CUDA 12
CUD12.4/12.6 + cuDNN プリインストール済み. Boot, ssh で, 運用 nvidia-smi.
RTX 4090 · RTX 5090 · H100 SXM5 · CUDA 12
匿名オフショア GPU AI ホスティング、KYC不要
NVIDIRTX 4090, RTX 5090とH100 SXM5 GPU サーバー向けAI training, 推論, イメージとvideo 生成. CUD12とcuDNN プリインストール済み, 加えて PyTorch / ComfyUI / Ollama イメージ presets readyにssh へ. Threadripper Pro ホスト on H100 ティア向け完全 PCIe Gen 5 lane count. Availableで4 オフショア法域, KYC不要, 暗号資産決済のみで20 コイン including Monero.
すべての GPU サーバー Includes
- NVIDIハードウェア, 完全 passthrough
- CUD12 + cuDNN プリインストール済み
- Threadripper / Ryzen 9 ホスト
- NVMe SSD & DDR5
- 60秒デプロイ
- 20 cryptos accepted incl. Monero
KYC不要
暗号資産決済のみ
CUDA 12
クリーンIP
フルroot
Monero accepted
すべての GPU プラン
GPU プラン による ロケーション
全法域で同一の NVIDIA ハードウェアを使用し、全プランで帯域無制限です。料金は法域によって異なります。アイスランドは最低炭素排出量のオプション、モルドバは最安値です。
アイスランド 言論の自由を重視
| プラン | GPU | VRAM | CPU | RAM | NVMe | 帯域 | 価格 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IS-S | 1× NVIDIA RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 12 vCPU | 64 GB DDR5 | 1 TB NVMe | 無制限 | $146.50/mo | 注文 |
| IS-M 人気 | 1× NVIDIA RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 96 GB DDR5 | 1.5 TB NVMe | 無制限 | $234.50/mo | 注文 |
| IS-L | 1× NVIDIA H100 SXM5 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 192 GB DDR5 | 2 TB NVMe | 無制限 | $906.00/mo | 注文 |
| IS-XL | 2× NVIDIA H100 SXM5 | 160 GB HBM3 | 32 vCPU | 384 GB DDR5 | 4 TB NVMe | 無制限 | $1714.50/mo | 注文 |
モルドバ 低コストなオフショア
| プラン | GPU | VRAM | CPU | RAM | NVMe | 帯域 | 価格 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MD-S | 1× NVIDIA RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 12 vCPU | 64 GB DDR5 | 1 TB NVMe | 無制限 | $122.00/mo | 注文 |
| MD-M 人気 | 1× NVIDIA RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 96 GB DDR5 | 1.5 TB NVMe | 無制限 | $195.50/mo | 注文 |
| MD-L | 1× NVIDIA H100 SXM5 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 192 GB DDR5 | 2 TB NVMe | 無制限 | $832.50/mo | 注文 |
| MD-XL | 2× NVIDIA H100 SXM5 | 160 GB HBM3 | 32 vCPU | 384 GB DDR5 | 4 TB NVMe | 無制限 | $1567.50/mo | 注文 |
ルーマニア 反データ保持
| プラン | GPU | VRAM | CPU | RAM | NVMe | 帯域 | 価格 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RO-S | 1× NVIDIA RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 12 vCPU | 64 GB DDR5 | 1 TB NVMe | 無制限 | $132.00/mo | 注文 |
| RO-M 人気 | 1× NVIDIA RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 96 GB DDR5 | 1.5 TB NVMe | 無制限 | $210.00/mo | 注文 |
| RO-L | 1× NVIDIA H100 SXM5 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 192 GB DDR5 | 2 TB NVMe | 無制限 | $857.00/mo | 注文 |
| RO-XL | 2× NVIDIA H100 SXM5 | 160 GB HBM3 | 32 vCPU | 384 GB DDR5 | 4 TB NVMe | 無制限 | $1616.50/mo | 注文 |
オランダ 最高水準のピアリング
| プラン | GPU | VRAM | CPU | RAM | NVMe | 帯域 | 価格 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NL-S | 1× NVIDIA RTX 4090 | 24 GB GDDR6X | 12 vCPU | 64 GB DDR5 | 1 TB NVMe | 無制限 | $136.50/mo | 注文 |
| NL-M 人気 | 1× NVIDIA RTX 5090 | 32 GB GDDR7 | 16 vCPU | 96 GB DDR5 | 1.5 TB NVMe | 無制限 | $220.00/mo | 注文 |
| NL-L | 1× NVIDIA H100 SXM5 | 80 GB HBM3 | 24 vCPU | 192 GB DDR5 | 2 TB NVMe | 無制限 | $881.50/mo | 注文 |
| NL-XL | 2× NVIDIA H100 SXM5 | 160 GB HBM3 | 32 vCPU | 384 GB DDR5 | 4 TB NVMe | 無制限 | $1665.50/mo | 注文 |
GPU ホスティングです 利用可能で4 法域 at launch (アイスランド, オランダ, ルーマニア, モルドバ). ロシアです excluded dueにNVIDIexport 制裁; スイスとパナマはkept Linux-のみ向けnow.
