidor que alugas, sob os teus próprios controlos de acesso.

Sistemas operativos e aplicações

Templates num clique, prontos a usar

O teu servidor entra online já configurado. Escolhe o que precisas na nossa biblioteca num clique e começa a trabalhar em vez de gastar uma tarde com a configuração.

NodeJS

Coolify

OpenClaw

n8n

Docker

listmonk

Hermes Agent

Wordpress

Portainer

Arcane

cPanel

Easypanel

ispmanager

Dokploy

Hestia

CyberPanel

ZeroClaw

Kubernetes

Wireguard

Gemini CLI

Claude Code

Grafana

Pangolin

Magento

aaPanel

Webmin

Miniconda

OpenWebUI

Plesk

VSFTPD

Pritunl

odoo

Uptime Kuma

Librechat

Nextcloud

AzuraCast

Clustercontrol

Filecloud

Immich

Jellyfin

Microsoft SQL

Crowdsec

CentOS

AlmaLinux

Debian

Ubuntu

Archlinux

openSUSE

Rocky Linux

Fedora

Alpine Linux

Windows

FreeBSD

Funcionalidades premium, de série

Incluído em cada GPU VPS

Tudo o que um servidor de produção precisa está pronto desde o primeiro arranque.

Largura de banda ilimitada

GPU passthrough

Armazenamento 100% NVMe

Controlo total dos drivers

IPv4 + IPv6 públicos

Terminal web

KVM + root completo

Memória ECC

Controlo da firewall

Reembolso em 7 dias

Proteção DDoS

Suporte 24/7

Mais do que capacidade de computação

O lado humano do alto desempenho

Quando o teu trabalho depende do hardware, as pessoas por trás dele contam. Os nossos especialistas certificados apoiam-te 24/7 e em várias línguas, com mais de 17 anos de experiência a gerir infraestruturas enterprise em grande escala.

Chat ao vivo

Centro de ajuda

Guias

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Alojamento GPU VPS dedicado - O lado humano do alto desempenho

Baseado na confiança. Comprovado pelos resultados.

A tua história de sucesso começa aqui

Reviews rating

Bom preço pelo que recebes

2025-12-29

"Uso os serviços deles há algum tempo e tem sido ótimo. O desempenho é bom e fiável, e o preço torna tudo ainda melhor. Funciona tudo sem problemas e são muito rápidos a responder quando precisas de alguma coisa."

5 stars

”

Alejandro Morales
Hostadvice

A configuração foi rápida e o...

2025-09-01

"A configuração foi rápida e o VPS tem estado a correr sem sobressaltos desde então. O apoio ao cliente respondeu às minhas questões sem complicar as coisas, e sinceramente adorei isso."

5 stars

”

Paul Eisenberg
Facebook

Equipa e empresa fantásticas

2025-03-01

"Equipa e empresa fantásticas. À medida que vão alargando a disponibilidade dos serviços a outras regiões do mundo, continuam a elevar o nível de qualidade e de eficiência."

5 stars

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Vicente Muñoz
Google

Boa qualidade

2025-03-09

"VPS rápido, sem queixas."

5 stars

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Jona Kaiser
Facebook

Bom serviço para alojamento web

2025-06-24

"Bom serviço para alojamento web. Configuração simples e preço justo."

5 stars

”

Christine
Google

Excelente fornecedor

2026-01-25

"Estou com a Lumadock há quase um ano e os servidores deles são excelentes. Tenho alguns Forex VPS com eles em Londres e em Nova Iorque e até agora não tive qualquer problema. O uptime é ótimo e o VPS não bloqueia, como já me aconteceu com outros fornecedores. "

5 stars

”

Enzo Mancini
Hostadvice

Aprende enquanto constróis

Tira mais partido do teu servidor GPU

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Precisas de mais respostas?

O que é um GPU VPS?

Um GPU VPS é um servidor virtual com uma placa gráfica física ligada a ele. O CPU e o armazenamento vêm de um host partilhado através de virtualização KVM, enquanto o GPU é passado por passthrough, por isso a placa responde apenas a um servidor. Serve qualquer pessoa que precise de aceleração CUDA para um projeto que não justifica comprar hardware por inteiro, desde o serving de modelos ao rendering.

O GPU é dedicado ou partilhado com outros clientes?

Cada plano GPU VPS usa passthrough completo, por isso a placa pertence apenas ao teu servidor. Toda a vRAM e cada núcleo CUDA são teus, sem qualquer camada de virtualização entre o teu código e o hardware. É precisamente isso que permite que o vLLM e o ecossistema CUDA mais amplo se comportem exatamente como numa máquina local. Corre o nvidia-smi após a implementação e o modo de virtualização indica Passthrough.

Que GPU devo escolher para o modelo que quero correr?

A vRAM é a primeira coisa a dimensionar. Com quantização de 4 bits, os modelos na faixa de 7B a 14B ficam confortavelmente em 16 GB. Sobe para modelos de classe 30B e vais querer de 24 GB a 32 GB. Tudo o que se aproxima de 70B precisa de 48 GB ou mais. E assim que o modelo cabe, a largura de banda de memória decide a rapidez com que os tokens saem. O trabalho com imagem e vídeo segue a mesma lógica, com 20 GB para cima a dar espaço para saída em alta resolução.

Posso instalar as minhas próprias versões de CUDA toolkit e drivers?

Sim. Tens acesso root completo e a placa é passada diretamente, por isso a stack de drivers é da tua escolha. Fixa uma versão mais antiga do CUDA toolkit para uma framework que a exija, ou corre uma nightly build contra a mais recente. Os templates dão-te um ponto de partida, e a partir daí o servidor é teu para configurares como quiseres.

Qual é a diferença entre um GPU VPS e um servidor GPU dedicado?

Num GPU VPS a placa é passada por passthrough apenas para o teu servidor, enquanto os núcleos CPU e o armazenamento vêm de um host partilhado através de virtualização KVM. Um servidor GPU dedicado entrega a máquina inteira. Para a maioria do trabalho de IA, a distinção importa menos do que as pessoas esperam, dado que a inferência e o fine-tuning são limitados pelo GPU e não pelo CPU ao lado. Um GPU VPS dá-te a mesma placa com muito menos compromisso.

Posso correr o Stable Diffusion e o ComfyUI?

Sim, e a geração de imagens é uma das coisas em que a vRAM dedicada mais ajuda. A partir de 20 GB podes trabalhar em alta resolução com vários checkpoints e LoRAs carregados ao mesmo tempo, o que mantém a iteração rápida. As placas Blackwell maiores acrescentam margem para geração de vídeo e para trabalhos em lote deixados a correr sem supervisão. Tudo se instala como em qualquer máquina Linux com uma placa NVIDIA.

Posso mudar para um GPU maior mais tarde?

Sim. Os planos vão das placas de entrada à nave capitânea, e podes subir à medida que os teus modelos crescem. Cada plano está associado a uma placa física, por isso mudar significa implementar no novo plano e trazer os teus dados, em vez de redimensionar no lugar. O suporte está disponível 24/7 se tiveres dúvidas sobre a mudança.

Os contentores Docker podem usar o GPU?

Sim. Instala o NVIDIA Container Toolkit e os contentores obtêm acesso direto à placa, que é como a maioria das stacks de inferência em produção é distribuída. As imagens que a NVIDIA publica para PyTorch e TensorFlow correm sem modificação. E como tens root, o runtime dos contentores é teu para configurares tal como a tua pipeline espera.

Ganha vantagem com um GPU NVIDIA dedicado

A placa é tua em segundos, sem taxas de configuração e com uma .

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