ТОП-11 лучших VPS/VDS с GPU в 2026 году

ИИ-сервисы, рендеринг, генеративная графика и высоконагруженные приложения съели лимиты обычных виртуальных машин. Растёт спрос на серверы с видеокартами — для обучения и инференса моделей, обработки видео, компьютерного зрения и любых задач с CUDA и OpenCL. Мы собрали ориентир по рынку: как выбрать VPS/VDS с GPU, где искать готовые конфиги и у каких провайдеров быстрее всего получить доступ к видеокартам или собрать кастом под задачу. Без фанатизма в терминах — только практичный взгляд и нюансы, о которых обычно вспоминают слишком поздно.

Выбирай под себя 👇

🥇 ISHosting.com - Запусти ИИ или рендер: запроси GPU-конфигурацию или выделенный сервер с видеокартой и тестируй до 7 дней

🥈 Aeza.ru - Быстрый старт в РФ: NVMe+Ryzen, GPU-доступ по запросу в поддержку и кастомные биллинговые опции

🥉 4VPS.su - Бюджетные площадки и 30+ локаций: уточняй наличие GPU и vGPU, гибкая апгрейд-сетка

🏆 Timeweb.com - Облако с почасовой оплатой: подключай GPU-опции и автоматизируй инфраструктуру через API/Terraform

🏆 FirstVDS.ru - Кастомные сборки и выделенные конфиги: проверь наличие видеокарт в РФ/ЕС

🏆 AdminVPS.ru - NVMe+KVM, DDoS и ежедневные бэкапы: запроси сервер с GPU под Stable Diffusion или CV

🏆 VDSina.ru - Прозрачные тарифы и 1 Гбит/с: согласуй GPU-ресурсы и тестируй пропускную способность

🏆 Beget.com - VPS/VDS и выделенные сервера: запроси лимит VRAM под LLM/SDXL и настрой авто-бэкапы

🏆 SprintHost.ru - 10 Гбит/с порт: собирай связку для инференса и видеотрансляций с GPU по заявке

🏆 FastFox.pro - Простой старт для питонщиков: подними API на VDS и подключи GPU-конфиг через тикет

🏆 Fornex.com - Европа/США: уточни наличие NVIDIA, DDoS-защиту и собери среду под CUDA

Графические видеокарты в облаке — это не «про игрушки». Нужна видеопамять и параллельные вычисления: от инференса Llama и Mistral до генерации картинок в SDXL и монтажа видео в пайплайнах. Даже небольшой RTX с 12–16 ГБ VRAM снимает узкие места по времени обработки, а A100/L40S в разы ускоряют сложные графовые операции и обучение.

Сервер с видеокартой позволяет масштабироваться горизонтально. Можно строить пул GPU-воркеров, запускать очередь задач и платить ровно за то время, когда процессор графики действительно работает. Это выгоднее, чем держать собственный железный парк, особенно если нагрузка всплесками.

Ещё одна причина — эксперименты. В облаке проще сменить конфигурацию, поставить другую версию CUDA, обновить драйверы и протестировать несколько моделей параллельно. С локальным ПК так не получится: упираешься в один корпус и одну видеокарту.

Определяем «узкое место» рабочей нагрузки. Генеративная графика почти всегда утыкается в VRAM и скорость диска, инференс LLM — в VRAM и пропускную способность сети к хранилищу, обучение моделей — в VRAM и I/O на датасеты. Дальше — про приоритеты: сколько видеопамяти, какой NVMe, нужен ли быстрый порт 10–25 Гбит/с, сколько трафика включено и как считается сверхлимит.

GPU в виртуалках бывает разное: выделенная карта целиком (passthrough), виртуальные доли (vGPU) и «соседство» на сервере, когда карты делят несколько инстансов. Подготовь вопросы к провайдеру: какая модель GPU, какая версия драйверов, доступность CUDA/TensorRT, можно ли закрепить карту под вашу ВМ без шаринга.

Даже топовые видеокарты бессильны, если узкое место — диск или сеть. Генерация батча картинок упирается в чтение чекпоинтов и LoRA, а стриминг — в энкодеры и полосу. Если VRAM хватает с запасом, переход на более мощную карту иногда дает меньше прироста, чем перевооружение NVMe и оптимизация пайплайна.