含まれます on すべての GPU サーバー
60秒デプロイ
支払い済み注文からnvidia-smi outputまで60秒未満です。
NVMe SSD
Upに4 TB NVMe SSD, paired付きDDR5 RAM向けfast dataset I/O.
SSH + Jupyter
Full root SSH, 加えて pre-bound JupyterLab on port 8888付きトークン 認証.
用途
What GPU AI Hosting is Used For
LLM ファインチューニングと推論
Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek ファインチューニング付きLoR/ QLoR/ 完全 FT on H100. Or セルフホスト 推論付きvLLM / TGI / Ollama向けproduction モデル serving.
画像生成
Stable Diffusion, FLUX.1, SDXL付きComfyUIまたはForge. Train お客様の 自前の LoRA, バッチ-generate at スケール,またはself-ホスト 推論 エンドポイント.
AI 動画生成
OpenSora, CogVideoX, Wan-2.1, AnimateDiff. Video 生成 needs 本格的な VRAM — 開始 at RTX 5090 (32 GB)またはH100 (80 GB).
本番推論
デプロイ fine-tuned モデル behind お客様の 自前の API. Predictable コスト,なし ごと-トークン fees, データなし leaving お客様の 法域. JupyterLab + FastAPI 含まれます.
1-クリック デプロイ
プリインストール済みAIテンプレート
Tick 任意ののこれら at 注文 timeとお客様の GPU サーバー boots付きスタック already インストール済み, configuredと開始ed 経由 systemd. Add pre-ダウンロード済み モデル belowにskip HuggingFace 30-60 min download too.
LLM推論
vLLM (OpenAI-compatible)
Production-grade LLM serving with continuous batching and paged attention. Exposes an /v1/completions endpoint compatible with the OpenAI SDK.
LLM推論
Ollama + Open WebUI
Self-hosted ChatGPT-style web UI. Pulls Ollama-native quantized weights; easiest path to "talk to my LLM in a browser".
LLM推論
text-generation-webui (Oobabooga)
Gradio UI with broad backend support — Transformers, ExLlamaV2, llama.cpp, AWQ, GPTQ. Power-user choice for benchmarking quantizations.
LLM推論
HuggingFace TGI
HuggingFace Text Generation Inference — production server with token streaming, tensor parallelism, paged attention.
ファインチューニング
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.
ファインチューニング
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.
ファインチューニング
LLaMA-Factory
WebUI-driven finetuning platform. SFT / RLHF / DPO / KTO. Good entry point for non-coders who want to finetune on a UI.
画像生成
ComfyUI + FLUX.1
Node-graph image-gen interface, ships with FLUX.1-schnell + Kontext workflows. Power-user image generation pipeline.
画像生成
Automatic1111 + SD 3.5
The mainstream Stable Diffusion WebUI. Stable Diffusion 3.5 + extensions ecosystem. Familiar UI for users coming from civitai.
画像生成
Forge (faster A1111)
A1111 fork optimized for FLUX, faster sampling, lower VRAM. Drop-in replacement for users coming from Auto1111.
画像生成
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.
AI動画
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.
AI動画
ComfyUI Video Lite (CogVideoX / LTX)
Lightweight video workflows — CogVideoX-5B, Wan 2.1 1.3B, LTX-Video. Runs on a single RTX 4090.
音声
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.
音声
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.
ノートブック & 開発
JupyterLab + PyTorch baseline
Always installed. PyTorch 2.5 + CUDA 12.4 + Transformers + diffusers + accelerate + bitsandbytes + xformers + flash-attn. The universal AI dev baseline.
ノートブック & 開発
code-server (VSCode in browser)
VSCode running in your browser, full Python/IPython/extensions. For users who prefer IDE workflow over notebooks.
Combine 複数の スタック on 同じ GPU — デプロイ スクリプト resolves dependency conflictsとassigns non-clashing ports.
