Получите мощность GPUза считанные минуты —без покупки оборудования.
Bulutistan AI Cloud предоставляет ускорители класса L40S и H200 как услугу — для model training, fine-tuning и высоконагруженного inference. Без забот о закупке, установке и обслуживании: платите по факту использования в суверенном облаке на базе OpenStack, размещённом в Турции.
- 141 GB
- память H200 HBM3e
- 4.8 TB/s
- пропускная способность памяти
- мин.
- на предоставление ресурсов
- TR
- расположение данных
Не покупайте GPU — арендуйте результат.
Развёртывание собственного GPU-кластера означает длительные сроки закупки, высокие первоначальные вложения, планирование питания и охлаждения, а также постоянное обслуживание. К моменту, когда карты приходят, потребности уже изменились, и мощность либо простаивает, либо оказывается недостаточной.
С GPU as a Service вы получаете доступ к ускорителю как к услуге: при росте нагрузки он масштабируется за считанные секунды, а по её завершении останавливается. CapEx на оборудование превращается в предсказуемый OpEx, пропорциональный потреблению.
Ваша команда занимается не управлением кластером, а моделью, продуктом и ценностью для бизнеса.
OpEx вместо CapEx
Вместо многомиллионных первоначальных вложений в оборудование — предсказуемые расходы только за фактически использованные GPU-часы.
Запуск за считанные минуты
Без ожидания закупки и установки: разворачивайте мощность мгновенно через self-service API или консоль.
Масштаб под задачу
Растите на одной и той же инфраструктуре — от PoC до высоконагруженной эксплуатации; не платите за простаивающие карты.
Ноль операций с оборудованием
Драйверы, firmware, питание и охлаждение — на нашей стороне; вы сосредотачиваетесь на своей нагрузке.
Правильный ускоритель под каждую задачу.
Не каждой задаче нужен один и тот же GPU. L40S — для экономичного inference и training среднего масштаба; H200 — для требовательного к памяти training больших моделей и высокопроизводительного inference. Оба — в одном облаке, за одним API.
NVIDIA L40S
Ada Lovelace · экономичный inference и training среднего масштаба
Сильное соотношение цены и производительности. Идеален для production inference, fine-tuning среднего масштаба, computer vision, а также графических и видеонагрузок; в общих сценариях удерживает низкую удельную стоимость.
- Архитектура
- Ada Lovelace
- Память GPU
- 48 GB GDDR6 (ECC)
- Пропускная способность памяти
- ~864 GB/s
- Tensor Core
- 4-е поколение · FP8
NVIDIA H200
Hopper · training больших моделей и требовательный к памяти inference
141 GB HBM3e и пропускная способность 4.8 TB/s снимают ограничение по памяти. Пиковая производительность для LLM training, длинного контекста и inference с большими батчами, а также для production-трафика, требующего высокой пропускной способности.
- Архитектура
- Hopper
- Память GPU
- 141 GB HBM3e
- Пропускная способность памяти
- 4.8 TB/s
- Ускорение
- Transformer Engine · FP8 · NVLink
Гибкость общего пула или изоляция выделенных ресурсов.
Выбирайте по ритму вашей нагрузки: общий пул — для переменных и экспериментальных нагрузок, однопользовательская выделенная мощность — для непрерывной эксплуатации, подпадающей под регулирование.
Общие GPU
Многопользовательский пулМгновенная мощность из оптимизированного пула. Самый экономичный старт для PoC, переменного трафика и экспериментальных нагрузок.
- PAYG · тарификация по $/1M token
- Мощность, масштабируемая за считанные секунды
- Идеально для PoC и переменных нагрузок
- Низкий порог входа
Выделенные GPU
Однопользовательские, изолированныеВыделенные вам изолированные ускорители. Предсказуемая производительность для непрерывной эксплуатации, крупномасштабного training и корпоративных сценариев, требующих письменного SLA.
- Полная однопользовательская изоляция
- Письменный SLA и зарезервированная мощность
- Стабильность для непрерывной эксплуатации и training
- Дополнения по соответствию KVKK и требованиям регуляторов
На облаке с открытым стандартом — с суверенитетом над данными.
Bulutistan AI Cloud построен на open-source OpenStack. Это означает инфраструктуру без привязки к конкретному поставщику (без vendor lock-in), в которой данные остаются в пределах Турции, а мощность полностью находится под вашим контролем.
GPU passthrough и MIG
GPU на Nova compute назначаются вашей нагрузке максимально эффективно — как через passthrough целой карты, так и в виде разделов MIG.
Изоляция по арендаторам
Полная изоляция на уровне организации, проекта и сети благодаря модели идентификации и проектов Keystone; безопасное разграничение в многопользовательской среде.
Self-service и IaC
Управление инфраструктурой как кодом (IaC) через API Nova, Neutron и Cinder — с помощью Terraform и Kubernetes.
Суверенитет над данными
Обработка и хранение остаются в регионах, размещённых в Турции; благодаря открытому стандарту сохраняются переносимость и возможность аудита.
Каждый уровень — от приложения до GPU — строится на компонентах с открытым стандартом; всё остаётся переносимым и поддающимся аудиту.
Единая инфраструктура для любых вычислительно-ёмких нагрузок.
LLM training и fine-tuning
Обучайте большие языковые модели с нуля или выполняйте fine-tune на своих корпоративных данных; память H200 делает возможными длинный контекст и большие батчи.
Высоконагруженный inference
Обслуживайте production-трафик с низкой задержкой: оптимизируйте удельную стоимость с L40S и пропускную способность с H200.
Computer vision и multimodal
Ускоренная мощность для training и inference моделей обработки изображений, видео и мультимодальных данных.
RAG и векторные нагрузки
Масштабируемая мощность GPU для генерации embedding и высоконагруженных RAG-конвейеров.
Исследования и PoC
От идеи до прототипа: быстрые, недорогие и воспроизводимые экспериментальные среды в общем пуле.
HPC и симуляции
Запускайте параллельные нагрузки — научные вычисления, симуляции и рендеринг — на скорости GPU.
От GPU до модели — под одной крышей.
Инфраструктура (GPU) и LLM-ÑеÑÐ²Ð¸Ñ размещены в одном облаке: единый поставщик от оборудования до готовой к эксплуатации модели — от начала до конца.
Комплексный AI Cloud
Под одной крышей — GPU as a Service и LLMaaS; переход от инфраструктуры к API модели проходит без трения.
Суверенитет над данными в Турции
Обработка и хранение — в локальных регионах; основа, соответствующая требованиям KVKK и корпоративного регулирования.
Экономика по факту использования
Вместо первоначальных вложений в оборудование — предсказуемые расходы, пропорциональные потреблению; никакой оплаты за простаивающую мощность.
Корпоративная изоляция и поддержка
Выходите в эксплуатацию уверенно — с изоляцией по проектам, выделенной мощностью и поддержкой solution-инженера.
Составим вместе GPU-план под вашу нагрузку.
Расскажите о потребностях в мощности, размере модели и бюджете; наша команда решений вместе с вами определит, что подойдёт — общие или выделенные ресурсы, L40S или H200. Цена и квоты письменно подтверждаются в ходе беседы.