Beranda / Hosting GPU AI
RTX 4090 · RTX 5090 · H100 SXM5 · CUDA 12

Hosting GPU AI Anonim Offshore Tanpa KYC

Server GPU NVIDIA RTX 4090, RTX 5090, dan H100 SXM5 untuk pelatihan AI, inferensi, serta pembuatan gambar dan video. CUDA 12 dan cuDNN sudah terinstal, ditambah preset image PyTorch / ComfyUI / Ollama yang siap di-SSH. Host Threadripper Pro pada tier H100 untuk jumlah lane PCIe Gen 5 penuh. Tersedia di 4 yurisdiksi offshore, tanpa KYC, pembayaran kripto-only dalam 20 koin termasuk Monero.

Tanpa KYC
Hanya Kripto
CUDA 12
IP Bersih
Root penuh
Monero accepted
Semua Paket GPU

GPU Plans by Lokasi

Perangkat keras NVIDIA yang sama di setiap yurisdiksi dengan bandwidth tak terbatas pada setiap paket. Harga bervariasi per yurisdiksi — Islandia adalah pilihan karbon terendah, Moldova yang termurah.

Islandia Tempat aman untuk kebebasan bicara

PaketGPUVRAMCPURAMNVMeBandwidthHarga
IS-S 1× NVIDIA RTX 4090 24 GB GDDR6X 12 vCPU 64 GB DDR5 1 TB NVMe Tanpa Batas $146.50/mo Pesanan
IS-M Populer 1× NVIDIA RTX 5090 32 GB GDDR7 16 vCPU 96 GB DDR5 1.5 TB NVMe Tanpa Batas $234.50/mo Pesanan
IS-L 1× NVIDIA H100 SXM5 80 GB HBM3 24 vCPU 192 GB DDR5 2 TB NVMe Tanpa Batas $906.00/mo Pesanan
IS-XL 2× NVIDIA H100 SXM5 160 GB HBM3 32 vCPU 384 GB DDR5 4 TB NVMe Tanpa Batas $1714.50/mo Pesanan

Moldova Offshore hemat biaya

PaketGPUVRAMCPURAMNVMeBandwidthHarga
MD-S 1× NVIDIA RTX 4090 24 GB GDDR6X 12 vCPU 64 GB DDR5 1 TB NVMe Tanpa Batas $122.00/mo Pesanan
MD-M Populer 1× NVIDIA RTX 5090 32 GB GDDR7 16 vCPU 96 GB DDR5 1.5 TB NVMe Tanpa Batas $195.50/mo Pesanan
MD-L 1× NVIDIA H100 SXM5 80 GB HBM3 24 vCPU 192 GB DDR5 2 TB NVMe Tanpa Batas $832.50/mo Pesanan
MD-XL 2× NVIDIA H100 SXM5 160 GB HBM3 32 vCPU 384 GB DDR5 4 TB NVMe Tanpa Batas $1567.50/mo Pesanan

Rumania Anti-retensi

PaketGPUVRAMCPURAMNVMeBandwidthHarga
RO-S 1× NVIDIA RTX 4090 24 GB GDDR6X 12 vCPU 64 GB DDR5 1 TB NVMe Tanpa Batas $132.00/mo Pesanan
RO-M Populer 1× NVIDIA RTX 5090 32 GB GDDR7 16 vCPU 96 GB DDR5 1.5 TB NVMe Tanpa Batas $210.00/mo Pesanan
RO-L 1× NVIDIA H100 SXM5 80 GB HBM3 24 vCPU 192 GB DDR5 2 TB NVMe Tanpa Batas $857.00/mo Pesanan
RO-XL 2× NVIDIA H100 SXM5 160 GB HBM3 32 vCPU 384 GB DDR5 4 TB NVMe Tanpa Batas $1616.50/mo Pesanan

Belanda Peering terbaik

PaketGPUVRAMCPURAMNVMeBandwidthHarga
NL-S 1× NVIDIA RTX 4090 24 GB GDDR6X 12 vCPU 64 GB DDR5 1 TB NVMe Tanpa Batas $136.50/mo Pesanan
NL-M Populer 1× NVIDIA RTX 5090 32 GB GDDR7 16 vCPU 96 GB DDR5 1.5 TB NVMe Tanpa Batas $220.00/mo Pesanan
NL-L 1× NVIDIA H100 SXM5 80 GB HBM3 24 vCPU 192 GB DDR5 2 TB NVMe Tanpa Batas $881.50/mo Pesanan
NL-XL 2× NVIDIA H100 SXM5 160 GB HBM3 32 vCPU 384 GB DDR5 4 TB NVMe Tanpa Batas $1665.50/mo Pesanan

