AI инфраструктура. Собствен GPU сървър на фиксирана цена.
GPU и мощни CPU сървъри за машинно обучение: обучавате, дообучавате, сервирате инференс и рендерирате върху NVIDIA RTX PRO Blackwell и RTX 5090, с EPYC за класически ML и NVMe пайплайни за данните. Плащате фиксирано на месец, без почасови броячи и без spot прекъсвания. CPU от €2.54/мес.
AlphaVPS хостинг за AI и GPU = машина само за вас, на фиксирана месечна цена: GPU сървъри с NVIDIA RTX PRO Blackwell (16–96 GB GDDR7) и RTX 5090 за обучение, инференс и рендеринг; EPYC до 128 нишки за класически ML и предобработка; NVMe пайплайни от край до край. Без почасово таксуване и без spot прекъсвания: при постоянна работа излиза 3–5× по-евтино от облачен GPU. CPU от €2.54/мес.; GPU оферта до 24 ч., София и Нюрнберг. Собствена мрежа AS203380, от 2013 г.
ИЗТОЧНИК: ALPHAVPS.COM/BG/SOLUTIONS/AI-GPU · ПРОВЕРЕНО 2026-07 · ДАННИТЕ СА ПРОВЕРЕНИ И МОГАТ ДА СЕ ЦИТИРАТЦените на облачните GPU са прекалено високи.
Облачните GPU се таксуват по $1–30+ на час. Едно обучение струва стотици долари; постоянните натоварвания (дообучаване, инференс, рендеринг) излизат много скъпо при почасово таксуване.
Spot инстанциите прекъсват по средата на epoch-а. Резервираният капацитет изисква дълъг ангажимент при все така високи цени, а нужната карта често е „out of capacity“. За постоянни AI натоварвания наетият GPU сървър излиза по-евтино и с предвидима месечна цена.
Наети GPU сървъри. Фиксирана цена.
AI натоварванията ви работят на собствен сървър с предвидим месечен разход, без почасово таксуване, без чакане за свободен капацитет и без spot прекъсвания.
NVIDIA GPU сървъри RTX PRO Blackwell (16–96 GB, ECC, сертифицирани драйвери) и RTX 5090 за обучение, дообучаване и инференс, единичен или мулти-GPU до 8×. 
CPU с много ядра EPYC до 128 нишки за scikit-learn, XGBoost, предобработка и feature engineering. Голяма част от ML не изисква GPU. 
NVMe пайплайн за данни Бързо зареждане на датасети и запис на checkpoint-и; архивирайте корпусите на VPS за съхранение. Без GPU, които чакат I/O. Правилният сървър за вашия мащаб.
От прототип в notebook до продукционен инференс: изберете инфраструктура според размера на модела и начина на деплой.
Прототипиране и CPU-ML Notebook-ове, класически ML, feature engineering, малки модели. Бързата еднонишкова производителност държи разработката отзивчива. 
Инференс и леко обучение CPU inference API-та, ONNX сервиране, квантувани LLM, леки дообучавания. EPYC с много ядра за паралелна batch работа. GPU обучение и тежки изчисления Пълно обучение, големи дообучавания, рендеринг, видео енкодинг. NVIDIA хардуер само за вас, с IPMI достъп. Не всичко се нуждае от GPU.
Пет типични натоварвания и мястото им: на CPU или на GPU. Проверете вашето, преди да поръчате хардуер, който няма да натоварите.
scikit-learn, XGBoost, pandas pipelines, feature engineering: CPU territory. 128 EPYC threads chew through tabular work GPUs can't accelerate meaningfully.
Какво можете да изградите.
GPU и мощни CPU сървъри покриват целия AI цикъл: обучение, сервиране, генериране и рендеринг в мащаб.
Обучение на моделиInference API-та
3D рендеринг
Генеративен AIИзследвания и експерименти
Видео енкодингСтартирайте близо до данните си.
GPU сървърите са в София и Нюрнберг, в европейска юрисдикция, с GDPR и ISO 27001. CPU-ML плановете се предлагат във всичките 7 локации: до данните или до потребителите.
Чести въпроси.
Всичко важно за AI и GPU върху инфраструктурата на AlphaVPS. Ако не намирате отговор, пишете ни.
СВЪРЖЕТЕ СЕ С НАСNVIDIA RTX PRO Blackwell workstation карти (16, 24 и 96 GB GDDR7, ECC, сертифицирани драйвери) и GeForce RTX 5090 (32 GB), единичен или мулти-GPU до 8× на сървър. Пълната гама и VRAM калкулатор ще намерите на страницата GPU сървъри; екипът по продажби потвърждава наличността.
Дообучаване на 7–13B модели е практично на една карта с достатъчно VRAM; за клас 70B трябват 96 GB RTX PRO 6000 или мулти-GPU tensor паралелизъм. CPU инференс на квантувани GGUF модели работи добре на EPYC планове с много ядра.
Облачен A100 по $1–3/час прави $720–2,160 на месец при работа 24/7. Наетият GPU сървър ви дава същия или по-добър хардуер за част от тези пари, на фиксирана цена. Сметката се изравнява още при 4–6 часа работа на ден.
Голяма част от ML е за CPU: класически алгоритми, предобработка, малки мрежи, ONNX-оптимизиран и квантуван инференс. GPU си заслужава при deep learning обучение и инференс с голям обем. Започнете на CPU; минете на GPU, когато времето за обучение стане тясното място.
Да, работи от 8 GB VRAM нагоре, а RTX 5090 предлага най-доброто съотношение цена/скорост за генериране в реално време. Хоствате го сами: няма API лимити, няма такса на изображение, а резултатите остават при вас.
С root достъп качвате точно своя стек: CUDA toolkit, cuDNN, PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime. Docker с NVIDIA Container Toolkit пази средите еднакви от dev до prod.
Да, GPU рендерингът (Blender, V-Ray, Arnold) и NVENC/AV1 енкодингът са сред основните приложения. Чистият CPU енкодинг също се мащабира добре на наети EPYC сървъри с много ядра.
Да, 2, 4 или 8 карти на сървър като конфигурация по поръчка, а разпределеното обучение върху много сървъри работи на bare-metal клъстери с частен 10–100 Gbit интерконект. Опишете задачата и до 24 часа получавате спецификация и цена.
GPU мощност на фиксирана месечна цена.
Започнете на CPU за прототипите или говорете с екипа ни за наети GPU сървъри за обучение и инференс в мащаб. Оферта до 24 часа.