Рейтинг GPU серверов для нейросетей 2026: Топ лучших хостингов для ML и AI

Для эффективного обучения и деплоя нейросетей критически важен правильный выбор GPU-инфраструктуры, способной выдерживать высокие нагрузки. Мы проанализировали рынок и составили актуальный рейтинг хостингов, предлагающих серверы с видеокартами специально под задачи ML и AI. Ниже дано детальное сравнение тарифов на сервера по производительности железа, стабильности каналов связи и цен для работы с ИИ-моделями.

Поиск тарифов VPS/VDS Рейтинг VPS/VDS по скорости

Лучшие VPS июля для нейросетей и ML

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
Shared Line (VMware)	0.50 Гб.		1 x 2.20 ГГц.	255 руб.
Standard Line 1 (KVM)	1.00 Гб.	8 Гб. ssd	1 x 2.30 ГГц.	911 руб.
Конструктор RU HDD (KVM)	1.00 Гб.	5 Гб.	1 x 2.40 ГГц.	930 руб.
Конструктор RU SSD (KVM)	1.00 Гб.	5 Гб. ssd	1 x 2.40 ГГц.	938 руб.
Конструктор RU HDD WIN (KVM)	1.00 Гб.	32 Гб.	1 x 2.40 ГГц.	1126 руб.
Конструктор RU HDD WIN (KVM)	1.00 Гб.	32 Гб.	1 x 2.40 ГГц.	1126 руб.
Standard Line 2 (KVM)	2.00 Гб.	16 Гб. ssd	1 x 2.30 ГГц.	1154 руб.
HighFreq Line (VMware)	2.00 Гб.		1 x 3.60 ГГц.	1468 руб.
HighFreq Line 2-1 (KVM)	2.00 Гб.	30 Гб. ssd	1 x 3.30 ГГц.	1468 руб.
Конструктор RU SSD WIN (KVM)	1.00 Гб.	32 Гб. ssd	1 x 2.40 ГГц.	1487 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
Standart 1GB (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб. ssd	1 x 3.20 ГГц.	150 руб.
Standart 2GB (KVM)	2.00 Гб.	50 Гб. ssd	1 x 3.20 ГГц.	600 руб.
Standart 4GB (KVM)	4.00 Гб.	100 Гб. ssd	2 x 3.20 ГГц.	1200 руб.
Standart 8GB (KVM)	8.00 Гб.	150 Гб. ssd	4 x 3.20 ГГц.	2400 руб.
Hi-CPU VDS 8GB (KVM)	8.00 Гб.	160 Гб. ssd	4 x 4.00 ГГц.	3840 руб.
Стандартные GPU 8 GB (KVM)	8.00 Гб.	150 Гб. ssd	8 x 3.55 ГГц.	4770 руб.
Windows VDS (KVM)	16.00 Гб.	100 Гб. ssd	8 x	7680 руб.
Эпичный (KVM)	16.00 Гб.	100 Гб. ssd	8 x 3.40 ГГц.	7680 руб.
Hi-CPU VDS 16GB (KVM)	16.00 Гб.	320 Гб. ssd	8 x 4.00 ГГц.	7680 руб.
Стандартные GPU 16 GB (KVM)	16.00 Гб.	500 Гб. ssd	16 x 3.55 ГГц.	10470 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
START (Hyper-V)	0.50 Гб.	10 Гб.	1 x 2.20 ГГц.	139 руб.
START SSD (Hyper-V)	0.50 Гб.	10 Гб. ssd	1 x 2.20 ГГц.	209 руб.
START HIT (Hyper-V)	1.00 Гб.	20 Гб.	1 x 2.20 ГГц.	259 руб.
START HIT SSD (Hyper-V)	1.00 Гб.	20 Гб. ssd	1 x 2.20 ГГц.	329 руб.
WINDOWS 1 (Hyper-V)	1.00 Гб.	20 Гб.	1 x 2.20 ГГц.	588 руб.
VPS Конструктор HDD (Hyper-V)	1.00 Гб.	20 Гб.	1 x 2.20 ГГц.	639 руб.
