GPU در ایران، بدون دردسر دسترسی
بدون وابستگی به cloud خارجی و محدودیت پرداخت بین‌المللی؛ latency پایین برای تیم‌های داخل کشور.
GPU Cloud
Mizbansam Cloud GPU Servers
سرورهای ابری GPU میزبان‌سام
محاسبات سنگین AI و ML روی GPU اختصاصی در دیتاسنتر ایران؛ آموزش، fine-tuning و inference با دسترسی مستقیم، پشتیبانی فارسی و یکپارچگی با MLOps.
NVIDIA
GPU Enterprise
Iran
دیتاسنتر محلی
Bare/K8s
انعطاف استقرار
1
2
3
4
5
6
7
8
9
همه‌چیز برای workloadهای GPU
GPUهای NVIDIA برای training و inference
ذخیره‌سازی NVMe برای dataset و checkpoint
bare metal یا GPU node در Kubernetes
داده در ایران؛ دسترسی امن SSH و VPN
نصب driver، CUDA و monitoring توسط میزبان‌سام
مقیاس از یک GPU تا چند node
یکپارچگی با MLOps، LLM hosting و RAG
چرا GPU ابری میزبان‌سام
سختافزار مناسب AI نه فقط VPS معمولی
VRAM، پهنای باند حافظه و فضای NVMe برای آموزش و inference واقعی طراحی شده است.
آماده از روز اول
driver، CUDA toolkit و پشته پایه نصب میشود تا سریع به Jupyter، Docker یا pipeline خود برسید.
انعطاف bare metal و Kubernetes
برای performance حداکثری bare metal بگیرید؛ برای ارکستراسیون و اشتراک منابع، GPU را روی K8s وصل کنید.
پشتیبانی فارسی برای عملیات GPU
از sizing تا عیب‌یابی utilization و upgrade سختافزار، تیم فنی میزبان‌سام همراه شماست.
مسیر رشد شفاف
از یک کارت GPU شروع کنید و با رشد مدل و ترافیک، به multi-GPU و cluster ارتقا دهید.
هر workload که به GPU نیاز دارد
آموزش و fine-tuning مدل
train و fine-tune مدلهای ML و LLM روی GPU اختصاصی با فضای کافی برای dataset و checkpoint.
Inference پرترافیک
استقرار مدل برای پاسخ‌دهی سریع؛ مناسب APIهای LLM، vision و سرویسهای تولید محتوا.
پردازش تصویر و ویدیو
کارهای computer vision، رندر و ترنسکود سنگین که CPU به‌تنهایی جوابگو نیست.
آزمایشگاه ML و Jupyter
محیط توسعه با دسترسی notebook، Docker و GPU برای تیم data science قبل از production.
خدمات مرتبط میزبان‌سام
آماده راه‌اندازی سرور GPU هستید؟
نیاز workload خود را بگویید تا پیکربندی NVIDIA مناسب آموزش، fine-tuning یا inference پیشنهاد شود.
درخواست مشاوره GPUسوالات متداول
چه GPUهایی موجود است؟
بسته به موجودی، کارتهای NVIDIA کلاس دیتاسنتر پیشنهاد میشود. در مشاوره، VRAM و نوع workload تعیینکننده پیکربندی است.
آیا برای LLM inference کافی است؟
بله. با quantization مدلهای ۷B تا ۷۰B روی GPU مناسب اجرا میشوند؛ برای حجم بالا چند GPU یا batching پیشنهاد میشود.
bare metal یا ماشین مجازی؟
هر دو. bare metal برای حداکثر عملکرد؛ VM یا GPU node در Kubernetes برای انعطاف و اشتراک منابع.
آیا چند GPU در یک سرور دارید؟
بله. سرور multi-GPU برای training موازی و inference پرترافیک در دسترس است.
دسترسی remote چگونه است؟
از طریق SSH، VPN امن یا محیط notebook مدیریتشده، مطابق نیاز تیم شما.
تفاوت با Cloud VPS چیست؟
سرور GPU سختافزار NVIDIA اختصاصی برای workloadهای AI است؛ Cloud VPS برای سرویسهای عمومی و محاسبات سبکتر مناسب است.