Сердце конфигурации — баланс. Под SDXL — минимум NVMe на 50–100 ГБ для датасетов, быстрый доступ к prefetch и грамотное кэширование. Для LLM-инференса — VRAM и скорость CPU для токенизации, плюс сеть к внешнему векторному хранилищу. Под видео — NVENC/NVDEC и устойчивый аплинк.

ISHosting — один из самых гибких провайдеров по географии и конфигурациям. Больше 40 стран и десятки городов, KVM-виртуализация, быстрые SSD/NVMe и адекватная поддержка. Для задач с GPU можно идти двумя путями: запросить выделенный сервер с видеокартой под вашу нагрузку или уточнить доступность vGPU/passthrough в нужной локации.

Сильная сторона — вариативность. Хотите 1–2 RTX в Европе или несколько A-серий в США? Команда подскажет, где лучше по цене и доступности. Тест дают до 7 дней на Linux и до суток на Windows, этого достаточно, чтобы прогнать CUDA, загрузить модели и проверить реальную пропускную способность под ваши пайплайны.

Нравится прозрачный SLA и поддержка в оплате для РФ: карты, СПБ, ЮMoney и крипта. Для продакшна важны бэкапы и аптайм — тут всё окей: заявляют 99.99% и weekly-бэкапы. По IP — IPv6 бесплатно, IPv4 отдельно, но это стандарт рынка.

👉🏻 Перейти на официальный сайт ishosting.com

Aeza — про скорость на NVMe и мощные Ryzen в РФ, плюс хорошие каналы. GPU-конфигурации доступны по заявке в поддержку: можно подобрать выделенный сервер с видеокартой или обсудить вариант виртуализации с доступом к GPU в конкретном ДЦ.

Главное достоинство — поддержка в РФ и широкий выбор тарифов, включая Dedicated vCPU. Если у вас сервис с пиками — отрисовка, инференс по расписанию, — удобно держать VDS как «контроллер», а GPU-узлы подключать по мере потребности.

Биллинг и оплата без боли: МИР, СПБ, YooMoney. Для разработчиков — приятный аплинк до 25 Гбит/с в инфраструктуре, что заметно на выгрузке датасетов и работе с объектным хранилищем.

👉🏻 Узнать о доступности GPU и тарифах aeza.ru

4VPS известен сеткой локаций — Россия и 30+ стран, что полезно, если важна география пользователя или юридические нюансы. Базовые тарифы — бюджетные, а GPU-опции обсуждаются через тикет: провайдер помогает подобрать площадку, где доступны карты или vGPU.

У ребят гибкий апгрейд: можно добавлять ядра, RAM и диск без миграции на другой тариф. Для GPU это означает, что контроллеры, брокеры очередей и вспомогательные сервисы можно держать на недорогих VDS, а сами видеокарты — в выделенных инстансах в той же сети.

Плюс — 1 IPv4 включён и /64 IPv6. Базовая DDoS-защита, 99.9% аптайм — стандартно, но для своей цены выглядит убедительно.

👉🏻 Перейти и запросить GPU-конфиг 4vps.su

Timeweb — крупное облако с почасовой оплатой и понятным API. Для GPU-сценариев это плюс: можно поднять окружение, развернуть драйверы и платить только за реальные часы работы. В ряде локаций доступна интеграция через Terraform — автоматизируете всё вместе с пайплайнами.

Хорошо заходит для микросервисной архитектуры: отдельные VDS для API, очередей, векторных БД и отдельные GPU-узлы для инференса. DDoS и авто-бэкапы подключаются как опции, IPv6 бесплатен — мелочь, но приятно.

Если GPU нужен под проект «волнами», Timeweb с часовой тарификацией часто оказывается самым простым вариантом «без лишней бюрократии».

👉🏻 Подключить инфраструктуру и уточнить GPU timeweb.com

FirstVDS — проверенный провайдер с РФ/ЕС/Казахстан локациями. Для задач с видеокартами уместно рассматривать выделенные сервера под кастом или уточнять возможность GPU на виртуалке через поддержку. Варианты по трафику и сетям позволяют разворачивать публичные API с защитой и бэкапами.