VPS Конструктор HDD мощный (Hyper-V)	1.00 Гб.	20 Гб.	1 x 2.20 ГГц.	815 руб.
VPS Конструктор SSD (Hyper-V)	1.00 Гб.	20 Гб.	1 x 2.20 ГГц.	829 руб.
VPS Конструктор NVMe (Hyper-V)	1.00 Гб.	20 Гб.	1 x 2.20 ГГц.	889 руб.
Plesk Web Admin с ОС LINUX-1 (Hyper-V)	1.00 Гб.	20 Гб.	1 x	899 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
Std C1-M1-D10 (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб. ssd	1 x 2.20 ГГц.	424 руб.
Stdp C1-M1-D10 (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб. ssd	1 x 2.20 ГГц.	445 руб.
HP C1-M1-D10 (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб. ssd	1 x 2.80 ГГц.	521 руб.
HPS C1-M1-D10 (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб. ssd	1 x 2.80 ГГц.	834 руб.
DDC C1-M1-D10 (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб. ssd	1 x 2.80 ГГц.	978 руб.
Std C2-M2-D40 (KVM)	2.00 Гб.	40 Гб. ssd	2 x 2.20 ГГц.	1065 руб.
Stdp C2-M2-D40 (KVM)	2.00 Гб.	40 Гб. ssd	2 x 2.20 ГГц.	1152 руб.
High C1-M2-D20 (KVM)	2.00 Гб.	20 Гб. ssd	1 x 5.10 ГГц.	1195 руб.
HP C2-M2-D40 (KVM)	2.00 Гб.	40 Гб. ssd	2 x 2.80 ГГц.	1304 руб.
Std C3-M3-D60 (KVM)	3.00 Гб.	60 Гб. ssd	3 x 2.20 ГГц.	1597 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
VPS Custom (vStack)	1.00 Гб.	25 Гб. ssd	1 x 3.10 ГГц.	430 руб.
vStack Cloud (vStack)	1.00 Гб.	25 Гб. ssd	1 x 3.10 ГГц.	438 руб.
VPS-1 (vStack)	1.00 Гб.	25 Гб. ssd	1 x 3.10 ГГц.	438 руб.
VPS-2 (vStack)	2.00 Гб.	50 Гб. ssd	1 x 3.10 ГГц.	1008 руб.
VPS-WIN-2 (vStack)	2.00 Гб.	50 Гб. ssd	1 x 3.10 ГГц.	1457 руб.
VPS-3 (vStack)	2.00 Гб.	60 Гб. ssd	2 x 3.10 ГГц.	1559 руб.
VPS Custom Win РФ (vStack)	1.00 Гб.	40 Гб. ssd	1 x 3.10 ГГц.	1845 руб.
VPS Custom Win (vStack)	1.00 Гб.	40 Гб. ssd	1 x 3.10 ГГц.	1968 руб.
VMware Cloud (vStack)	1.00 Гб.	40 Гб. ssd	1 x 3.10 ГГц.	2007 руб.
VPS-4 (vStack)	4.00 Гб.	80 Гб. ssd	2 x 3.10 ГГц.	2566 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
RU-KVM-1 (KVM)	1.00 Гб.	20 Гб. ssd	1 x 4.00 ГГц.	349 руб.
DE-VPS-1 (KVM)	1.00 Гб.	20 Гб. ssd	1 x 3.20 ГГц.	539 руб.
RU-KVM-2 (KVM)	2.00 Гб.	40 Гб. ssd	2 x 4.00 ГГц.	599 руб.
WIN-1	2.00 Гб.	25 Гб. ssd	1 x 4.00 ГГц.	790 руб.
RU-KVM-3 (KVM)	3.00 Гб.	60 Гб. ssd	3 x 4.00 ГГц.	889 руб.
DE-VPS-2 (KVM)	2.00 Гб.	40 Гб. ssd	2 x 3.20 ГГц.	898 руб.
WIN-2	2.00 Гб.	40 Гб. ssd	2 x 4.00 ГГц.	990 руб.
RU-KVM-4 (KVM)	4.00 Гб.	80 Гб. ssd	3 x 4.00 ГГц.	1159 руб.
DE-VPS-3 (KVM)	3.00 Гб.	60 Гб. ssd	3 x 3.20 ГГц.	1323 руб.
RU-KVM-5 (KVM)	6.00 Гб.	100 Гб. ssd	4 x 4.00 ГГц.	1499 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
