Blackwell GPU · 32GB GDDR7 · AI/ML

Аренда сервера с RTX 5090 32GB

Выделенный GPU-сервер для обучения YOLO, генерации изображений в Stable Diffusion / ComfyUI, инференса LLM, компьютерного зрения и AI-сервисов. Без соседей по видеокарте, с публичным IPv4, договором и технической поддержкой.

Оставить заявку Посмотреть скорость YOLO

21 760CUDA-ядер

32GBGDDR7 видеопамяти

1 Гбит/сканал включён

55 000 ₽стоимость в месяц

Что даёт RTX 5090 для AI

Это не серверная H100/A100, но для многих практических задач RTX 5090 даёт очень высокую скорость за меньший бюджет: обучение CV-моделей, генерация изображений, тестирование LLM, RAG и инференс.

32GB

Память GDDR7

Хватает для большинства задач компьютерного зрения, SDXL/FLUX в оптимизированных режимах, LoRA/QLoRA и запуска средних LLM в квантизации.

5 Gen

Tensor Cores

Пятая генерация Tensor Cores полезна для AI-вычислений, mixed precision, инференса и современных PyTorch/CUDA workload.

1.79TB/s

Пропускная способность

Широкая 512-битная шина и GDDR7 помогают в задачах, где всё упирается в обмен с видеопамятью: diffusion, CV, batch-инференс.

Параметр	RTX 5090	Практический смысл
Архитектура	Blackwell	Новая платформа NVIDIA для игр, графики, AI и creator-задач.
CUDA cores	21 760	Высокая вычислительная плотность для PyTorch, TensorFlow, рендера и CV.
Видеопамять	32GB GDDR7, 512-bit	Ключевой лимит для размера batch, модели и разрешения изображений.
NVLink	Нет	Память двух карт не объединяется как единый пул. Для больших моделей лучше RTX PRO 6000 96GB / A100 / H100.
Питание GPU	до 575W	Важна нормальная серверная обвязка, охлаждение и стабильное питание.

Скорость обучения YOLO

Для клиента важна не абстрактная TFLOPS-цифра, а сколько времени займёт обучение модели. Поэтому на странице есть блок с понятным замером и командами для повторения теста.

Пример блока со скоростью обучения YOLO на RTX 5090 — Визуальный блок для страницы: скорость обучения YOLO, условия теста и честная оговорка по зависимости результата от датасета.

~1 час

ориентир для 100 эпох YOLOv8s

Публичный ориентир: YOLOv8s, VisDrone, 100 эпох, imgsz 640, batch 16 на RTX 5090 — около 1 часа. Для ваших данных результат может отличаться: влияет размер датасета, разрешение, augmentation, batch, cache, workers и версия CUDA/PyTorch.

YOLOv8 / YOLO11 imgsz 640–1280 batch подбирается по VRAM

Команда для проверки обучения

pip install -U ultralytics

yolo detect train \
  model=yolo11m.pt \
  data=data.yaml \
  imgsz=960 \
  batch=16 \
  epochs=100 \
  device=0 \
  workers=16 \
  amp=True \
  cache=disk \
  project=runs/train \
  name=rtx5090-test

Команда для замера инференса

yolo benchmark \
  model=runs/train/rtx5090-test/weights/best.pt \
  data=data.yaml \
  imgsz=960 \
  device=0 \
  half=True

Для коммерческого проекта лучше сначала прогнать тест на ваших изображениях. Так будет понятно, хватит ли одной RTX 5090 или нужно брать карту с большей VRAM.

Генерация изображений

RTX 5090 хорошо подходит для Stable Diffusion, SDXL, ComfyUI, batch-генерации, продуктовых карточек, рекламных визуалов и прототипирования creative pipeline.

AI-генерация дата-центра — Инфраструктурный визуал: ЦОД / серверная / технологичная реклама.

AI-генерация предметного рендера — Предметная генерация: товарная карточка, маркетплейс, баннер.

AI-генерация цифрового персонажа — Персонаж / digital human: аватары, рекламные образы, креативы.

AI-генерация промышленной сцены — Промышленный сценарий: производство, видеоаналитика, CV-демо.

Для каких задач брать RTX 5090

Карта хороша там, где нужна высокая скорость, но не требуется серверная ECC-память и 80–96GB VRAM.

Computer Vision

YOLO, сегментация, классификация, видеоаналитика, детекция объектов, обработка изображений и видеопотоков.

Генеративная графика

Stable Diffusion, SDXL, FLUX, ComfyUI, рекламные изображения, продуктовые карточки, batch-генерация.

LLM и RAG

Инференс средних моделей, внутренние AI-боты, RAG-системы, прототипы сервисов и тестирование гипотез.

