[{"data":1,"prerenderedAt":898},["ShallowReactive",2],{"guide-\u002Fguides\u002Farenda-rtx3090":3},{"id":4,"title":5,"body":6,"checkedAt":888,"date":889,"description":890,"extension":891,"meta":892,"navigation":893,"path":894,"seo":895,"stem":896,"__hash__":897},"guides\u002Fguides\u002Farenda-rtx3090.md","RTX 3090 в аренде: дёшево и 24 ГБ VRAM",{"type":7,"value":8,"toc":868},"minimark",[9,14,29,34,70,82,86,154,157,161,168,221,224,228,318,323,349,353,379,387,391,505,517,521,582,597,601,604,624,641,645,717,721,763,767,777,783,789,795,799,835,839],[10,11,13],"h1",{"id":12},"rtx-3090-в-аренде","RTX 3090 в аренде",[15,16,17,18,22,23,28],"p",{},"RTX 3090 — это consumer-карта с ",[19,20,21],"strong",{},"24 ГБ VRAM",", как и у ",[24,25,27],"a",{"href":26},"\u002Fgpu\u002Frtx4090","RTX 4090",", но заметно дешевле. Главная причина арендовать 3090 — получить большой объём памяти по минимальной цене. Это лучшее соотношение ₽\u002FГБ VRAM в потребительском сегменте (≈2.8 ₽ за ГБ·ч против 3.5 у 4090).",[30,31,33],"h2",{"id":32},"почему-именно-3090","Почему именно 3090",[35,36,37,43,53,64],"ul",{},[38,39,40,42],"li",{},[19,41,21],{}," — достаточно для SDXL generation\u002Ftraining, Flux с квантованием, LoRA-тюна 7B моделей, инференса 13B.",[38,44,45,48,49,52],{},[19,46,47],{},"Дёшево"," — от ",[19,50,51],{},"67 ₽\u002Fч",", против ~83 ₽\u002Fч у 4090 и ~131 ₽\u002Fч у 5090.",[38,54,55,58,59,63],{},[19,56,57],{},"Широко доступна"," — у ",[24,60,62],{"href":61},"\u002Fhosting\u002Fimmers","immers.cloud"," десятки конфигураций от 1 до 4 GPU, почти всегда in_stock.",[38,65,66,69],{},[19,67,68],{},"Хорошее отношение ₽\u002FГБ"," — 2.8 ₽ за ГБ·ч, недосягаемо для других карт с 24+ ГБ VRAM.",[71,72,75],"callout",{"color":73,"icon":74},"primary","i-lucide-info",[15,76,77,78,81],{},"RTX 3090 и RTX 4090 имеют ",[19,79,80],{},"одинаковый объём VRAM (24 ГБ)",". Разница — в скорости вычислений (4090 быстрее на обучении) и цене (3090 дешевле). Если упираетесь в память, а не в FLOPS — 3090 обычно лучший выбор.",[30,83,85],{"id":84},"спецификации","Спецификации",[87,88,89,102],"table",{},[90,91,92],"thead",{},[93,94,95,99],"tr",{},[96,97,98],"th",{},"Параметр",[96,100,101],{},"RTX 3090",[103,104,105,114,122,130,138,146],"tbody",{},[93,106,107,111],{},[108,109,110],"td",{},"Архитектура",[108,112,113],{},"Ampere (GA102, 2020)",[93,115,116,119],{},[108,117,118],{},"VRAM",[108,120,121],{},"24 ГБ GDDR6X",[93,123,124,127],{},[108,125,126],{},"Пропускная способность памяти",[108,128,129],{},"~936 ГБ\u002Fс",[93,131,132,135],{},[108,133,134],{},"CUDA-ядра",[108,136,137],{},"10 496",[93,139,140,143],{},[108,141,142],{},"TDP",[108,144,145],{},"350 Вт",[93,147,148,151],{},[108,149,150],{},"NVLink",[108,152,153],{},"Есть (на референсных картах)",[15,155,156],{},"Пропускная способность памяти (~936 ГБ\u002Fс) у 3090 выше, чем у многих pro-карт предыдущих поколений, поэтому для inference она работает на удивление бодро. Узкое место — отсутствие FP8 и медленнее чем Ada Lovelace на обучении.",[30,158,160],{"id":159},"цены-и-наличие","Цены и наличие",[15,162,163,164,167],{},"Актуальные цены — на странице ",[24,165,101],{"href":166},"\u002Fgpu\u002Frtx3090",", обновление