Start-1 (KVM)	0.50 Гб.	10 Гб.	1 x 2.66 ГГц.	397 руб.
Start-2 (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб.	2 x 2.66 ГГц.	476 руб.
Start-3 (KVM)	2.00 Гб.	10 Гб.	2 x 2.66 ГГц.	555 руб.
Оптима-1 (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб.	2 x	623 руб.
Start-4 (KVM)	4.00 Гб.	10 Гб.	4 x 2.66 ГГц.	713 руб.
Оптима-2 (KVM)	2.00 Гб.	10 Гб.	2 x	829 руб.
Турбо-1 (KVM)	1.00 Гб.	10 Гб.	2 x	1240 руб.
Оптима-3 (KVM)	4.00 Гб.	10 Гб.	4 x	1240 руб.
Турбо-2 (KVM)	2.00 Гб.	10 Гб.	2 x	2061 руб.
Оптима-4 (KVM)	8.00 Гб.	10 Гб.	4 x	2063 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
VZ-Лайт	0.19 Гб.	5 Гб.	1 x 0.50 ГГц.	254 руб.
VZ	0.38 Гб.	10 Гб.	1 x 1.00 ГГц.	443 руб.
VZ-Профи	0.77 Гб.	20 Гб.	1 x 2.40 ГГц.	855 руб.
VZ-2048	2.00 Гб.	40 Гб.	2 x 2.40 ГГц.	2100 руб.
VZ-4096	4.00 Гб.	80 Гб.	4 x 2.40 ГГц.	4200 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
VDS Mini (KVM)	0.50 Гб.	10 Гб. ssd	1 x 2.00 ГГц.	99 руб.
VDS MINI HDD (KVM)	0.50 Гб.	20 Гб.	1 x 2.00 ГГц.	99 руб.
VDS SML (KVM)	1.00 Гб.	20 Гб. ssd	1 x 2.00 ГГц.	179 руб.
VDS SMALL HDD (KVM)	1.00 Гб.	40 Гб.	1 x 2.00 ГГц.	179 руб.
VDS PRO HDD (KVM)	2.00 Гб.	60 Гб.	2 x 2.00 ГГц.	399 руб.
VDS Pro (KVM)	2.00 Гб.	30 Гб. ssd	2 x 2.00 ГГц.	399 руб.
VDS STD HDD (KVM)	4.00 Гб.	80 Гб.	4 x 2.00 ГГц.	649 руб.
VDS Std (KVM)	4.00 Гб.	40 Гб. ssd	4 x 2.00 ГГц.	649 руб.
VDS DEV HDD (KVM)	8.00 Гб.	150 Гб.	6 x 2.00 ГГц.	1049 руб.
VDS Dev (KVM)	8.00 Гб.	80 Гб. ssd	6 x 2.00 ГГц.	1049 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
WACLOUDIXG200 (KVM)	32.00 Гб.	200 Гб.	10 x 4.00 ГГц.	582 руб.
WACLOUDIXG160 (KVM)	24.00 Гб.	160 Гб.	8 x 4.00 ГГц.	582 руб.
WACLOUDIXG120 (KVM)	16.00 Гб.	120 Гб.	6 x 4.00 ГГц.	582 руб.
WACLOUDIXG80 (KVM)	8.00 Гб.	80 Гб.	4 x 4.00 ГГц.	582 руб.
WACLOUDIXG40 (KVM)	4.00 Гб.	40 Гб.	2 x 4.00 ГГц.	582 руб.
WACLOUDIXG30 (KVM)	2.00 Гб.	30 Гб.	1 x 4.00 ГГц.	582 руб.
WACLOUDIXG20 (KVM)	1.00 Гб.	20 Гб.	1 x 4.00 ГГц.	582 руб.
ARS1/Xeon Gold (KVM)	1.00 Гб.	15 Гб.	1 x	582 руб.
ARS2/Xeon Gold (KVM)	2.00 Гб.	30 Гб.	1 x	926 руб.
CX22 HCLOUD (KVM)	4.00 Гб.	40 Гб.	2 x	1078 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
XEN-S (XEN)	0.50 Гб.	15 Гб. ssd	1 x 2.60 ГГц.	452 руб.
XEN-M (XEN)	1.00 Гб.	30 Гб. ssd	1 x 2.60 ГГц.	890 руб.
XEN-L (XEN)	2.00 Гб.	50 Гб. ssd	2 x 2.60 ГГц.	1495 руб.
ESXI-S (VMware)	1.00 Гб.	20 Гб. ssd	1 x 2.60 ГГц.	1588 руб.
ESXI-M (VMware)	2.00 Гб.	50 Гб. ssd	2 x 2.60 ГГц.	2300 руб.
ESXI-L (VMware)	6.00 Гб.	100 Гб. ssd	2 x 2.60 ГГц.	5202 руб.

