Как арендовать H200 и A100 в 2-3 раза дешевле рынка: руководство для продвинутых

Цены на H100 вас уже не шокируют? Пора обсурить H200 за $9

Последний год цены на GPU для AI напоминают аукцион, где ставки делает кто-то с неограниченным бюджетом. H100 за $80/час? Спасибо, нет. Но пока все смотрят на крупных игроков, в тени выросла экосистема, где H200 отдают за $9. Да, вы не ослышались. Девять долларов в час за флагманскую карту. И A100 за $12. Это не опечатка, а результат хитрой цепочки перепродажи вычислительных ресурсов.

Почему это работает? Экономика излишков

Представьте университет, который получил грант на кластер из 32 H200. Исследовательская группа использует 80% мощности, но 20% простаивают по ночам, выходным, между проектами. Эти 20% можно монетизировать. Или крупный дата-центр, который купил оборудование впрок. Пока спрос не вырос, карты можно сдавать в аренду. Цена формируется не стоимостью оборудования, а альтернативными издержками: лучше $9, чем ноль.

Экономия в 70% меняет математику для любого проекта. Тонкая настройка Llama 3 70B, которая на AWS обходилась в $3000, здесь стоит $900. Эксперимент с Mixtral 8x22B вместо $1200 — $360. Это разница между "попробуем" и "запускаем в продакшен".

Где искать эти предложения? Неочевидные площадки

Забудьте про Lambda Labs и Paperspace. Их цены уже близки к облачным. Ищите там, где сидят инженеры дата-центров:

• Специализированные дискорд-серверы для ML-инженеров. Не те, что рекламируют в блогах, а закрытые коммьюнити, куда приглашают по рекомендации. Там менеджеры дата-центров напрямую пишут "есть 16 H200 на неделю, $10/час".
• Форумы университетских HPC-центров. Многие вычислительные кластеры сдают ресурсы внешним исследователям. Цены часто субсидированные. Нужно писать письма администраторам, а не пользоваться веб-интерфейсом.
• Китайские платформы аренды. Tencent Cloud и Alibaba Cloud для внутреннего рынка предлагают A100 за $5-6/час. Доступ из-за рубежа возможен через партнёров или с китайским номером телефона. Сложно, но цена того стоит.
• Прямые контакты с владельцами оборудования. На LinkedIn ищете "HPC Manager", "Data Center Operations" в регионах с дешёвой электроэнергией (Канада, Скандинавия, Исландия). Пишете не "хочу арендовать", а "ищем долгосрочное партнёрство для AI research".

Техническая сторона: SSH, Docker и никаких панелей управления

Здесь нет удобного веб-интерфейса. Вам дадут IP-адрес, логин и пароль по SSH. И скажут: "делайте что хотите, только не ломайте". Это одновременно свобода и ответственность.

1 Первичная настройка и проверка железа

Первое, что делаете после подключения по SSH — проверяете, что вам не продали кота в мешке.

# Проверяем наличие GPU и модель
nvidia-smi

# Смотрим память и её состояние
nvidia-smi -q | grep -A 10 "FB Memory Usage"

# Проверяем поддержку NVLink (важно для multi-GPU)
nvidia-smi topo -m

# Тестируем производительность (быстрый тест)
nvidia-smi --query-gpu=clocks.gr,clocks.mem,power.draw,temperature.gpu --format=csv -l 1

Если видите H200 с 141GB HBM3e памяти — можно выдыхать. Карта настоящая.

2 Настройка Docker с поддержкой GPU

Скорее всего, Docker уже установлен. Но нужно настроить runtime для NVIDIA.

# Проверяем, установлен ли nvidia-container-toolkit
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

# Если команда выше не работает, устанавливаем toolkit
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

3 Поднимаем окружение для тонкой настройки с Unsloth

Unsloth ускоряет тонкую настройку в 2-5 раз. Для H200 с их памятью это особенно актуально — можно работать с бо́льшими батчами.

# Создаём Dockerfile
cat > Dockerfile << 'EOF'
FROM nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8-devel-ubuntu22.04

ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3.10 \
    python3-pip \
    git \
    wget \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN ln -s /usr/bin/python3.10 /usr/bin/python

# Устанавливаем PyTorch с поддержкой CUDA 12.1
RUN pip3 install --no-cache-dir \
    torch==2.2.0 \
    torchvision==0.17.0 \
    torchaudio==2.2.0 \
    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# Ставим Unsloth (важно указать правильную версию для H200)
RUN pip3 install --no-cache-dir "unsloth[cu121] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"

# Ставим Axolotl для управления тренировкой
RUN pip3 install --no-cache-dir \
    axolotl \
    transformers \
    datasets \
    accelerate \
    peft \
    trl \
    wandb

WORKDIR /workspace
EOF

# Собираем образ
docker build -t unsloth-h200 .

# Запускаем контейнер с доступом ко всем GPU и монтируем директорию с данными
docker run -it --rm \
  --gpus all \
  --shm-size 16g \
  -v $(pwd)/data:/workspace/data \
  -v $(pwd)/outputs:/workspace/outputs \
  unsloth-h200 \
  /bin/bash

Теперь у вас внутри контейнера есть всё необходимое для тонкой настройки. 141GB памяти H200 позволяют делать fine-tuning Llama 3 70B в 4-битной квантизации с батчем 4-8. Для сравнения: на A100 80GB батч был бы 1-2.