Hosting GPU tersedia di 4 yurisdiksi saat peluncuran (Islandia, Belanda, Rumania, Moldova). Rusia dikecualikan karena sanksi ekspor NVIDIA; Swiss dan Panama untuk saat ini hanya tersedia Linux.

Termasuk di Setiap Server GPU

CUDA 12

CUDA 12.4/12.6 + cuDNN terinstal sebelumnya. Boot, ssh masuk, jalankan nvidia-smi.

Deploy 60 detik

Dari pesanan berbayar hingga output nvidia-smi dalam kurang dari 60 detik.

NVMe SSD

Hingga 4 TB NVMe SSD, dipasangkan dengan RAM DDR5 untuk I/O dataset cepat.

SSH + Jupyter

SSH root penuh, ditambah JupyterLab yang terikat sebelumnya pada port 8888 dengan autentikasi token.

Kasus penggunaan

What GPU AI Hosting is Used For

Finetuning & inferensi LLM

Finetuning Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek dengan LoRA / QLoRA / FT penuh pada H100. Atau inferensi self-hosted dengan vLLM / TGI / Ollama untuk penyajian model produksi.

Generasi gambar

Stable Diffusion, FLUX.1, SDXL dengan ComfyUI atau Forge. Latih LoRA Anda sendiri, buat dalam batch secara besar-besaran, atau self-host endpoint inferensi.

Generasi video AI

OpenSora, CogVideoX, Wan-2.1, AnimateDiff. Generasi video memerlukan VRAM serius — mulai dari RTX 5090 (32 GB) atau H100 (80 GB).

Inferensi produksi

Deploy model yang sudah di-fine-tune di balik API Anda sendiri. Biaya yang dapat diprediksi, tanpa biaya per token, tidak ada data yang meninggalkan yurisdiksi Anda. JupyterLab + FastAPI sudah termasuk.

Deploy 1-klik

Template AI terinstal sebelumnya

Centang salah satu saat order dan GPU server Anda boot dengan stack sudah installed, configured, dan started via systemd. Tambahkan pre-downloaded models di bawah untuk melewati download HuggingFace 30-60 menit.

Inferensi LLM

vLLM (OpenAI-compatible)

Production-grade LLM serving with continuous batching and paged attention. Exposes an /v1/completions endpoint compatible with the OpenAI SDK.

LLMOpenAI APIproduction 16 GB+
Inferensi LLM

Ollama + Open WebUI

Self-hosted ChatGPT-style web UI. Pulls Ollama-native quantized weights; easiest path to "talk to my LLM in a browser".

LLMchat UIbeginner 8 GB+
Inferensi LLM

text-generation-webui (Oobabooga)

Gradio UI with broad backend support — Transformers, ExLlamaV2, llama.cpp, AWQ, GPTQ. Power-user choice for benchmarking quantizations.

LLMmulti-backendpower user 16 GB+
Inferensi LLM

HuggingFace TGI

HuggingFace Text Generation Inference — production server with token streaming, tensor parallelism, paged attention.

LLMproductionHuggingFace 24 GB+
Finetuning

Axolotl (LLM finetuning)

YAML-config driven finetuning. Supports LoRA, QLoRA, full FT, DPO, ORPO. Pre-cloned to /opt/axolotl with starter configs for Llama / Qwen / Mistral.

finetuneLoRAQLoRA 24 GB+
Finetuning

Unsloth (2× faster finetune)

2× faster + 70% less VRAM finetuning via custom Triton kernels. Ideal for budget runs on RTX 4090. Pre-installed in /opt/unsloth.

finetunefastlow VRAM 16 GB+
Finetuning

LLaMA-Factory

WebUI-driven finetuning platform. SFT / RLHF / DPO / KTO. Good entry point for non-coders who want to finetune on a UI.