Тариф	RAM	Диск	Процессор	Цена за месяц
VPS "IQ Start"	0.50 Гб.	8 Гб. ssd	1 x 3.30 ГГц.	225 руб.
VPS "IQ Standart"	1.00 Гб.	15 Гб. ssd	2 x 3.30 ГГц.	350 руб.
VPS "IQ Premium"	2.00 Гб.	25 Гб. ssd	2 x 3.30 ГГц.	650 руб.
VPS "IQ Power"	4.00 Гб.	40 Гб. ssd	2 x 3.30 ГГц.	950 руб.

1
2
›
»

Подобрать VPS/VDS сервер Рейтинг VPS/VDS по скорости

Как выбрать сервер для ИИ

Игровые или серверные GPU: Битва RTX и Tesla

Ключевые различия архитектур

Параметр	Consumer (RTX 4090)	Enterprise (A100/H100)
Архитектура	Ada Lovelace	Hopper (H100), Ampere (A100)
VRAM	24GB GDDR6X	80GB HBM3 (H100), 80GB HBM2e (A100)
Пропускная способность памяти	1008 GB/s	3350 GB/s (H100), 1935 GB/s (A100)
FP32 Производительность	82.6 TFLOPS	989 TFLOPS (H100), 19.5 TFLOPS (A100)
FP16/Tensor Core	330 TFLOPS	1979 TFLOPS (H100), 312 TFLOPS (A100)
ECC Память	❌ Нет	✅ Да (критично для обучения)
NVLink	❌ Нет	✅ 4-го поколения (900 GB/s)
MIG (Multi-Instance GPU)	❌ Нет	✅ До 7 инстансов
Стоимость	$1,500-$2,000	$25,000-$40,000 (H100), $10,000-$15,000 (A100)

Когда можно сэкономить на RTX:

Инференс малых моделей (до 13B параметров) с квантизацией Q4
Fine-tuning через LoRA/QLoRA для моделей до 8B параметров
Stable Diffusion XL инференс и базовый fine-tuning
Разработка и тестирование перед масштабированием
Бюджетные исследовательские проекты с ограниченным финансированием

Когда обязательно нужны A100/H100:

Full training моделей от 8B параметров и выше
Мульти-GPU кластеры с NVLink для масштабирования
Продакшен-инференс с гарантированной uptime и ECC
Длинные контексты (32k+ токенов) без квантизации
Высокоточные вычисления (FP64, научные симуляции)

Правило выбора: Если ваш бюджет позволяет купить 4+ RTX 4090 для покрытия VRAM потребностей — рассматривайте переход на 1-2 A100/H100. NVLink и ECC окупятся в долгосрочной перспективе.

Сколько VRAM реально нужно?

Почему видеопамять — основное слабо место

VRAM определяет максимальный размер модели, который можно загрузить целиком. Частичная загрузка слоев (offloading) в CPU RAM снижает производительность в 5-10 раз. Ключевые факторы потребления:

Веса модели (параметры × precision)
KV-кэш для длинных контекстов
Активации во время forward/backward pass
Оптимизаторы (AdamW требует 2× памяти весов)