4 Запускаем тонкую настройку с Axolotl

Axolotl — это инструмент, который избавляет от головной боли с конфигами тренировки. Вот минимальный рабочий конфиг для Llama 3 8B:

# config.yml
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B
model_type: LlamaForCausalLM
tokenizer_type: LlamaTokenizer

load_in_4bit: true  # Для экономии памяти
load_in_8bit: false
strict: false

datasets:
  - path: your_dataset.jsonl
    type: alpaca

dataset_prepared_path: last_run_prepared  # Кешировать подготовленные данные

val_set_size: 0.1  # 10% на валидацию
output_dir: ./outputs

sequence_len: 4096
sample_packing: true  # Упаковка нескольких примеров в одну последовательность

adapter: qlora  # Используем QLoRA для экономии памяти
lora_r: 32
lora_alpha: 64
lora_dropout: 0.1
lora_target_modules:  # Модули для адаптера
  - q_proj
  - v_proj
  - k_proj
  - o_proj
  - gate_proj
  - up_proj
  - down_proj

train_on_inputs: false
group_by_length: true

wandb_project: llama-3-8b-finetune
wandb_watch: gradients
wandb_run_name: h200-run-1

gradient_accumulation_steps: 4
micro_batch_size: 4  # Для H200 можно ставить 8-16 для 8B модели
num_epochs: 3
optimizer: adamw_bnb_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 0.0002

warmup_steps: 100
logging_steps: 1
eval_steps: 50
save_steps: 500

bf16: true  # H200 поддерживает bfloat16

trainer_type: Trainer

flash_attention: true  # Включаем Flash Attention для скорости
flash_attention2: false

gradient_checkpointing: true  # Экономия памяти
fsdp:  # Для multi-GPU
  - full_shard
  - auto_wrap
  - cpu_offload

Запускаем тренировку:

# Внутри контейнера
accelerate launch -m axolotl.cli.train config.yml

Если всё настроено правильно, вы увидите, как H200 загружена на 90-95%, а память используется на 120-130GB из 141GB. Это идеальная загрузка для тонкой настройки.

Подводные камни, о которых молчат продавцы

Дешёвая аренда имеет свою цену. Вот что может пойти не так:

• Внезапное прерывание. Владелец может сказать: "Нам срочно понадобились мощности для внутреннего проекта. Завтра отключаем". Решение: договариваться о минимальном гарантированном сроке и прописывать штрафы в соглашении.
• Сетевые ограничения. Часто дата-центры ограничивают исходящий трафик или блокируют порты. Скачать модель с Hugging Face может быть проблематично. Решение: качать модели заранее на свой NAS и заливать по SFTP.
• Старые драйверы. H200 — новая карта, но на сервере могут стоять драйверы, которые не поддерживают все функции CUDA 12.4. Решение: проверять версию драйвера (nvidia-smi) перед оплатой. Нужна версия 550+.
• Конкуренция за ресурсы. Если арендуете не всю ноду, а долю, другие пользователи могут "отжирать" память или ядра CPU. Решение: использовать cgroups для изоляции или арендовать всю ноду целиком.

Когда это выгоднее, чем публичные облака?

Сравним с альтернативами. Например, с децентрализованными 4090 или OVHcloud.

Сценарий 1: Тонкая настройка Llama 3 70B на 1000 шагов

• H200 за $9/час: ~8 часов тренировки = $72
• AWS p4d.24xlarge (8x A100): ~4 часа, но $32.77/час = $131
• 8x RTX 4090 (аренда): ~12 часов по $2.5/час за карту = $240

H200 выигрывает даже у кластера A100, потому что одна карта с большой памятью эффективнее для больших моделей, чем несколько карт с коммуникационными накладными.

Сценарий 2: Инференс Falcon H1R 7B с контекстом 256k

Здесь важна не только цена, но и память. 256k контекста — это ~1GB памяти только на кеш. H200 с её 141GB справляется легко, когда другие карты уже начинают свапать на CPU.

Что дальше? Будущее дешёвых GPU

Тренд очевиден: специализированные карты вроде H200 и B200 будут становиться доступнее. Не потому что NVIDIA снизит цены, а потому что рынок вторичных ресурсов вырастет в 5-10 раз. Уже сейчас появляются платформы-агрегаторы, которые показывают свободные мощности со сотен дата-центров в реальном времени. Через год аренда H200 за $9 станет нормой, а не эксклюзивом.

Но есть и угрозы. Кризис железа и санкции могут ограничить поставки оборудования в некоторые регионы. Цены на электроэнергию растут. И главное — спрос на AI-вычисления растёт быстрее предложения.

Мой совет: используйте текущее окно возможностей. Договаривайтесь о долгосрочных контрактах по фиксированным ценам. Создавайте свой стек инструментов для быстрого развёртывания (как в этом гайде). И помните: экономия 70% на вычислениях — это не просто деньги. Это возможность запустить в 3 раза больше экспериментов, обучить в 3 раза больше моделей и сделать то, что конкуренты на облачных тарифах не могут себе позволить.

В следующий раз разберём, как автоматизировать поиск дешёвых GPU с помощью Python-скриптов и Telegram-бота. Подписывайтесь, чтобы не пропустить.