finetuneGUI 24 GB+
Generasi Gambar

ComfyUI + FLUX.1

Node-graph image-gen interface, ships with FLUX.1-schnell + Kontext workflows. Power-user image generation pipeline.

imageFLUXworkflow 24 GB+
Generasi Gambar

Automatic1111 + SD 3.5

The mainstream Stable Diffusion WebUI. Stable Diffusion 3.5 + extensions ecosystem. Familiar UI for users coming from civitai.

imageSD 3.5 16 GB+
Generasi Gambar

Forge (faster A1111)

A1111 fork optimized for FLUX, faster sampling, lower VRAM. Drop-in replacement for users coming from Auto1111.

imageFLUXfast 16 GB+
Generasi Gambar

Kohya SS (LoRA training)

GUI for training Stable Diffusion / FLUX LoRA, DreamBooth, textual inversion. Trains a custom-style LoRA on RTX 4090 in 30-90 min.

LoRA trainingimageGUI 16 GB+
Video AI

ComfyUI + Wan 2.2 / HunyuanVideo

ComfyUI with video-gen workflows preloaded — Wan 2.2 T2V, HunyuanVideo, LTX-Video. Needs 40+ GB VRAM for usable speed at 720p.

videoWan 2.2HunyuanVideo 40 GB+
Video AI

ComfyUI Video Lite (CogVideoX / LTX)

Lightweight video workflows — CogVideoX-5B, Wan 2.1 1.3B, LTX-Video. Runs on a single RTX 4090.

videoCogVideoXlow VRAM 16 GB+
Audio

Whisper Large v3 Turbo server

OpenAI Whisper Large v3 Turbo with faster-whisper backend behind a /transcribe HTTP API. 8× faster than v3, 99 langs, real-time on any GPU.

audiospeech-to-textAPI 6 GB+
Audio

TTS server (Kokoro + CSM-1B)

Multi-model TTS endpoint serving Kokoro 82M (54 voices, 8 langs) and Sesame CSM-1B (conversational with context). REST + WebSocket streaming.

audiotext-to-speechAPI 6 GB+
Notebook & Dev

JupyterLab + PyTorch baseline

Always installed. PyTorch 2.5 + CUDA 12.4 + Transformers + diffusers + accelerate + bitsandbytes + xformers + flash-attn. The universal AI dev baseline.

notebookbaselinealways-on 0 GB+
Notebook & Dev

code-server (VSCode in browser)

VSCode running in your browser, full Python/IPython/extensions. For users who prefer IDE workflow over notebooks.

IDEVSCodedev 0 GB+

Gabungkan beberapa stack di GPU yang sama — skrip deploy menyelesaikan konflik dependensi dan menetapkan port yang tidak berbenturan.

Lewati unduhan

Model open-weight terunduh sebelumnya

Centang model yang Anda butuhkan saat order; model tersebut akan di-cache di /root/.cache/huggingface sebelum Anda login. 🔒 Gated models (Llama, Mistral, Gemma, FLUX-dev, SD 3.5) membutuhkan token HuggingFace Anda, yang juga diminta saat order.

