Запуск за минуты
Полноценная виртуальная машина KVM с проброшенным GPU: собственное ядро, root, systemd.
Шаблон · База и фреймворки
Запустите NVIDIA NGC PyTorch на облачном GPU за минуты
Сборка PyTorch NGC от NVIDIA — доработанные ядра для datacenter-карт. Контейнер NGC PyTorch от NVIDIA — оптимизированная сборка: предкомпилированные ядра для Hopper и Ampere, APEX, DALI, Transformer Engine и поддержка FP8 уже подключены. Его используют команды, работающие над крупномасштабным обучением на datacenter-картах; арендуйте его здесь с тем же образом — вход в реестр не требуется. От $0,234/ч на прерываемом A100 SXM4.
Шаблон бесплатен
Вы платите только цену GPU: PyTorch NGC на A100 SXM4 стоит $0,468/ч по требованию, $0,234/ч прерываемый, тарификация посекундная.
Тома для состояния
Модели, датасеты и результаты хранятся на томе по $0,08/GB/мес.; сам инстанс остаётся одноразовым.
Приватность по умолчанию
Выделенный GPU, зашифрованный диск, оплата криптой, без KYC, без сохранения IP-адресов — SSH с вашими собственными учётными данными.
Лучшие GPU для PyTorch NGC
Три ценовых уровня, хорошо подходящих для этого шаблона, — Хороший, Лучший, Самый лучший. Подходит любая модель GPU из каталога; это оптимальные по цене варианты.
| Уровень | GPU | VRAM | По требованию | Прерываемые | Почему эта карта | Действие |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Хороший | A100 SXM4 | 80 GB | $0,468 | $0,234 | Datacenter-карта Ampere, под которую настроен стек NGC. | Развернуть |
| Лучший | H100 SXM | 80 GB | $1,680 | $0,840 | FP8-режимы Transformer Engine особенно эффективны на Hopper. | Развернуть |
| Самый лучший | H200 | 141 GB | $3,131 | $1,565 | 141 GB для более длинного контекста и увеличенных микробатчей в том же настроенном стеке. | Развернуть |
Нужно больше VRAM? Полный каталог перечисляет все модели с доступностью в реальном времени — всего: 83; руководство по VRAM подбирает карту под модель.
Разверните PyTorch NGC через консоль, CLI или API
Откройте консоль, выберите шаблон в панели развёртывания, или сделайте это через скрипт:
- Консоль — отфильтруйте по GPU, выберите PyTorch NGC в списке шаблонов, задайте диск и переменные окружения, разверните.
- CLI — pip install lowcostgpu, затем команда справа. Справочник CLI.
- API — POST /v1/instances с "template": "pytorch-ngc". Справочник REST API.
- Свой образ — подойдёт любая ссылка OCI; мы добавляем NVIDIA runtime. Документация по шаблонам.
$ lowcostgpu launch --gpu a100-sxm4 --template pytorch-ngc \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (2m38s)
# PyTorch NGC · A100 SXM4 · $0,468/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8000 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this secondЧто внутри шаблона PyTorch NGC
| Образ | nvcr.io/nvidia/pytorch |
|---|---|
| CUDA | наследует драйвер хоста (любой 12.x / 13.x) |
| Доступ | shell по SSH · полноценная виртуальная машина (KVM) |
| Категория | База и фреймворки |
| Хранилище | NVMe-диск инстанса (размер задаётся при развёртывании) + опциональные сетевые тома |
| Биллинг | Только цена GPU, посекундно — без платы за шаблон, без платы за подключение |
Другие шаблоны категории База и фреймворки
NVIDIA CUDA на облачном GPU — Базовый образ CUDA без надстроек — драйверы, toolkit, SSH и Jupyter. Основа для сборки собственного стека.
PyTorch на облачном GPU — Стандарт для обучения и исследований: PyTorch 2.6, cuDNN, JupyterLab и SSH из коробки.
TensorFlow CUDA на облачном GPU — TensorFlow с поддержкой GPU, Keras и TensorBoard на проброшенном порту.- NVIDIA RAPIDS на облачном GPU — Наука о данных с ускорением на GPU — cuDF, cuML, cuGraph в блокноте.
Универсальная студия приложений на облачном GPU — Лаунчер, объединяющий самые популярные AI-приложения на одном рабочем столе — выберите и запустите.- Все шаблоны: 37
PyTorch NGC на облачном GPU: FAQ
Переменные окружения, порты и пользовательские образы описаны в документации по шаблонам.
Сколько стоит запустить PyTorch NGC на облачном GPU?
Только цена GPU — шаблон бесплатен. От $0,234/ч на прерываемом A100 SXM4, $0,468/ч по требованию на A100 SXM4. Тарификация посекундная, поэтому час экспериментов стоит час, а не день. Хранилище — $0,08/GB/мес.
Сколько времени занимает запуск PyTorch NGC?
От двух до четырёх минут: этот шаблон — полноценная виртуальная машина, которая загружает собственное ядро. Перезапуск остановленного инстанса быстрее, а диск остаётся точно таким, каким вы его оставили.
Можно ли сохранить модели и результаты между сессиями?
Да — подключите том при развёртывании. Всё на томе переживает уничтожение инстанса и монтируется на следующий инстанс в регионе за секунды, по цене $0,08/GB/мес. Сам диск инстанса переживает остановку/запуск, но не уничтожение.
Зачем выбирать сборку NGC вместо обычного PyTorch?
На datacenter-GPU контейнер NGC обычно на 10–30 % быстрее при обучении трансформеров благодаря Transformer Engine, fused-ядрам и настройке NCCL — и NVIDIA проверяет каждый его релиз.