Fine-tuning

LoRA/QLoRA, дообучение моделей на своих данных, эксперименты перед покупкой собственного железа.

Рендер и видео

CUDA-задачи, 3D, кодирование видео, обработка медиа и пайплайны для контента.

API-сервисы

Постоянный GPU-worker под очереди задач, REST API, Telegram-боты, внутренние ML-сервисы.

Что входит в аренду

Вы получаете не «кусок GPU в облаке», а выделенный сервер. Это проще для постоянных задач, приватных данных и настройки окружения под себя.

Конфигурация сервера

GPU	1× NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB GDDR7
CPU	AMD Ryzen 9 7945HX, 16 ядер / 32 потока
RAM	64GB DDR5, возможна конфигурация 128GB
SSD	1TB NVMe PCIe 4.0
Сеть	1 Гбит/с, включено 100TB трафика
После лимита	скорость до 200 Мбит/с
Доступ	SSH, RDP, IP-KVM / удалённое управление
ОС	Ubuntu, Debian, Windows или custom-образ

Как запускаем проект

Уточняем задачу

YOLO, LLM, Stable Diffusion, ComfyUI, API или custom workload.

Ставим окружение

Драйвер NVIDIA, CUDA, Docker, PyTorch, Ultralytics, ComfyUI или ваш образ.

Проверяем скорость

Делаем тест на вашем датасете или workflow, чтобы не продавать «вслепую».

Передаём доступ

Вы получаете выделенный сервер, публичный IP и рабочую среду.

Сравнение с другими GPU

RTX 5090 — быстрый вариант для практических AI-задач. Но если модель упирается в видеопамять, лучше сразу смотреть карты с большим VRAM.

GPU	Память	Где сильна	Ограничения
RTX 5090	32GB GDDR7	Скорость, YOLO, генерация изображений, CV, инференс, тесты AI	Нет ECC, нет NVLink, меньше памяти чем у RTX PRO 6000 / A100 / H100
RTX 4090 48GB	48GB	Больше VRAM, LLM и инференс средних моделей	Модифицированная карта, ниже поколение, не серверный класс
RTX A5000	24GB ECC	Стабильные production-задачи, ECC, профессиональная серия	Слабее по скорости и меньше VRAM
RTX PRO 6000	96GB ECC	Крупные модели, большие batch, 70B quant, корпоративные задачи	Дороже аренда
A100 / H100	40–80GB HBM	Датацентр, большие модели, обучение, enterprise workload	Сильно дороже и не всегда нужен для задач клиента

Заявка на аренду

Нужен RTX 5090 под вашу задачу?

Напишите, что запускаете: YOLO, ComfyUI, Stable Diffusion, LLM, обучение или инференс. Подскажем, хватит ли RTX 5090 32GB, или лучше выбрать GPU с большей видеопамятью.

Позвонить: +7 926 000-02-03 ag@nxss.ru

Заявка оформляется на основном сайте Кубит

Нажмите кнопку ниже — откроется форма заявки на ikubit.ru. В сообщении укажите: «Аренда RTX 5090», нужную ОС, срок аренды и задачу.

1. Задача: YOLO, ComfyUI, Stable Diffusion, LLM, инференс или обучение.

2. Требования: ОС, Docker/CUDA, SSH/RDP, публичный IPv4, объём диска.

3. Срок: тест на несколько дней, месяц или долгосрочная аренда.

Перейти к заявке на ikubit.ru

Документы и согласия оформляются на основном сайте: политика ПДн, публичная оферта.

FAQ

Коротко по частым вопросам перед арендой.

RTX 5090 подходит для YOLO?

Да. RTX 5090 хорошо подходит для обучения и инференса YOLO/Ultralytics, особенно если датасет и batch помещаются в 32GB VRAM. Для больших разрешений 1280+ и тяжёлых моделей batch может потребоваться уменьшать.

Можно поставить ComfyUI и Stable Diffusion?

Да. Можно развернуть ComfyUI, Automatic1111/Forge, SDXL, FLUX, LoRA, ControlNet и очередь генерации через API.

Подходит ли RTX 5090 для больших LLM?

Для средних моделей и квантизованных LLM — да. Ограничение — 32GB видеопамяти. Если нужна большая модель или высокий batch, лучше рассматривать RTX PRO 6000 96GB, A100 или H100.

Это выделенный сервер или общий GPU?

Это выделенный сервер. GPU, CPU, RAM и диск не делятся с соседями, что удобнее для постоянных задач и приватных данных.

Как оформляется аренда?

Работаем с юрлицами, ИП и физлицами. Возможны договор, счёт, акты и оплата по согласованным условиям.