Model HuggingFace Size VRAM Min Tier GPU Min Jenis
Llama 3.3 70B Instruct 🔒 Dibatasi meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 140 GB 160 GB GPU-L LLM
Qwen3 32B Qwen/Qwen3-32B 64 GB 80 GB GPU-L LLM
Qwen3 14B Qwen/Qwen3-14B 28 GB 32 GB GPU-S LLM
Qwen3 8B Qwen/Qwen3-8B 16 GB 20 GB GPU-S LLM
DeepSeek-R1 Distill Qwen 32B deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 64 GB 80 GB GPU-S LLM
DeepSeek-R1 Distill Llama 70B deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 140 GB 160 GB GPU-S LLM
Mistral Small 3.2 24B (multimodal) mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 48 GB 60 GB GPU-S LLM
Gemma 3 27B (multimodal) 🔒 Dibatasi google/gemma-3-27b-it 54 GB 64 GB GPU-L LLM
Gemma 3 12B (multimodal) 🔒 Dibatasi google/gemma-3-12b-it 24 GB 28 GB GPU-S LLM
Phi-4 (14B) microsoft/phi-4 28 GB 32 GB GPU-S LLM
Phi-4 Mini Instruct (3.8B) microsoft/Phi-4-mini-instruct 8 GB 10 GB GPU-S LLM
FLUX.1 [dev] 🔒 Dibatasi black-forest-labs/FLUX.1-dev 24 GB 24 GB GPU-S Gambar
FLUX.1 [schnell] black-forest-labs/FLUX.1-schnell 24 GB 24 GB GPU-S Gambar
FLUX.1 Kontext [dev] (image editing) 🔒 Dibatasi black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev 24 GB 24 GB GPU-S Gambar
Stable Diffusion 3.5 Large 🔒 Dibatasi stabilityai/stable-diffusion-3.5-large 16 GB 18 GB GPU-S Gambar
Stable Diffusion 3.5 Medium 🔒 Dibatasi stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium 5 GB 10 GB GPU-S Gambar
HiDream-I1 Full HiDream-ai/HiDream-I1-Full 34 GB 40 GB GPU-S Gambar
Wan 2.2 T2V A14B Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B 28 GB 40 GB GPU-S Video
Wan 2.1 T2V 1.3B (low VRAM) Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B 3 GB 8 GB GPU-S Video
HunyuanVideo 1.5 (8.3B) tencent/HunyuanVideo-1.5 17 GB 24 GB GPU-S Video
LTX-Video 0.9.8 13B Lightricks/LTX-Video 26 GB 24 GB GPU-S Video
CogVideoX-5B zai-org/CogVideoX-5b 10 GB 16 GB GPU-S Video
Whisper Large v3 Turbo openai/whisper-large-v3-turbo 2 GB 4 GB GPU-S Audio
Whisper Large v3 openai/whisper-large-v3 3 GB 6 GB GPU-S Audio
Kokoro 82M (TTS) hexgrad/Kokoro-82M 1 GB 2 GB GPU-S Audio
Sesame CSM-1B (conversational TTS) sesame/csm-1b 2 GB 6 GB GPU-S Audio
Stable Audio Open 1.0 🔒 Dibatasi stabilityai/stable-audio-open-1.0 3 GB 8 GB GPU-S Audio

Ukuran adalah bobot FP16. Untuk RTX 4090 (24 GB VRAM) pada model 70B, varian AWQ-quantized diunduh secara paralel secara otomatis.

Cara kami dibandingkan

ServPrivate vs Vast.ai · RunPod · Paperspace · Lambda Labs · TensorDock

Kripto-only checkout, native Monero, token-only signup, pre-installed AI stacks, pre-downloaded HuggingFace models, encrypted HF tokens, auto Let’s Encrypt endpoints, unlimited bandwidth, dan 100% renewable energy di Islandia — baca baris “ServPrivate” dan nilai sendiri.

Fitur ServPrivate Vast.ai RunPod Paperspace Lambda TensorDock
Kripto-only checkout ✅ 20 coins⚠️ BTC⚠️ Gateway⚠️ BTC/ETH/USDT
Monero (XMR) Native
Tanpa KYC, no email signup ✅ Token-only⚠️ Email + ID for trust⚠️ Email + payment❌ Full KYC❌ Enterprise KYC⚠️ Email + light KYC
Stack AI terinstal sebelumnya ✅ 17 templates⚠️ Docker BYO✅ 100+⚠️ Notebooks only⚠️ Lambda Stack only⚠️ Docker BYO
Model terunduh sebelumnya saat pemesanan ✅ 27 models
Token HuggingFace saat pemesanan ✅ Encrypted, used once
Kunci SSH saat pemesanan ⚠️⚠️
Timer mati otomatis ✅ 6h-7d⚠️ Spot only
Endpoint HTTPS publik (Let's Encrypt) ✅ Auto⚠️ Manual✅ Pods⚠️ Manual
Bandwidth tanpa batas ⚠️ Per host⚠️ Capped⚠️ Capped⚠️ Capped⚠️ Per host
Pusat data energi terbarukan ✅ Iceland 100% geo+hydro❌ Variable⚠️ US grid⚠️ US grid⚠️ US grid⚠️ Variable
Offshore yurisdiksi ✅ IS / NL / RO / MD❌ Distributed P2P❌ US-centric❌ US❌ US-only⚠️ Multi-region
Mode dry-run sandbox ✅ ?dry_run=1⚠️ Trial credit⚠️ Limited⚠️ Free GPU tier
AI-agent / MCP pertama ✅ MCP + REST + x402⚠️ REST⚠️ REST⚠️ REST⚠️ REST⚠️ REST
RTX 4090 awal / bln $122.00~$216 spot~$396 on-demandn/an/a~$252 spot

Comparison data bersumber dari pricing pages dan signup flows publik kompetitor pada 2026-05. ServPrivate entry RTX 4090 = $122.00/mo Moldova; harga “spot” kompetitor adalah rata-rata untuk hardware setara.

