kargopoltsev

Я бы отдельно рассмотрел GPU сервер для пакетного перекодирования видео. Например, чтобы из загруженного ролика автоматически получать версии 1080p и 720p для сайта. Здесь важны аппаратные блоки NVDEC и NVENC, которые отвечают за декодирование и кодирование видео. Их возможности нужно проверять под конкретные форматы исходников. В FFmpeg декодирование, изменение разрешения и кодирование настраиваются отдельно. Я бы организовал обработку так, чтобы кадры оставались в видеопамяти между этапами. Для масштабирования можно использовать scale_cuda, для кодирования H.264 подходит h264_nvenc. Это позволяет избежать лишнего копирования несжатых кадров между оперативной памятью и GPU, которое создаёт дополнительную нагрузку на PCIe. Для такой задачи я бы рассмотрел аренду GPU сервера у Hostkey с RTX 4090 и накопителем NVMe. Такие конфигурации есть в каталоге. У RTX 4090 предусмотрены два блока NVENC и аппаратное кодирование AV1, поэтому эту карту имеет смысл включить в сравнение для обработки видео. Число одновременно запускаемых заданий я бы подбирал под разрешение, настройки кодировщика и доступную видеопамять.

Hostkey производит хорошее впечатление именно с технической стороны. В линейке VPS есть конфигурации с быстрыми NVMe накопителями и количеством виртуальных ядер до 16. Это позволяет подобрать сервер как для обычного сайта, так и для базы данных, системы аналитики или приложения с заметной вычислительной нагрузкой. Полный root доступ даёт возможность самостоятельно управлять операционной системой, службами и правилами безопасности. Понравилось, что основные параметры сервера можно контролировать через панель Invapi. В разделе мониторинга отображаются загрузка процессора, использование оперативной памяти, скорость сетевого интерфейса, текущее состояние виртуальной машины и время её запуска. Благодаря этому проще оценивать нагрузку и вовремя понимать, когда проекту требуется более производительная конфигурация.

Для экспериментов с LLM запускались модели через Ollama и Open WebUI. При работе с большими контекстами сразу становится заметно, насколько важен объём видеопамяти. HOSTKEY активно предлагает решения на RTX 4090, RTX 5090 и RTX 6000 PRO для подобных задач.

На одной задаче запускались несколько контейнеров с Ollama и OpenWebUI для тестирования LLM моделей. Использовались Qwen и DeepSeek с разными размерами контекста. Хорошо ощущалось, насколько важен объём видеопамяти при работе с большими моделями. В тестах Hostkey тоже отмечали, что модели с большим контекстом быстро упираются в VRAM и требуют мощных GPU конфигураций.