каждые 30–60 минут. Наблюдаемый диапазон:",[87,169,170,186],{},[90,171,172],{},[93,173,174,177,180,183],{},[96,175,176],{},"Хостер",[96,178,179],{},"От (₽\u002Fч)",[96,181,182],{},"До (₽\u002Fч)",[96,184,185],{},"Формат",[103,187,188,205],{},[93,189,190,194,199,202],{},[108,191,192],{},[24,193,62],{"href":61},[108,195,196],{},[19,197,198],{},"67",[108,200,201],{},"307",[108,203,204],{},"Почасово, 1–4 GPU",[93,206,207,213,216,218],{},[108,208,209],{},[24,210,212],{"href":211},"\u002Fhosting\u002Fhostkey","HOSTKEY",[108,214,215],{},"—",[108,217,215],{},[108,219,220],{},"Dedicated, preorder",[15,222,223],{},"Диапазон широкий (67–307 ₽\u002Fч), потому что верхняя граница — это конфигурации ×3–×4 GPU. Цена за одну карту на multi-GPU узлах обычно ниже, поэтому при параллельных задачах «в ширину» многоблочный узел может оказаться выгоднее, чем несколько отдельных инстансов.",[30,225,227],{"id":226},"rtx-3090-vs-rtx-4090","RTX 3090 vs RTX 4090",[87,229,230,240],{},[90,231,232],{},[93,233,234,236,238],{},[96,235,98],{},[96,237,101],{},[96,239,27],{},[103,241,242,251,261,273,286,297,308],{},[93,243,244,246,249],{},[108,245,118],{},[108,247,248],{},"24 ГБ",[108,250,248],{},[93,252,253,255,258],{},[108,254,110],{},[108,256,257],{},"Ampere (2020)",[108,259,260],{},"Ada Lovelace (2022)",[93,262,263,266,270],{},[108,264,265],{},"Цена от (₽\u002Fч)",[108,267,268],{},[19,269,198],{},[108,271,272],{},"83",[93,274,275,278,283],{},[108,276,277],{},"₽\u002FГБ·ч",[108,279,280],{},[19,281,282],{},"2.8",[108,284,285],{},"3.5",[93,287,288,291,294],{},[108,289,290],{},"Скорость (обучение)",[108,292,293],{},"Медленнее",[108,295,296],{},"Быстрее (~в 1.5–2×)",[93,298,299,302,305],{},[108,300,301],{},"Скорость (инференс)",[108,303,304],{},"Достаточно",[108,306,307],{},"Чуть быстрее",[93,309,310,313,316],{},[108,311,312],{},"Доступность",[108,314,315],{},"Высокая",[108,317,315],{},[319,320,322],"h3",{"id":321},"когда-3090-лучше-4090","Когда 3090 лучше 4090",[35,324,325,331,337,343],{},[38,326,327,330],{},[19,328,329],{},"Бюджет важнее скорости."," SDXL generation, инференс 7B\u002F13B, TTS — там разница в скорости незаметна, а разница в цене 16 ₽\u002Fч складывается в тысячи рублей за месяц.",[38,332,333,336],{},[19,334,335],{},"Нужен VRAM, а не FLOPS."," Если задача влезает в 24 ГБ и не упирается в вычисления, 4090 ничего не даст кроме переплаты.",[38,338,339,342],{},[19,340,341],{},"Длинные сессии."," На месяце разница в цене накапливается — 3090 заметно дешевле. При 24\u002F7 это ~48к ₽\u002Fмес против ~60к у 4090.",[38,344,345,348],{},[19,346,347],{},"Мульти-GPU в ширину."," Если запускаете несколько параллельных процессов inference, 2× 3090 дешевле 2× 4090 при том же суммарном VRAM.",[319,350,352],{"id":351},"когда-4090-лучше-3090","Когда 4090 лучше 3090",[35,354,355,361,367,373],{},[38,356,357,360],{},[19,358,359],{},"Обучение."," Full fine-tune, продолжительные LoRA-тренировки — 4090 экономит часы, которые стоят дороже разницы в цене GPU.",[38,362,363,366],{},[19,364,365],{},"Высокий throughput."," Production-инференс с большой нагрузкой — 4090 обрабатывает больше запросов в час, разница в ₽\u002Fзапрос может быть в пользу 4090.",[38,368,369,372],{},[19,370,371],{},"Flux