惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
V
V2EX
博客园 - 司徒正美
小众软件
小众软件
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
T
Tailwind CSS Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
雷峰网
雷峰网
月光博客
月光博客
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
S
SegmentFault 最新的问题
美团技术团队
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
WordPress大学
WordPress大学
宝玉的分享
宝玉的分享
爱范儿
爱范儿
博客园 - 聂微东
量子位
J
Java Code Geeks
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Vercel News
Vercel News

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
GPUGO: простая облачная платформа для ML-задач
Артём Хакимов · 2026-06-17 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

2 мин

118

Привет, Хабр!

На связи Николай Жмуров, я являюсь сооснователем GPUGO — сервиса аренды видеокарт среднего сегмента в России.

TL; DR

Мы предлагаем GPU-серверы в аренду с посекундной тарификацией. На данный момент в сервисе представлены готовые PyTorch и ComfyUI образы. У нас уже есть пул пользователей, и часть из них является постоянными клиентами. Сейчас мы активно развиваемся и хотим получать больше подробного фидбэка о нашей работе.

Как всё началось

Однажды у нас возникла потребность сделать файн-тюнинг модели для нашего бизнеса, но мы не нашли хорошего сервиса, где можно было бы снять достаточно мощные и актуальные видеокарты среднего сегмента. Были предложения либо профессиональных серверных карт по заоблачным ценам, либо уже устаревших моделей. В итоге решили не ждать и создать своё решение.

Мы сами ML-энтузиасты и имеем представление о том, что большинству людей нужно не профессиональное железо, а нормальные современные карты под реальные задачи — файн-тюнинг, инференс, ComfyUI и эксперименты. Так постепенно и появилась идея GPUGO: простой сервис, где можно быстро взять GPU поминутно, без длинных договоров и переплат за простой.

Что есть сейчас

Сейчас для аренды мы предлагаем 2 сетапа:

  • RTX 5090: 32 ГБ VRAM, 63 ГБ RAM, 16 vCPU, 474 ГБ NVMe, сеть 1 Гбит/с

  • RTX 5090: 32 ГБ VRAM, 55 ГБ RAM, 24 vCPU, 474 ГБ NVMe, сеть 1 Гбит/с

Текущий каталог видеокарт

Текущий каталог видеокарт

Текущие доступные образы

Текущие доступные образы

В одной сессии может быть до 8 видеокарт

В ближайшее время мы хотим добавить

  • Больше готовых Docker-темплейтов и возможность добавлять свои

  • Возможность сохранять диск без видеокарты за небольшую сумму

  • Предоставить больше видов видеокарт и добавить serverless

  • Сетап RTX 6000 PRO: 96 ГБ VRAM, 128 ГБ RAM, 36 vCPU, 474 ГБ NVMe, сеть 1 Гбит/с

Почему нам важна обратная связь

Мы активно развиваемся и хотим делать сервис именно под реальные потребности пользователей, а не по собственным догадкам. Поэтому, если попробуете GPUGO — будем очень признательны за обратную связь. За конкретные предложения (какие шаблоны и образы нужны в первую очередь, что улучшить в хранении данных, биллинге или удобстве запуска) накинем бонусные часы на аккаунт. Пишите прямо в комментариях на Хабре или в поддержку — с какими проблемами столкнулись и чего не хватает. Это сразу пойдёт в работу, и ваша обратная связь будет формировать будущий облик продукта.


  • Попробовать GPUGO можно на gpugo.ru — первый запуск займёт меньше минуты.

  • Вопросы и предложения — в комментариях ниже или в Telegram-поддержке.