Нравится прозрачная линейка тарифов и включенный IPv4. Если у вас многокомпонентный стек — удобно собрать основу на VDS и подключить GPU-ноды, не выходя из экосистемы провайдера.

Практика показывает: команда вменяемо быстро отвечает на запросы по нестандартным конфигурациям — это важно, когда нужно «вчера» и без экспериментов с незнакомыми ДЦ.

👉🏻 Проверить варианты с GPU и тарифы firstvds.ru

AdminVPS — про практичность: NVMe, KVM, ежедневные бэкапы и Anti-DDoS на ряде тарифов. Для GPU-вариантов — путь через выделенные сервера или запрос в поддержку, если нужен passthrough для конкретной задачи (например, Stable Diffusion, ControlNet или видеодетекторы).

Сильная сторона — локации в РФ и Европе, что помогает собрать распределённую схему: API и хранение артефактов — в одном регионе, GPU — в другом, где дешевле или ближе к аудитории.

Тарифная сетка дружелюбная к бюджету. Если решаете задачу по инференсу/рендеру на ограниченных средствах, имеет смысл начинать здесь, чтобы быстрее выйти на рабочий результат.

👉🏻 Запросить конфигурацию с GPU adminvps.ru

VDSina — минималистичный и прямолинейный провайдер с KVM на AMD EPYC, NVMe и понятной политикой трафика. GPU-ресурсы обсуждаются индивидуально: можно подобрать связку VDS+выделенные «видеокарточные» узлы или перенос ВМ на хост с passthrough.

Подходит, если важна стабильность и бюджет: даже младшие тарифы дают точку входа под контроллеры и вспомогательные сервисы, а GPU подключается по мере роста нагрузки.

При публичном API обращайте внимание на трафик: сверхлимит тарифицируется, что прозрачно и удобно планировать.

👉🏻 Согласовать GPU и протестировать сеть vdsina.ru

Beget — крупный провайдер с VPS/VDS и выделенными серверами в РФ/Казахстане/Европе. Для задач с видеокартой разумно запросить выделенный сервер с GPU или обсудить виртуализацию с доступом к карте под конкретный стек (CUDA, PyTorch, TensorRT).

Нравится бесплатный авто-бэкап и SLA 99,98%. Если запускаете коммерческий сервис — это реально спасает: откатиться после неудачного обновления или сбоя в пайплайне можно без паники.

Ещё плюс — маркетплейс и API: удобно отдавать часть рутинной настройки на автоматику, особенно в связке с GitOps-процессом.

👉🏻 Попросить сборку с видеокартой beget.com

SprintHost — про скорость сети: порт до 10 Гбит/с и NVMe. Это отличная основа для видеотрансляций, массового инференса и пайплайнов, чувствительных к задержкам. GPU настраивают по заявке: можно подобрать сервер с нужной видеокартой для согласованной нагрузки.

Для разработчиков приятно, что на младших тарифах можно недорого держать вспомогательные сервисы, а видеокарты подключать только под время расчётов.

DDoS и авто-бэкапы добавляют стабильности — не нужно собирать «зонтик» из внешних сервисов.

👉🏻 Запросить GPU и протестировать каналы sprinthost.ru

FastFox — «короткая дорога» для тех, кто хочет оперативно поднять сервис на Python/Node и подключить GPU потом. Бюджетные тарифы на VDS, NVMe и поддержка 24/7 — берите как управляющий слой, а видеокарту добавляйте через тикет в нужном ДЦ.

Порт 100 Мбит/с на старте — честное позиционирование, для массивной передачи данных лучше согласовать апгрейд сети вместе с GPU-сервером.

Под задачи инференса и небольших очередей рендера вариант рабочий: недорого, быстро поднимается, поддержка помогает с нестандартными запросами.

👉🏻 Попросить подключить GPU к инфраструктуре fastfox.pro

Fornex в Европе и США часто выбирают, когда нужна зарубежная локация с защитой и NVMe. Исторически у провайдера были доступные конфиги под тяжёлые веб-проекты, а GPU сейчас согласуется индивидуально: в каких ДЦ есть карты, можно ли сделать passthrough и как быстро поднимут сервер.

