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GPU AI ホスティング





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.


[表示 GPU プラン](#plans)
[専用サーバー](https://servprivate.com/ja/dedicated)






#### 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=IS-S&location=iceland) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=IS-M&location=iceland) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=IS-L&location=iceland) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=IS-XL&location=iceland) |





### 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=MD-S&location=moldova) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=MD-M&location=moldova) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=MD-L&location=moldova) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=MD-XL&location=moldova) |





### 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=RO-S&location=romania) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=RO-M&location=romania) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=RO-L&location=romania) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=RO-XL&location=romania) |





### 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=NL-S&location=netherlands) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=NL-M&location=netherlands) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=NL-L&location=netherlands) |
| 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](https://servprivate.com/ja/order?type=gpu&plan=NL-XL&location=netherlands) |





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




### CUDA 12

CUD12.4/12.6 + cuDNN プリインストール済み. Boot, ssh で, 運用 nvidia-smi.



### 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.


LLMOpenAI APIproduction 16 GB+






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".


LLMchat UIbeginner 8 GB+






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.


LLMmulti-backendpower user 16 GB+






LLM推論


### HuggingFace TGI





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


LLMproductionHuggingFace 24 GB+






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.


finetuneLoRAQLoRA 24 GB+






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.


finetunefastlow VRAM 16 GB+






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.


finetuneGUI 24 GB+






画像生成


### ComfyUI + FLUX.1





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


imageFLUXworkflow 24 GB+






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.


imageSD 3.5 16 GB+






画像生成


### Forge (faster A1111)





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


imageFLUXfast 16 GB+






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.


LoRA trainingimageGUI 16 GB+






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.


videoWan 2.2HunyuanVideo 40 GB+






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.


videoCogVideoXlow VRAM 16 GB+






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.


audiospeech-to-textAPI 6 GB+






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.


audiotext-to-speechAPI 6 GB+






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.


notebookbaselinealways-on 0 GB+






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.


IDEVSCodedev 0 GB+





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](#plans)


## Structured data (JSON-LD)

```json
{
    "@context": "https://schema.org",
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    "@id": "https://servprivate.com/#organization",
    "name": "ServPrivate",
    "alternateName": "ServPrivacy",
    "url": "https://servprivate.com",
    "description": "7つのオフショア法域で提供するVPSと専用サーバー。KYC不要、ログなし、暗号資産決済のみ。設計段階からプライバシーを重視しています。",
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    "foundingDate": "2025",
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            "name": "Romania"
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    "knowsAbout": [
        "Offshore hosting",
        "Offshore VPS",
        "Bare-metal dedicated servers",
        "DMCA-ignored hosting",
        "No KYC hosting",
        "Cryptocurrency payments",
        "Privacy engineering",
        "Token-based authentication",
        "Anonymous domain name registration",
        "No-KYC domain registrar",
        "WHOIS privacy",
        "Cheap .com domains",
        "Crypto-paid domain names",
        "NVIDIA GPU compute",
        "Windows RDP hosting",
        "Agentic commerce"
    ],
    "contactPoint": {
        "@type": "ContactPoint",
        "contactType": "customer support",
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        "availableLanguage": [
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            "fr",
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            "ja",
            "ko",
            "hi",
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        ]
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                "text": "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。"
            }
        },
        {
            "@type": "Question",
            "name": "なぜです ロシア excludedからGPU ロケーション?",
            "acceptedAnswer": {
                "@type": "Answer",
                "text": "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。"
            }
        },
        {
            "@type": "Question",
            "name": "なぜです アイスランド positioned as プレミアム GPU ロケーション?",
            "acceptedAnswer": {
                "@type": "Answer",
                "text": "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。"
            }
        },
        {
            "@type": "Question",
            "name": "distributed training (DDP / FSDP) で複数GPUを使えますか？",
            "acceptedAnswer": {
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                "text": "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。"
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