Нужны GPU-сервера для машинного обучения, какой можете посоветовать?

Несколько вариантов GPU-серверов для машинного обучения:

• NVIDIA GeForce RTX 3090. www.cloud4y.ru Производительная видеокарта для геймеров с 24 гигабайтами памяти и высокой вычислительной мощностью. www.cloud4y.ru
• AMD Radeon Instinct MI100. www.cloud4y.ru Обладает высокой производительностью при выполнении вычислений с плавающей запятой. www.cloud4y.ru
• NVIDIA Tesla V100. www.cloud4y.ru Один из наиболее мощных и эффективных GPU для обучения моделей глубокого обучения. www.cloud4y.ru Графический ускоритель оборудован тензорными ядрами и способен обеспечить высокую производительность при работе с большими датасетами. www.cloud4y.ru

Также можно рассмотреть следующие облачные платформы с GPU:

• CUDO Compute. www.cudocompute.com Предлагает широкий спектр видеокарт NVIDIA, использует недоиспользованные вычислительные ресурсы, что делает платформу более доступной, чем традиционные облачные провайдеры. www.cudocompute.com
• Tencent Cloud. www.cudocompute.com {7-host} Предлагает быстрые, стабильные и эластичные облачные вычисления на GPU через различные инстансы рендеринга, в которых используются видеокарты NVIDIA A10, Tesla T4, Tesla P4, Tesla T40, Tesla V100 и Intel SG1. {7-host}
• VK Cloud. {6-host} Продвинутая инфраструктура и собственная платформа ML-разработки обеспечивают инструментами для всех этапов работы над ML-проектами. {6-host}

Выбор конкретного решения зависит от задач, бюджета и других факторов. Для получения более подробной консультации можно обратиться к менеджеру или техническому специалисту.