省略 download
Pre-ダウンロード済み open-weight モデル
Tick モデル お客様 必要 at 注文 timeとそれら're cachedで/root/.cache/huggingface 前 お客様 ログ で. 🔒 Gated モデル (Llama, Mistral, Gemma, FLUX-dev, SD 3.5) 要求 お客様の HuggingFace トークン (また asked at 注文 time).
| モデル | HuggingFace | サイズ | 最小VRAM | Min GPU ティア | タイプ |
|---|---|---|---|---|---|
| Llama 3.3 70B Instruct 🔒 制限付き | 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) 🔒 制限付き | google/gemma-3-27b-it |
54 GB | 64 GB | GPU-L | LLM |
| Gemma 3 12B (multimodal) 🔒 制限付き | 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] 🔒 制限付き | black-forest-labs/FLUX.1-dev |
24 GB | 24 GB | GPU-S | 画像 |
| FLUX.1 [schnell] | black-forest-labs/FLUX.1-schnell |
24 GB | 24 GB | GPU-S | 画像 |
| FLUX.1 Kontext [dev] (image editing) 🔒 制限付き | black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev |
24 GB | 24 GB | GPU-S | 画像 |
| Stable Diffusion 3.5 Large 🔒 制限付き | stabilityai/stable-diffusion-3.5-large |
16 GB | 18 GB | GPU-S | 画像 |
| Stable Diffusion 3.5 Medium 🔒 制限付き | stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium |
5 GB | 10 GB | GPU-S | 画像 |
| HiDream-I1 Full | HiDream-ai/HiDream-I1-Full |
34 GB | 40 GB | GPU-S | 画像 |
| Wan 2.2 T2V A14B | Wan-AI/Wan2.2-T2V-A14B |
28 GB | 40 GB | GPU-S | 動画 |
| Wan 2.1 T2V 1.3B (low VRAM) | Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B |
3 GB | 8 GB | GPU-S | 動画 |
| HunyuanVideo 1.5 (8.3B) | tencent/HunyuanVideo-1.5 |
17 GB | 24 GB | GPU-S | 動画 |
| LTX-Video 0.9.8 13B | Lightricks/LTX-Video |
26 GB | 24 GB | GPU-S | 動画 |
| CogVideoX-5B | zai-org/CogVideoX-5b |
10 GB | 16 GB | GPU-S | 動画 |
| Whisper Large v3 Turbo | openai/whisper-large-v3-turbo |
2 GB | 4 GB | GPU-S | 音声 |
| Whisper Large v3 | openai/whisper-large-v3 |
3 GB | 6 GB | GPU-S | 音声 |
| Kokoro 82M (TTS) | hexgrad/Kokoro-82M |
1 GB | 2 GB | GPU-S | 音声 |
| Sesame CSM-1B (conversational TTS) | sesame/csm-1b |
2 GB | 6 GB | GPU-S | 音声 |
| Stable Audio Open 1.0 🔒 制限付き | stabilityai/stable-audio-open-1.0 |
3 GB | 8 GB | GPU-S | 音声 |
SizesはFP16 重み.向けRTX 4090 (24 GB VRAM) on 70B モデル, AWQ-quantized variantです 自動ダウンロード済みでparallel.
どのように 当社 比較
ServPrivate vs Vast.ai · RunPod · Paperspace · Lambda Labs · TensorDock
暗号資産決済のみ 決済フロー, ネイティブ Monero, トークン-のみ 登録, プリインストール済み AI スタック, pre-ダウンロード済み HuggingFace モデル, 暗号化 HF トークン, auto Let's Encrypt エンドポイント, 帯域無制限と100% 再生可能 エネルギーでアイスランド — 読み込み row labelled "ServPrivate"とjudge向けyourself.
| 機能 | ServPrivate | Vast.ai | RunPod | Paperspace | Lambda | TensorDock |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 暗号資産決済のみ 決済フロー | ✅ 20 coins | ⚠️ BTC | ⚠️ Gateway | ❌ | ❌ | ⚠️ BTC/ETH/USDT |
| Monero (XMR) ネイティブ対応 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| KYC不要,なし メールアドレス 登録 | ✅ Token-only | ⚠️ Email + ID for trust | ⚠️ Email + payment | ❌ Full KYC | ❌ Enterprise KYC | ⚠️ Email + light KYC |
| プリインストール済みAIスタック | ✅ 17 templates | ⚠️ Docker BYO | ✅ 100+ | ⚠️ Notebooks only | ⚠️ Lambda Stack only | ⚠️ Docker BYO |
| Pre-ダウンロード済み モデル at 注文 | ✅ 27 models | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| HuggingFace トークン at 注文 | ✅ Encrypted, used once | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| SSH 鍵 at 注文 | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ | ✅ | ⚠️ |
| 自動シャットダウンタイマー | ✅ 6h-7d | ✅ | ⚠️ Spot only | ❌ | ❌ | ❌ |
| Public HTTPS エンドポイント (Let's Encrypt) | ✅ Auto | ⚠️ Manual | ✅ Pods | ✅ | ❌ | ⚠️ Manual |
| 帯域無制限 | ✅ | ⚠️ Per host | ⚠️ Capped | ⚠️ Capped | ⚠️ Capped | ⚠️ Per host |
| Renewable-エネルギー データセンター | ✅ Iceland 100% geo+hydro | ❌ Variable | ⚠️ US grid | ⚠️ US grid | ⚠️ US grid | ⚠️ Variable |
| オフショア 法域 | ✅ IS / NL / RO / MD | ❌ Distributed P2P | ❌ US-centric | ❌ US | ❌ US-only | ⚠️ Multi-region |
| Sandbox dry-運用 mode | ✅ ?dry_run=1 | ⚠️ Trial credit | ⚠️ Limited | ⚠️ Free GPU tier | ❌ | ❌ |
| AI-エージェント / MCP 最初の | ✅ MCP + REST + x402 | ⚠️ REST | ⚠️ REST | ⚠️ REST | ⚠️ REST | ⚠️ REST |
| RTX 4090エントリー / 月 | $122.00 | ~$216 spot | ~$396 on-demand | n/a | n/a | ~$252 spot |
Comparison データ sourcedからcompetitors' 公開 2026-05 料金 pagesと登録 flows. ServPrivate エントリー RTX 4090 = $122.00/mo モルドバ; competitor "spot" 価格はaverage rates向けequivalent ハードウェア.