Если вам важны конкретные страны — Германия, Нидерланды, Швейцария, Испания, США — есть где развернуться. Для ИИ-сервисов с аудиториями в ЕС это экономит задержки и упрощает соответствие политикам.

Оплата в том числе криптой — удобно для интернациональных команд и фриланса.

👉🏻 Узнать о GPU и развернуть окружение fornex.com

Сеть — слабое место многих проектов с GPU. Если у вас публичный API инференса, атаковать будут рано или поздно. Нужна хотя бы базовая DDoS-фильтрация, а лучше — разговор с провайдером о профилях трафика: какие порты открыты, как режут UDP, как строятся GRE/clean-pipe.

Проверяйте не только «полосу», но и стабильность: джиттер, потери, задержки к вашим клиентам и к хранилищам. Выбор локации часто экономит больше, чем «добавить Гбит/с». Для ingest-видеопотоков и realtime-инференса просите трассировки и тесты iperf3.

Если сервис отправляет уведомления или транзакционную почту, репутация IP важна. Заблокированный или «серый» адрес увеличит отказы и доставит письма в спам. Запрашивайте чистые IP, настраивайте rDNS, SPF/DKIM/DMARC и подумайте о выделенном почтовом реле или стороннем провайдере email-доставки.

Для API и ботов тоже актуально: некоторые площадки «карают» подозрительную подсеть. Удобный признак хорошего провайдера — готовность сменить IP без лишних вопросов, если есть объективные проблемы с репутацией.

Автоматические резервные копии — недорогая страховка, которая однажды спасает весь бизнес. Настройте ежедневные снапшоты системы и отдельные бэкапы артефактов/моделей в объектное хранилище. Регулярно проверяйте восстановление: бэкап без теста — не бэкап.

Мониторинг — в связке: nvidia-smi для VRAM и температуры, Exporter для Prometheus, Grafana-дашборды, алерты в Telegram. Пороговые значения ставьте с запасом — перегрев и троттлинг видеокарты рушат SLA для клиентов.

Сервера с GPU часто тащат важные модели/веса и приватные датасеты. Минимум: обновления ОС, закрытые порты, fail2ban/ssh-guard, доступ по ключам, роли в Docker и ограничение привилегий. Шифруйте диски при чувствительных данных и ведите аудит действий (journald, Loki).

Хорошая персонализация — это не только скорость, но и безопасность: отдельные подсети под GPU-узлы, VPN между сервисами, сегментация доступа, разные ключи и секреты для разработчиков и CI/CD.

GPU — дорого. Экономия приходит из архитектуры: отделите контроллеры и API от GPU-воркеров, используйте очередь заданий и масштабируйте воркеры по событию. Храните артефакты вне ВМ — в объектном хранилище, а горячие веса — на локальном NVMe.

Не переплачивайте за VRAM «на всякий случай». Чётко оцените размеры батчей и параметры inference/learning. Часто лучше запускать несколько средних карт параллельно, чем покупать один «флагман» и держать его недозагруженным.

Stable Diffusion/SDXL. Для комфортной генерации с ControlNet и несколькими LoRA — 24 ГБ VRAM, NVMe 100+ ГБ под модели и кэш, CPU 4–8 vCPU. Сетевой порт от 1 Гбит/с, если отдаёте изображения публично. Карты уровня RTX 3090/4090 или L40S дают отличный баланс цена/скорость.

Инференс LLM 8–13B. Практично иметь 24–48 ГБ VRAM, быстрый CPU для токенизации и NVMe 100–200 ГБ для моделей и токенайзеров. Для русскоязычного инференса с аудиторией в РФ — выбирайте локации ближе к пользователю, чтобы не терять секунды на сеть.

Обучение/дообучение. Нужна VRAM от 48–80 ГБ или несколько карт с NCCL. Критичен NVMe с высокими IOPS — поток данных определяет скорость, а не только «сырая мощность» GPU. Просите провайдера тесты fio и референсные бенчмарки.

Видео и стриминг. NVENC/NVDEC, порт 10 Гбит/с и DDoS-профиль. Раскидывайте файловый ввод по нескольким источникам, используйте локальные кэши, а «холодные» данные отдавайте из объектного хранилища.