Задача	Модель	Минимальный VRAM	Рекомендуемый VRAM	Примечания
Инференс SDXL	Stable Diffusion XL	8GB	12-16GB	Batch size=1, 1024×1024
Инференс SD 3.5	Stable Diffusion 3.5	12GB	16-20GB	Современные архитектуры
Инференс LLM	Llama 3.1 8B (Q4)	6-8GB	12GB	Контекст 4k токенов
Инференс LLM	Llama 3.3 70B (Q4)	48GB	80GB+	Требует 2×24GB или A100
Fine-tuning LoRA	Llama 3.1 8B	16GB	24GB	Без квантизации
Fine-tuning QLoRA	Llama 3.1 8B	6GB	12GB	4-битная квантизация
Fine-tuning LoRA	Llama 3.3 70B	160GB	2×80GB	Мульти-GPU обязательно
Fine-tuning QLoRA	Llama 3.3 70B	48GB	80GB	На одном A100/H100
Full Training	Llama 3.1 8B	60GB	80GB	Без оптимизаций
Full Training	Llama 3.3 70B	500GB	8×80GB	Кластер 8×A100/H100

Формула быстрой оценки VRAM:

VRAM_треб = Параметры × Битность × 1.2 + Контекст × 0.1 GB

Пример для Llama 3.1 8B FP16:

8B × 2 bytes × 1.2 + 4096 × 0.1 ≈ 19.2 GB + 0.4 GB ≈ 20 GB

Неочевидные требования: CPU, RAM и Диски

Правило "RAM должно быть больше, чем VRAM"

Минимум: 1.5× от общего VRAM в системе
Рекомендуется: 2× для комфортной работы

Пример расчета:

Сервер с 4×RTX 4090 (24GB каждая): 96GB VRAM
Минимальная RAM: 96 × 1.5 = 144GB
Рекомендуемая RAM: 96 × 2 = 192GB
Оптимальная конфигурация: 256GB DDR5

Почему это важно:

Offloading слоев при нехватке VRAM
Dataset caching для быстрой итерации
Операционная система и фоновые процессы
Мониторинг и логирование

PCIe-линии: Неочевидное ограничение мульти-GPU систем

Конфигурация	Минимальные линии PCIe	Рекомендуемые линии
1× GPU	PCIe 4.0 x8	PCIe 5.0 x16
2× GPU	PCIe 4.0 x8 на каждую	PCIe 5.0 x16 на каждую
4× GPU	PCIe 4.0 x8 на каждую	PCIe 5.0 x16 на каждую + PLX switch
8× GPU	Только серверные CPU	Двойной CPU + PCIe switch

Критические ошибки:

❌ GPU в слотах x4/x8 на PCIe 3.0 (ограничение 8GB/s)
❌ Неравномерное распределение по CPU-сокетам
❌ Совместное использование линий с NVMe дисками

Рекомендации по CPU:

AMD Threadripper Pro: 128 линий PCIe 5.0
Intel Xeon W-3500: 112 линий PCIe 5.0
AMD EPYC: 128 линий PCIe 5.0 (для 8+ GPU)

NVMe SSD: Не экономьте на скорости

Параметр	Минимум	Рекомендуется	Премиум
Тип	NVMe PCIe 4.0	NVMe PCIe 5.0	Enterprise NVMe
Объем	2TB	4-8TB	8TB+ с RAID
Скорость чтения	5,000 MB/s	10,000 MB/s	14,000 MB/s
Скорость записи	4,000 MB/s	8,000 MB/s	12,000 MB/s
TBW (долговечность)	1,200 TBW	2,400 TBW	5,000+ TBW
Количество	1 диск	2 диска (OS + Datasets)	4+ диска RAID 0/10

Почему NVMe критичен:

Загрузка датасетов в RAM/VRAM: 100GB датасет загружается за 10 секунд вместо 100
Checkpoint сохранение: Модель на 80GB сохраняется за 8 секунд
Логирование и метрики: Высокая IOPS для параллельной записи
Swap файл: При нехватке RAM, NVMe работает в 50 раз быстрее HDD

Примеры конфигураций сервера

Бюджетная рабочая станция (до $5,000)

GPU: 1× RTX 4090 24GB
CPU: AMD Ryzen 9 7950X (24 ядра)
RAM: 128GB DDR5 6000MHz
Диски: 2TB NVMe PCIe 4.0 + 4TB SATA SSD
Для чего: Инференс до 13B моделей, SDXL, LoRA fine-tuning 7B

