Аренда GPU для научных расчётов и HPC
Научные и инженерные расчёты требуют мощностей, которые сложно обосновать в закупке: суперкомпьютерное время выделяется по квоте и с ожиданием в очереди, а собственный кластер под проектную задачу экономически не оправдан. При этом расчёт нужен здесь и сейчас, а не через месяц согласований.
QuData даёт доступ к картам A100, H100 и H200, включая multi-GPU конфигурации, на срок конкретной задачи. Вы получаете полный root-доступ по SSH и разворачиваете нужное окружение сами — CUDA Toolkit, MPI, контейнеры с расчётными пакетами. Оплата идёт за фактическое время счёта, без капитальных затрат и без очереди.
Готовые образы
В научных расчётах окружение обычно специфично для задачи, поэтому мы даём базу и полный контроль над машиной.
CUDA Toolkit
Чистый инстанс с актуальной версией тулкита, компиляторами и библиотеками. Отправная точка для собственного кода.MPI-окружение
Настроенный стек для параллельных расчётов на multi-GPU конфигурациях.Docker и Singularity
Запуск контейнеров с расчётными пакетами, включая образы, собранные в вашей организации.JupyterLab
Интерактивный режим для подготовки данных, отладки моделей и визуализации результатов.Кому подходит
Вузам и научным институтам
Закрыть расчётную часть исследования в срок гранта, не проходя процедуру закупки оборудования и не ожидая квоты на кластере.Инженерным расчётам
Провести серию симуляций CFD или прочностного анализа под конкретный проект и не содержать мощности между заказами.Биоинформатике
Обработать данные секвенирования и провести молекулярное моделирование на мощностях, соразмерных задаче.Финансовому моделированию
Прогнать симуляции Монте-Карло и стресс-сценарии, где время расчёта напрямую влияет на ценность результата.Как подобрать GPU под научные расчёты
Требования вычислительных задач отличаются от требований машинного обучения принципиально — и карта, оптимальная для обучения нейросетей, может оказаться неудачным выбором для численного моделирования.
Двойная точность и почему она решает
Большинство инженерных и физических расчётов требует вычислений с двойной точностью — FP64. Ошибка округления в итеративных схемах накапливается, и одинарной точности для устойчивого решения часто недостаточно.
Здесь проходит главный водораздел в линейке карт. Профессиональные ускорители A100, H100 и H200 имеют полноценные блоки FP64, тогда как у игровых карт производительность двойной точности урезана в десятки раз. RTX 4090 быстрее A100 в задачах одинарной точности и катастрофически медленнее в FP64. Прежде чем выбирать карту, определите, в какой точности работает ваш решатель.
Если задача допускает смешанную точность — а многие современные схемы допускают — картина меняется, и выбор становится шире.
Память и пропускная способность
В численном моделировании производительность чаще упирается не в вычислительные ядра, а в скорость доступа к памяти. Расчётная сетка постоянно перечитывается, и пропускная способность памяти становится определяющей. Карты с памятью HBM выигрывают у карт с GDDR именно на таких задачах, даже при сопоставимой пиковой производительности.
Объём памяти определяет максимальный размер задачи: сетка целиком должна помещаться в память карты либо корректно разбиваться между несколькими ускорителями.
Multi-GPU и масштабирование
Для задач, которые не помещаются в одну карту, расчётная область делится между ускорителями. Эффективность такого масштабирования зависит от того, сколько данных приходится передавать между картами на каждой итерации. Задачи с локальными взаимодействиями масштабируются хорошо, задачи с глобальными связями — заметно хуже.
Перед запуском длинной серии расчётов имеет смысл прогнать тест масштабирования на двух и четырёх картах: он покажет, есть ли смысл платить за более крупную конфигурацию, или прирост не оправдает затрат.
Организация расчёта на арендованных мощностях
Долгие расчёты стоит разбивать на этапы с сохранением промежуточного состояния. Это стандартная практика в HPC, и на арендованном инстансе она особенно уместна: вы можете остановить машину между этапами, перезапустить расчёт на другой конфигурации и не потерять результат при завершении сессии. Продумайте выгрузку результатов в постоянное хранилище как часть расчётного скрипта.
Часто задаваемые вопросы
Какие задачи можно считать на арендованных GPU?
Молекулярное моделирование, инженерные расчёты CFD и FEM, биоинформатика, финансовые симуляции Монте-Карло и любые задачи с массовым параллелизмом.
Доступны ли multi-GPU конфигурации?
Да, в маркетплейсе есть сборки из нескольких карт с высокоскоростным соединением — они подходят для задач, которые не помещаются в память одного ускорителя.
Какие карты подходят для расчётов двойной точности?
Для FP64-нагрузок выбирайте A100, H100 или H200 — у игровых карт производительность двойной точности значительно ниже.
Можно ли арендовать мощности для вуза или лаборатории?
Да, аренда подходит под проектные задачи и не требует капитальных затрат на закупку оборудования. Для длительных проектов доступны месячные тарифы.
Поддерживается ли работа через MPI и очереди задач?
Да, вы получаете полный root-доступ по SSH и разворачиваете нужное окружение самостоятельно, включая MPI и планировщики.