GPU-выбор: между паникой и пустой тратой денег
Вы знаете это чувство. Нужно запустить модель, а выбор GPU похож на гадание на кофейной гуще. A100, H100, Blackwell B200, или может быть что-то от AMD или Intel? А память? А стоимость в час? Цены прыгают как курс крипты. Вам обещают «оптимальную конфигурацию», а вылетает счет на тысячи долларов за инференс модели, которую можно было запустить в десять раз дешевле.
Computra.ai решает эту проблему за четыре вопроса. Никаких регистраций, никаких подписок. Просто отвечаете, что вам нужно, и получаете конкретные рекомендации по GPU от реальных облачных провайдеров. Звучит слишком просто, чтобы быть правдой? Давайте разберемся.
Как это работает? Магия четырех вопросов
Интерфейс Computra.ai — это минимализм в лучшем смысле. Никаких сложных графиков и таблиц с сотнями колонок. Только четыре пункта:
- Тип задачи: Инференс или тонкая настройка (fine-tuning). Это критично. Для инференса Llama 3.3 70B и для ее дообучения нужны совершенно разные ресурсы.
- Модель: Выбираете из списка — GPT-5 OSS, Claude 3.7, Gemini Ultra 2, открытые Llama, Mistral, Qwen. Список обновляется. На февраль 2026 там уже есть свежие релизы вроде DeepSeek-V3.
- Объем данных/запросов: Для инференса — ожидаемое количество токенов в секунду (TPS). Для тонкой настройки — размер датасета. Инструмент не требует точных цифр, хватит примерного диапазона.
- Бюджет: Самый болезненный пункт. Но здесь можно указать «я жмот» или «готов платить за скорость». Система поймет.
На основе этого Computra.ai лезет в свою базу данных (которая, судя по всему, парсит прайсы основных облаков в реальном времени) и выдает 2-3 варианта. Не просто «берите H100». А конкретно: «H100 80GB SXM5 на Lambda Labs — $4.10/час, хватит для 1500 TPS, или A100 80GB на Vast.ai за $2.80/час, но будет на 30% медленнее».
Живой пример: от теории к конкретным цифрам
Допустим, вы стартап, который хочет запустить API для инференса модели Mixtral 8x22B. Раньше пришлось бы открывать десяток вкладок: AWS, GCP, Azure, Lambda, Paperspace. Сравнивать тарифы, считать vRAM, гадать про сетевую задержку.
С Computra.ai: выбираем «Инференс» -> «Mixtral 8x22B» -> «Высокая нагрузка (1000+ запросов/мин)» -> «Бюджетный». Через три секунды получаем:
- Лучший вариант: 2x RTX 6000 Ada (48GB) на Crusoe Cloud. $1.92/час. Общая память 96GB, что идеально для квантования модели в 4-bit.
- Альтернатива: L40S 48GB на Google Cloud. $2.15/час. Чуть дороже, но проще масштабировать.
- Эконом-вариант: A100 40GB на Vast.ai. $1.45/час. Но придется использовать более агрессивное квантование (может сказаться на качестве).
Это не абстрактные советы. Это кликабельные ссылки на конфигураторы провайдеров с уже подставленными параметрами. Осталось нажать «арендовать».
Внимание на детали! Computra.ai не волшебник. Он не знает про ваши скидки от провайдера или текущие акции. Всегда проверяйте финальную цену на сайте аренды. Инструмент дает отправную точку, а не финальный контракт. Для долгосрочных проектов изучите наш разбор аренды vs покупки GPU в 2026.
А что с альтернативами? Не один такой умный
Конечно, Computra.ai не единственный игрок на поле.
- GPU Rental Price Tracker — это скорее дашборд с ценами. Мониторит колебания, показывает тренды. Но он не говорит, что именно брать под вашу задачу. Это инструмент для тех, кто уже знает, что ему нужно, и хочет поймать лучший момент.
- Ручной расчет через калькуляторы AWS или GCP. Скучно, долго, легко ошибиться в конфигурации. Плюс, они никогда не посоветуют конкурента.
- Специализированные сервисы вроде CompactAI для тонкой настройки. Они решают более узкую задачу и часто включают стоимость GPU в свой прайс.
Фишка Computra.ai в том, что он агностик. Ему все равно, где вы арендуете. Его цель — найти баланс между производительностью и стоимостью под ваши параметры. И он бесплатный. (Пока что. В 2026 году это редкая щедрость).
Кому стоит кликнуть на computra.ai прямо сейчас?
Этот инструмент — не для всех. Если вы управляете кластером из десяти DGX, вы и так все знаете. Но вот кому он спасет нервы и бюджет:
- Студенты и исследователи: У которых grant на 500$ и нет времени разбираться в тонкостях облачных тарифов.
- Стартапы на ранней стадии: Нужно быстро протестировать гипотезу с минимальными затратами. Computra.ai покажет, как запустить прототип, не сжигая весь раунд финансирования.
- Разработчики-одиночки: Которые хотят дообучить модель на своем датасете, но боятся открыть прайс-лист Google Cloud. Сервис подскажет бюджетные варианты для fine-tuning.
- Не-технические специалисты: Продукт-менеджеры, аналитики, которым нужно «просто запустить модель». Четыре вопроса — это их язык.
Главный недостаток? Computra.ai не учит вас, как работать с GPU. Он не поможет с настройкой CUDA или развертыванием модели. Это чисто рекомендательная система для выбора железа. Как если бы вы спросили у таксиста «какая машина лучше доедет до аэропорта», а не «как водить машину».
Итог: попробуйте, но не выключайте голову
Computra.ai — это как умный друг, который разбирается в облачных прайсах. Он сэкономит вам пару часов гугления и, возможно, сотни долларов на первой же аренде. Особенно он силен в подборе конфигураций для современных LLM, где важно соотношение памяти, ядер и цены.
Но слепо доверять не стоит. Мир облаков меняется каждый день. Новые инстансы, ценовые войны между провайдерами, ваши собственные скидки. Используйте Computra.ai как отправную точку для переговоров или быстрого сравнения. А потом все равно зайдите на сайт провайдера и перепроверьте. Или поставьте свой скрипт для мониторинга цен — как этот сервис, который умеет отслеживать скидки до 40%.
Мой прогноз? К концу 2026 такие агрегаторы станут нормой. А пока Computra.ai — один из немногих, кто делает это просто, бесплатно и без попыток вас обмануть. Что, согласитесь, уже достижение.