FAQ
GPU AI ホスティング FAQ
01 Is GPU passed 経由して付き完全 ハードウェア アクセス, またはです it 共有 / vGPU sliced?
完全なハードウェアパススルーです。vGPU スライスでも時間共有の MIG パーティションでもなく、VRAM に直接アクセスできる物理 NVIDIA カード全体を取得します。VM 内の nvidia-smi はベアメタルホストと同じ数値を表示します。フルのドライバーアクセス、完全な CUDA、完全な PyTorch / TensorFlow スタック — SR-IOV の制約はありません。
02 どの CUD/ driver versionsはプリインストール済み?
Default imageはUbuntu 22.04 + CUDA 12.4 + cuDNN 9 + NVIDIA driver 550です。すぐ使えるimageとしてUbuntu 24.04 + CUDA 12.6、Ubuntu 22 + PyTorch 2.5、Ubuntu 22 + ComfyUI + Flux、Ubuntu 22 + Ollama + Open WebUIも用意しています。自分のスタックを入れたい場合は、Vanilla Ubuntu / Debian / AlmaLinux / Rockyも選べます。完全rootとしていつでもdriver versionを切り替えられます。
03 自社AI startupのproduction 推論をこれらのGPUで運用できますか？
はい。当社のGPU利用者の多くは、vLLM / TGI / FastAPI上で公開推論 APIを運用しています。GPUサーバーには完全root、予測可能な月額請求 (トークン単位のsurpriseなし)、固定法域IPが含まれます。すべてのGPUプランで帯域は無制限のため、meterやoverage feeを気にせず高トラフィックの公開 エンドポイントを提供できます。
04 なぜです ロシア excludedからGPU ロケーション?
NVIDIA H100、A100、高性能RTXカード（4090以上）は、米国商務省の輸出規制（15 CFR Part 744）およびEUのデュアルユース規制の対象であり、ロシアのデータセンターへの出荷が禁止されています。当社はサプライチェーンに適用される規制を遵守するため、これらをロシアではプロビジョニングしません。ロシアでオフショアLinux VPSまたは専用サーバーが必要な場合、それらの製品ラインは影響を受けません。
05 なぜです アイスランド positioned as プレミアム GPU ロケーション?
アイスランドのデータセンターは 100% 再生可能エネルギー（地熱 + 水力）で運用されており、冷涼な外気温が持続負荷時に各 700W を消費する H100 の冷却コストを大幅に削減します。その結果、市場における最低炭素排出量のオフショア GPU 演算を実現しています。プレミアム価格はアイスランドの高いデータセンターコストとクリーンなエネルギー調達費用を反映しています。クリーンな電力でオフショアプライバシーを必要とする ESG 重視の AI チームにとって、唯一信頼できるオフショアの選択肢です。
06 distributed training (DDP / FSDP) で複数GPUを使えますか？
はい。GPU-XLティアは、1台のマシン内にNVLink接続の2×H100 SXM5を搭載しており、FSDP、DeepSpeed ZeRO-3、同一マシン上のDDPに適しています。マルチノード学習では、同じデータセンター内で複数のGPU-XLサーバーを借り、10Gbpsアップリンクで接続できます。8×H100クラスターのノードはまだ提供していません。さらに大きな学習運用が必要な場合はお問い合わせください。
オフショアGPUサーバーをデプロイ
法域とNVIDIA GPUを選び、20種類の暗号資産のいずれかで支払うだけです。60秒未満でLive JupyterLabが起動します。KYC不要、メールアドレス不要、電話番号不要。必要なのはトークンだけです。
表示 GPU プラン