NovaPodGPU 서버 임대
RTX 4090, RTX 5090부터 H100, A100, H200까지 GPU 서버 임대. Docker 포드 또는 root KVM 서버로, 초 단위 청구. 실시간 가격은 마켓에 있습니다.
계산 한계에 하드웨어를 맞추세요
1. LLM 서빙과 실시간 추론
LLM 토큰 생성은 대부분 메모리 대역폭에 막힙니다. FP16 70B 모델은 KV 캐시 전에 약 140GB VRAM이 필요합니다. H200 한 장(141GB, 4.8TB/s) 또는 MI300X(192GB, 5.3TB/s)면 한 장치에 들어갑니다. 30B 미만은 L40S(48GB)나 RTX PRO 6000(96GB)이 달러당 토큰이 더 많습니다.
2. 사전학습과 분산 파인튜닝
밀집 모델과 MoE 학습은 그래디언트 동기화가 빨라야 합니다. NovaPod는 Hopper NVLink 4(900GB/s)와 Blackwell NVLink 5(1.8TB/s)의 8-GPU 노드, 그리고 멀티노드 PyTorch FSDP와 Megatron-LM용 3.2Tb/s InfiniBand를 제공합니다.
3. 미디어, VFX, 프로토타입
ComfyUI Flux, 3D Gaussian Splatting, Blender에는 RTX 4090과 RTX 5090이 스팟 호가로 FP32 연산을 줍니다. 작업이 끝나도 체크포인트가 남도록 빠른 영구 스토리지를 붙이세요.
가속기 등급과 토폴로지
A100 GPU and NVIDIA H100 price
Datacenter GPU rental for 80 GB and 141 GB jobs. The NVIDIA H100 price and the A100 GPU starting ask are on each price page.
Frontier LLM inference (70B-405B), long-context decode, high-batch serving
FP8 model fine-tuning, continuous pre-training, high-throughput vLLM serving
Dense & MoE training, native FP4 inference, ultra-low latency generation
Extreme memory-bound workloads, massive KV cache pooling, trillion-param scale
Rack-scale AI factories, unified Grace CPU memory, trillion-parameter training
Cost-efficient 80GB fine-tuning, FP16/BF16 deep learning, multi-GPU FSDP
Workstation & High-Throughput Inference
High VRAM PCIe cards optimized for batch inference, media generation, and rendering.
Single-card 70B inference, massive ECC memory, 3D visualization & rendering
Sub-30B LLM serving, batch Flux.1 image synthesis, Omniverse & Blender rendering
Stable Diffusion batch generation, mid-tier fine-tuning, CAD & VFX pipelines
RTX 4090 and RTX 5090 rental
Rent an RTX 4090 or rent an RTX 5090 for ComfyUI, a short LoRA, and other 24–32 GB jobs.
Blackwell dev workstation, rapid iteration, local LLM evaluation, video diffusion
LoRA fine-tuning, ComfyUI Flux studios, entry-level research at under $0.50/hr
Budget-conscious 24GB AI training, testing Docker pipelines from $0.10/hr
AMD Instinct & Open Ecosystem
AMD CDNA 3 architecture powered by ROCm open-source stack.
Raw 192GB memory per GPU, ROCm 6.2 deep learning, PyTorch vLLM serving
GPU별 상세 가이드
아키텍처, 메모리가 쓰이는 곳, 각 가속기를 켜는 방법.