Чтобы получить сервер с видеокартой, сформулируйте требования: модель/диапазон (например, RTX 4090, L40S, A100), объём VRAM, желаемая локация, необходимая версия CUDA/TensorRT и порт сети. Передайте это в поддержку ISHosting — часто предложат 2–3 варианта с разной ценой и доступностью.

Хорошая идея — попросить тест: прогоните свой контейнер, сравните скорость на разных драйверах (например, 535 vs 550) и проверьте стабильность под вашей рабочей нагрузкой в течение нескольких часов. Так вы избежите «сюрпризов» на проде.

Это виртуальный сервер, к которому подключена видеокарта или её доля (vGPU). В отличие от обычного VDS, здесь есть доступ к CUDA/NVENC и большой VRAM, за счёт чего ускоряются ИИ, рендеринг и обработка видео. Важно уточнять: реальное ли это подключение через passthrough или «виртуальная» доля карты.

Если нужна гибкость и оплата по часам — берите VDS/VPS с GPU. Если критичны стабильная производительность, эксклюзивный доступ к карте и предсказуемые задержки — выделенный сервер. Часто начинают с VDS для пилотов и переходят на «выделенку», когда понятны метрики.

Зависит от задачи. A100/A800 — топ для обучения и больших моделей (до 80 ГБ VRAM). L40S — сильная карта для инференса и графики с хорошей FP8/INT4 производительностью. RTX 4090 — отличное соотношение цена/скорость для SDXL и LLM 7–13B. Смотрите на VRAM, поддержку нужных форматов и бюджет.

SDXL комфортно работает от 16–24 ГБ VRAM, для высоких разрешений и ControlNet — лучше 24+. Llama 7B — от 12–16 ГБ (с квантовкой), 13B — 20–24 ГБ, 70B — несколько карт или 80 ГБ VRAM и распределённый режим.

Да, на выделенных серверах это обычная практика (2–8 карт). На VPS/VDS — зависит от платформы: возможен vGPU или несколько passthrough-девайсов, но это обсуждается с провайдером и зависит от ДЦ.

Да, но проверяйте версии. Уточняйте у провайдера возможность установить конкретный драйвер, NVIDIA Container Toolkit и совместимость CUDA/cuDNN с вашим фреймворком (PyTorch, TensorFlow, TensorRT).

Для диска используйте fio (randread/randwrite, разный размер блока и глубина очереди), для сети — iperf3 к нескольким узлам. Для GPU — nvidia-smi и профилировщики фреймворков, плюс мониторьте p95/p99 задержек.

Нужен провайдер с фильтрацией, rate limiting на уровне балансировщика, кэширование горячих ответов и вынос статики на CDN/anycast. Сегментируйте трафик и держите план аварийного фейловера в другой локации.

Большинство провайдеров из нашего списка принимают карты МИР, СПБ, ЮMoney и нередко криптовалюту. Для юрлиц почти везде есть безнал и счёт. Конкретику смотрите в карточке каждого.

Соберите инфраструктуру как код, поднимите «тень» окружения, синхронизируйте модели и артефакты, прогоните health-check, переключите трафик через балансировщик. На время миграции держите два стека, пока не убедитесь в стабильности нового.

Ещё один практичный сценарий: разворачиваем API и обвязку на Dedicated vCPU тарифе, затем подключаем GPU-узел и прокидываем задачи через очередь (RabbitMQ/Redis). Так вы платите за карту только тогда, когда она действительно работает, а в остальное время сервис живёт на недорогих ресурсах.

Команда Aeza оперативно подскажет варианты по ДЦ, где можно закрепить карту под ваш инстанс и обеспечить нужную полосу.

Если важна международная география и SLA — начните с ISHosting и Fornex. Нужна РФ и быстрые ответы поддержки — посмотрите Aeza, Timeweb и FirstVDS. Экономите бюджет и готовы собирать по частям — подойдут 4VPS, VDSina, FastFox. Для «сильной сети» и стримов — SprintHost. Нужен «комбайн» с авто-бэкапами и API — взгляните на Beget и AdminVPS.

И в любом случае: сформулируйте требования к VRAM, диску, сети и драйверам. Это экономит дни переписки и делает коммерческое предложение точным с первого раза.