immers.cloud — это облачная платформа с GPU, где вы можете быстро арендовать сервер с мощными видеокартами NVIDIA для самых требовательных задач: от обучения нейросетей и работы с большими языковыми моделями до 3D-рендеринга, гейминга и обработки видео.
Мы предлагаем аренду облачного сервера с GPU с посекундной тарификацией — вы платите только за фактическое время использования. Регистрация занимает пару минут, и сразу после нее вы получаете доступ к созданию виртуальных машин без заявок, согласований или ожиданий.
Серверы immers.cloud используются для:
При аренде облачного сервера с GPU вы получаете полноценный виртуальный компьютер — вся мощность графического процессора доступна исключительно вам, обеспечивая стабильную производительность для требовательных задач. Управление всеми возможностями платформы доступно через веб-интерфейс личного кабинета или через API OpenStack.
immers.cloud предлагает самый большой ассортимент графических карт в России — 13 моделей NVIDIA RTX и Tesla, включая высокопроизводительные модели, такие как NVIDIA H100 и A100 с 80 ГБ видеопамяти с поддержкой GPUDirect и NVLink технологий, а также новейшая H200, что позволяет ускорить вычислительные процессы и увеличить объем обрабатываемых данных.
Мы стали первой компанией в России, внедрившей технологию виртуализации для этих графических процессоров, что делает аренду сервера в дата-центре еще более гибкой и доступной.
Наша техподдержка доступна в любое время суток, чтобы помочь с любыми техническими вопросами.
Для ускорения старта мы предоставляем виртуальные машины с предустановленным ПО: Ubuntu, Windows Server, CUDA, Docker, vLLM и другие. Вы можете развернуть облачный GPU-сервер с нужной ОС и стеком буквально за несколько кликов.
Отличительной чертой immers.cloud является использование иммерсионного охлаждения — технологии охлаждения серверов, где оборудование полностью погружается в диэлектрическую жидкость, что обеспечивает:
Благодаря иммерсионной технологии, immers.cloud предлагает стабильность и высокую производительность, что особенно важно для длительных и ресурсоемких задач, таких как обучение нейросетей или инференс.