Helsinki
Când munca ta depinde de hardware, contează oamenii din spatele lui. Specialiștii noștri certificați te sprijină 24/7 și în mai multe limbi, cu peste 17 ani de experiență în operarea infrastructurii enterprise la scară mare.
Preț bun pentru ce primești
2025-12-29"Le folosesc serviciile de ceva vreme și am fost foarte mulțumit. Performanța e bună și de încredere, iar prețul face totul și mai atractiv. Toate merg lin și răspund rapid când ai nevoie de ceva."
Setarea a fost rapidă și...
2025-09-01"Setarea a fost rapidă, iar VPS-ul merge fără probleme de atunci. Echipa de suport mi-a răspuns la întrebări fără să complice lucrurile, iar sincer mi-a plăcut asta."
Echipă și companie extraordinare
2025-03-01"Echipă și companie extraordinare. Pe măsură ce extind disponibilitatea serviciilor în alte regiuni ale lumii, cresc și mai mult în calitate și eficiență."
Calitate bună
2025-03-09"VPS rapid, nicio plângere."
Serviciu bun pentru găzduire web
2025-06-24"Serviciu bun pentru găzduire web. Setare simplă și preț corect."
Furnizor excelent
2026-01-25"Sunt cu Lumadock de aproape un an și serverele lor sunt foarte bune.
Am câteva Forex VPS cu ei în Londra și New York și până acum n-am avut nicio problemă. Uptime-ul e excelent, iar VPS-ul nu se blochează cum am pățit la alți furnizori.
"
Un GPU VPS este un server virtual cu o placă grafică fizică atașată. CPU-ul și stocarea provin de la o gazdă partajată prin virtualizare KVM, în timp ce GPU-ul este trecut prin passthrough, așa că placa răspunde unui singur server. Se potrivește oricui are nevoie de accelerare CUDA pentru un proiect care nu justifică achiziția de hardware în întregime, de la serving de modele la rendering.
Fiecare plan GPU VPS folosește passthrough complet, așa că placa aparține doar serverului tău. Tot vRAM-ul și fiecare nucleu CUDA sunt ale tale, fără vreun strat de virtualizare între codul tău și hardware. Exact asta permite ca vLLM și ecosistemul CUDA mai larg să se comporte întocmai ca pe o mașină locală. Rulează nvidia-smi după implementare, iar modul de virtualizare afișează Passthrough.
vRAM-ul este primul lucru pe care îl dimensionezi. Cu cuantizare pe 4 biți, modelele din intervalul 7B la 14B încap confortabil în 16 GB. Urcă la modele de clasă 30B și vei avea nevoie de 24 GB până la 32 GB. Orice se apropie de 70B are nevoie de 48 GB sau mai mult. Iar odată ce modelul încape, lățimea de bandă a memoriei decide cât de repede ies tokenurile. Munca cu imagine și video urmează aceeași logică, unde 20 GB în sus dau spațiu pentru rezultat la rezoluție înaltă.
Da. Ai acces root complet, iar placa este trecută direct prin passthrough, așa că stack-ul de drivere ține de alegerea ta. Fixează o versiune mai veche de CUDA toolkit pentru un framework care o cere, sau rulează un nightly build față de cea mai recentă. Template-urile îți dau un punct de plecare, iar de acolo serverul este al tău, să-l configurezi cum vrei.
Pe un GPU VPS placa este trecută prin passthrough doar către serverul tău, în timp ce nucleele CPU și stocarea provin de la o gazdă partajată prin virtualizare KVM. Un server GPU dedicat predă întreaga mașină. Pentru cea mai mare parte a muncii AI, distincția contează mai puțin decât se așteaptă lumea, întrucât inferența și fine-tuning-ul sunt limitate de GPU, nu de CPU-ul de alături. Un GPU VPS îți oferă aceeași placă cu mult mai puțin angajament.
Da, iar generarea de imagini este unul dintre lucrurile la care vRAM-ul dedicat ajută cel mai mult. De la 20 GB în sus poți lucra la rezoluție înaltă cu mai multe checkpoints și LoRAs încărcate simultan, ceea ce menține iterația rapidă. Plăcile Blackwell mai mari adaugă rezervă pentru generarea video și pentru sarcinile în lot lăsate să ruleze nesupravegheate. Totul se instalează ca pe orice mașină Linux cu o placă NVIDIA.
Da. Planurile merg de la plăci de intrare până la nava-amiral, și poți urca pe măsură ce modelele tale cresc. Fiecare plan este legat de o placă fizică, așa că trecerea înseamnă să implementezi pe noul plan și să-ți aduci datele, în loc să redimensionezi pe loc. Suportul este disponibil 24/7 dacă ai întrebări despre tranziție.
Da. Instalează NVIDIA Container Toolkit, iar containerele obțin acces direct la placă, exact cum este livrată majoritatea stack-urilor de inferență în producție. Imaginile pe care NVIDIA le publică pentru PyTorch și TensorFlow rulează fără modificare. Iar fiindcă ai root, runtime-ul containerelor ține de tine, să-l configurezi așa cum se așteaptă pipeline-ul tău.
LumaDock oferă găzduire VPS, GPU și servere dedicate rapidă și accesibilă pentru dezvoltatori, companii și gameri, bazată pe stocare NVMe și AMD EPYC.
LumaDock® este o marcă înregistrată a LumaDock LTD, cu sediul în Londra W1S 1HN, Regatul Unit, și înregistrată în Anglia și Țara Galilor sub numărul de companie 15844051.
GPU products are in high demand at the moment. Fill the form to get notified as soon as your preferred GPU server is back in stock.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.png)