FAQ

FAQ Hosting GPU AI

01 Apakah GPU di-passthrough dengan akses hardware penuh, atau dibagikan / di-slice vGPU?

Full hardware passthrough. Anda mendapat seluruh kartu NVIDIA fisik dengan direct VRAM access; bukan vGPU slice, bukan time-shared MIG partition. nvidia-smi di dalam VM menampilkan angka yang sama seperti bare-metal host. Full driver access, full CUDA, full PyTorch / TensorFlow stack — tanpa reservasi SR-IOV.

02 Versi CUDA / driver mana yang terinstal sebelumnya?

Image default: Ubuntu 22.04 + CUDA 12.4 + cuDNN 9 + driver NVIDIA 550. Image siap pakai lain: Ubuntu 24.04 + CUDA 12.6, Ubuntu 22 + PyTorch 2.5, Ubuntu 22 + ComfyUI + Flux, serta Ubuntu 22 + Ollama + Open WebUI. Vanilla Ubuntu / Debian / AlmaLinux / Rocky juga tersedia jika Anda ingin memasang stack sendiri. Reinstall dapat dilakukan dari dashboard.

03 Bisakah saya menjalankan inference produksi startup AI saya di GPU ini?

Ya. Banyak pelanggan GPU kami menjalankan public inference APIs di atas vLLM / TGI / FastAPI. GPU servers hadir dengan full root, tagihan bulanan yang predictable tanpa kejutan per-token, dan IP yurisdiksi tetap. Bandwidth unlimited di setiap GPU plan, sehingga Anda dapat melayani high-traffic public endpoints tanpa memantau meter atau membayar overage fees.

04 Mengapa Rusia tidak termasuk lokasi GPU?

NVIDIA H100, A100, dan kartu RTX high-end (4090 ke atas) tunduk pada export controls US Department of Commerce (15 CFR Part 744) dan regulasi dual-use EU yang melarang pengiriman ke datacenter Rusia. Kami tidak mem-provision GPU tersebut di Rusia agar tetap patuh pada kontrol yang berlaku bagi supply chain kami. Jika Anda membutuhkan offshore Linux VPS atau Dedicated di Rusia, lini produk itu tidak terpengaruh.

05 Mengapa Islandia diposisikan sebagai lokasi GPU premium?

Datacenter Islandia berjalan dengan 100% energi geothermal dan hydroelectric terbarukan, dan suhu lingkungan yang dingin secara nyata mengurangi overhead cooling pada box H100 yang menarik 700W masing-masing di bawah load berkelanjutan. Hasilnya adalah GPU compute offshore dengan karbon terendah di pasar. Harga premium mencakup biaya datacenter yang lebih tinggi di Islandia dan sumber energi yang lebih bersih. Untuk tim AI yang peduli ESG, ini adalah jawaban offshore paling kredibel.

06 Bisakah saya memakai beberapa GPU untuk distributed training (DDP / FSDP)?

Ya. Tier GPU-XL adalah 2× H100 SXM5 dengan interconnect NVLink di dalam satu box, ideal untuk FSDP, DeepSpeed Zero-3, dan DDP pada mesin yang sama. Untuk training multi-node, Anda dapat menyewa beberapa server GPU-XL di datacenter yang sama dan menghubungkannya melalui uplink 10 Gbps. Kami belum menyediakan node cluster 8× H100; hubungi kami jika training run Anda membutuhkan skala lebih besar.

Deploy Server GPU Offshore Anda

Pilih yurisdiksi, pilih GPU NVIDIA, bayar dengan salah satu dari 20 kripto. JupyterLab live dalam kurang dari 60 detik. Tanpa KYC, tanpa email, tanpa telepon; hanya token.

Lihat Paket GPU