Infraestrutura GPU

Servidor GPU para IA

Servidores GPU dedicados para inferência, agentes, cargas vetoriais e laboratórios de IA.

Opções de GPU NVIDIACPU e RAM dedicadasArmazenamento NVMe ou SSDOpções de 1 Gbps e 10 Gbps
Prévia de Servidor GPU para IA
O que é

Servidor GPU para IA hospedado pela Hosthink

Os servidores GPU para IA oferecem aceleração dedicada para serviços de inferência, agentes de IA, geração de imagens, busca vetorial e experimentação privada.

O que éServidores GPU dedicados para inferência, agentes, cargas vetoriais e laboratórios de IA.
Para quem éAPIs de inferência · Laboratórios de IA · Preparação para ajuste fino de modelos · Cargas de visão computacional
Infraestrutura GPUOpções de GPU NVIDIA · CPU e RAM dedicadas · Armazenamento NVMe ou SSD · Opções de 1 Gbps e 10 Gbps · Acesso root
Etapas do fluxo

Etapas de configuração de Servidor GPU para IA

Uma visão rápida do fluxo do produto antes de passar da avaliação da página para um serviço Hosthink em funcionamento.

01

Avalie a adequação da GPU

Comece pela família de servidores GPU que corresponde ao modelo, à memória e ao perfil da carga.

02

Confirme os requisitos da pilha

Escolha se precisa de Ollama, DeepSeek, uma pilha LLM privada ou uma configuração mais ampla de servidor GPU para IA.

03

Prepare a entrega

A Hosthink mantém o processo de configuração claro para conectar o servidor ao seu fluxo de IA.

04

Ajuste conforme o uso aumentar

Passe para uma configuração maior de GPU ou pilha quando o tamanho do modelo, a simultaneidade ou o armazenamento mudarem.

Preços

Planos Starter, Pro e Advanced

Estoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantação. Escopo de gestão confirmado antes da implantação.

GPU Starter

Preço inicial indicativo
$199/mês
GPU de entrada
Testes de inferênciaEstoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantaçãoEscopo de gestão confirmado antes da implantação
Ver estoque de GPUs

GPU Pro

Preço inicial indicativo
$499/mês
GPU de alto desempenho
Cargas de produçãoEstoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantaçãoEscopo de gestão confirmado antes da implantação
Ver estoque de GPUs

GPU Advanced

Preço inicial indicativo
$999/mês
GPU com alta capacidade de VRAM
Modelos maioresEstoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantaçãoEscopo de gestão confirmado antes da implantação
Ver estoque de GPUs
Casos de uso

Fluxos de trabalho reais atendidos

Estes são padrões práticos de implantação para equipes que usam Servidor GPU para IA em pilhas de IA, automação, ferramentas internas e operações.

APIs de inferência

Laboratórios de IA

Preparação para ajuste fino de modelos

Cargas de visão computacional

Recursos

Recursos

01

Estoque de GPUs dedicadas

02

Linux preparado para CUDA

03

Opções de alta largura de banda

04

Acesso root

05

Opções de VLAN privada

06

Entrega gerenciada

Especificações técnicas

Base de produção

01

Opções de GPU NVIDIA

02

CPU e RAM dedicadas

03

Armazenamento NVMe ou SSD

04

Opções de 1 Gbps e 10 Gbps

05

Acesso root

06

Estoque de GPUs e dimensionamento final confirmados antes da implantação

07

Escopo de gestão confirmado antes da implantação

GPU ou CPU

GPUs transformam as cargas de IA

Inferência apenas em CPU pode funcionar para modelos pequenos e tarefas em segundo plano, mas assistentes interativos, fluxos de recuperação e modelos locais maiores precisam de aceleração paralela para oferecer uma experiência utilizável.

01

Menor latência de resposta

A aceleração por GPU ajuda a reduzir a espera em ciclos de chat, programação e agentes, nos quais cada etapa de geração importa.

02

Mais capacidade para modelos maiores

A VRAM determina a facilidade de execução de modelos quantizados e completos com janelas de contexto úteis.

03

Maior simultaneidade

Equipes que atendem vários usuários precisam de capacidade de processamento previsível, não de um único processo de estação de trabalho.

04

Controle da implantação privada

Você escolhe o modelo, o ambiente de execução, a exposição de rede e o ritmo de atualização, sem depender de uma plataforma externa de IA.

Cargas recomendadas

Dimensione o servidor pelo modelo, não pelo título

Modelos locais pequenos

7B-13B
GPU de entrada / quantizado
Protótipos de assistentes internosTestes de prompts e RAG levePadrões de uso de uma única equipe

Inferência em produção

30B-70B
Alta capacidade de VRAM recomendada
Assistentes de conhecimentoBackends de agentes e disponibilização de APIsMais simultaneidade e contexto

Pilhas avançadas de IA

Multi-GPU
Dimensionado com engenharia
Grandes implantações privadas de LLMVários endpoints de modelosRequisitos de isolamento empresarial
Pilhas recomendadas

Combine infraestrutura GPU com ferramentas hospedadas de IA

Servidores privados de IA cuidam da inferência. Aplicativos hospedados podem fornecer a interface, o editor de fluxos ou a camada interna de dados ao redor dela.

Perguntas frequentes

Dúvidas comuns

A GPU é compartilhada?
Não. Os planos de servidor GPU para IA são baseados em estoque de servidores dedicados, não em frações compartilhadas de GPU na nuvem.
Posso implantar minha própria pilha?
Sim. Você pode executar sua própria pilha de Docker, CUDA, servidor de inferência ou aplicativos.
Preciso de uma GPU para toda carga de IA?
Nem sempre. Aplicativos hospedados podem usar APIs externas de modelos, enquanto a inferência local privada geralmente se beneficia de GPU.
Vocês podem dimensionar o servidor?
Sim. Podemos dimensioná-lo conforme a família de modelos, a VRAM, a simultaneidade e os requisitos de armazenamento.
É o mesmo que GPU de nuvem pública?
Não. Estas páginas apresentam implantações de servidores GPU dedicados ou privados, não um endpoint de modelo SaaS compartilhado.
A RAM do servidor é o mesmo que a VRAM da GPU?
Não. VRAM é a memória da GPU, e a RAM do servidor pertence à CPU. Se um modelo não cabe na VRAM, runtimes como o Ollama podem carregar parte dele na RAM do sistema, o que é mais lento; por isso, dimensione a GPU de acordo com o modelo.
O preço indicativo reserva uma GPU específica?
Não. Os preços Starter, Pro e Advanced são preços iniciais indicativos. O modelo de GPU, a VRAM, a localização e o preço mensal final são confirmados na cotação conforme o inventário atual.
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