Профессиональный сервер ($15,000-$25,000)

GPU: 2× A100 80GB с NVLink
CPU: Intel Xeon W7-2495X (24 ядра)
RAM: 512GB DDR5 4800MHz ECC
Диски: 4TB NVMe PCIe 5.0 ×2 в RAID 0
Для чего: Full training 8B моделей, инференс 70B, продакшен

Масштабируемый кластер ($50,000+)

GPU: 8× H100 80GB с NVLink полносвязная топология
CPU: 2× AMD EPYC 9654 (192 ядер)
RAM: 2TB DDR5 4800MHz ECC
Диски: 8TB NVMe PCIe 5.0 ×4 в RAID 10
Для чего: Full training 70B+ моделей, исследовательские задачи

Выводы

Выбирайте GPU по VRAM требованиям, а не TFLOPS
RTX 4090 экономически эффективна для инференса и мелкого fine-tuning
A100/H100 окупаются при full training и продакшен-инференсе
Не экономьте на RAM — правило 1.5× от VRAM обязательно
PCIe lanes важнее, чем тактовая частота CPU
NVMe SSD ускоряет итерации в 10-100 раз
Планируйте масштабирование с первого дня — добавлять GPU сложнее, чем купить с запасом

Финальный совет: Начните с облачных инстансов (A100/H100 с почасовой оплатой) для определения и понимания требований к ресурсам, только затем инвестируйте в серверы на основе реальных метрик, а не теоретических расчетов.

Часто Задаваемые Вопросы (FAQ)

Какую видеокарту лучше выбрать для обучения, а какую для инференса (запуска) нейросетей?: Для обучения (Training) больших моделей и работы с Big Data лучше всего подходят профессиональные карты уровня NVIDIA A100 или H100 с быстрой памятью HBM2. Для инференса (Inference) и дообучения (Fine-tuning) небольших моделей часто достаточно более доступных решений, таких как RTX 3090/4090 или Tesla T4.
Сколько видеопамяти (VRAM) мне потребуется?: Это зависит от размера модели и задач. Для работы с популярными LLM (например, Llama 3 8B) и генерации изображений обычно хватает 24 ГБ VRAM (уровень RTX 3090/4090). Для обучения промышленных моделей требуется от 40–80 ГБ памяти и возможность объединения карт через NVLink.
В чем разница между арендой потребительских карт (GeForce RTX) и серверных (Tesla/A-series)?: Серверные карты (A100, A10, T4) поддерживают коррекцию ошибок памяти (ECC), виртуализацию (vGPU) и рассчитаны на работу 24/7 в дата-центрах. Карты линейки RTX значительно дешевле и мощнее в операциях FP32, но многие дата-центры ограничивают их использование из-за лицензионных соглашений NVIDIA и отсутствия поддержки vGPU.
Предоставляете ли хостинги готовое ПО для работы с ML?: Да, многие тостеры предлагают готовые образы ОС для работы с ИИ. Обычно это Ubuntu с предустановленными драйверами NVIDIA, CUDA toolkit, Docker, а также настроенными средами JupyterLab, PyTorch или TensorFlow, что позволяет начать работу сразу после развертывания сервера.
Что такое vGPU и стоит ли его использовать?: vGPU (Virtual GPU) — это технология, позволяющая разделить ресурсы одной физической видеокарты на несколько виртуальных машин. Это отличное решение для легких задач или обучения небольших сетей.

Пояснения к рейтингу

1 Timeweb Cloud	11 FirstVDS
2 SmartApe	12 Рег.ру
3 aeza.net	13 Sprintbox
4 Selectel	14 Serverspace
5 VDSina	15 SpaceWeb
6 Бегет	16 1cloud
7 Fornex	17 ProfitServer
8 Cloud4box	18 Макхост
9 RuVDS	19 Евробайт
10 AdminVPS	20 ISPserver

Рейтинг серверов для ИИ и обучения нейросетей 2026

Лучшие VPS июля для нейросетей и ML

Selectel

VDSina

RuVDS

Рег.ру

Serverspace

HandyHost

Netangels

Dedic.sh

1Gb

VDS4YOU

SerfStack

SIM-NETWORKS

Cloud4Y

iqhost

Servers.ru