без квантования."," Чуть быстрее на тяжёлой генерации.",[38,374,375,378],{},[19,376,377],{},"Нужна новая архитектура."," Ada Lovelace поддерживает некоторые новые форматы (FP8 в ряде сценариев), что может быть важно для специфичных пайплайнов.",[15,380,381,382,386],{},"Подробнее о выборе карты под генерацию — в ",[24,383,385],{"href":384},"\u002Fguides\u002Fgpu-dlya-stable-diffusion","гайде по Stable Diffusion",".",[30,388,390],{"id":389},"что-можно-делать-на-24-гб","Что можно делать на 24 ГБ",[87,392,393,406],{},[90,394,395],{},[93,396,397,400,403],{},[96,398,399],{},"Задача",[96,401,402],{},"3090 (24 ГБ)",[96,404,405],{},"Комментарий",[103,407,408,419,429,440,450,460,475,485,495],{},[93,409,410,413,416],{},[108,411,412],{},"SDXL generation",[108,414,415],{},"✅",[108,417,418],{},"Запас по памяти",[93,420,421,424,426],{},[108,422,423],{},"SDXL LoRA training",[108,425,415],{},[108,427,428],{},"Впритык, но работает",[93,430,431,434,437],{},[108,432,433],{},"Flux.1 dev generation",[108,435,436],{},"⚠️",[108,438,439],{},"С квантованием \u002F fp8",[93,441,442,445,447],{},[108,443,444],{},"Inference 7B (Q4–Q8)",[108,446,415],{},[108,448,449],{},"С большим запасом",[93,451,452,455,457],{},[108,453,454],{},"Inference 13B (Q4)",[108,456,415],{},[108,458,459],{},"Помещается",[93,461,462,465,468],{},[108,463,464],{},"Inference 30B+",[108,466,467],{},"❌",[108,469,470,471],{},"Мало, нужен ",[24,472,474],{"href":473},"\u002Fgpu\u002Fa100-80","A100 80GB",[93,476,477,480,482],{},[108,478,479],{},"LoRA-тюн 7B",[108,481,415],{},[108,483,484],{},"Оптимально",[93,486,487,490,492],{},[108,488,489],{},"Whisper large-v3",[108,491,415],{},[108,493,494],{},"С запасом",[93,496,497,500,502],{},[108,498,499],{},"TTS (XTTS, F5-TTS)",[108,501,415],{},[108,503,504],{},"Хватает с большим запасом",[15,506,507,508,511,512,516],{},"Для полного fine-tune больших моделей 24 ГБ мало — там нужны дата-центровые карты (",[24,509,510],{"href":473},"A100",", ",[24,513,515],{"href":514},"\u002Fgpu\u002Fh100-80","H100","). LoRA и QLoRA на 7B–13B моделях на 3090 работают хорошо.",[30,518,520],{"id":519},"считаем-стоимость-месяца","Считаем стоимость месяца",[87,522,523,536],{},[90,524,525],{},[93,526,527,530,533],{},[96,528,529],{},"Режим",[96,531,532],{},"Часов\u002Fмес",[96,534,535],{},"Сумма (₽) при 67 ₽\u002Fч",[103,537,538,549,560,571],{},[93,539,540,543,546],{},[108,541,542],{},"1 ч\u002Fдень",[108,544,545],{},"~30",[108,547,548],{},"~2 000",[93,550,551,554,557],{},[108,552,553],{},"4 ч\u002Fдень",[108,555,556],{},"~120",[108,558,559],{},"~8 000",[93,561,562,565,568],{},[108,563,564],{},"8 ч\u002Fдень",[108,566,567],{},"~240",[108,569,570],{},"~16 000",[93,572,573,576,579],{},[108,574,575],{},"24\u002F7",[108,577,578],{},"720",[108,580,581],{},"~48 000",[15,583,584,585,587,588,592,593,386],{},"При коротких сессиях 3090 — одна из самых доступных карт с большим VRAM. При 24\u002F7 dedicated-вариант может оказаться сопоставим или дешевле — сравните с dedicated у ",[24,586,212],{"href":211}," и ",[24,589,591],{"href":590},"\u002Fhosting\u002Fselectel","Selectel",", см. ",[24,594,596],{"href":595},"\u002Fguides\u002Farenda-servera-gpu","гайд по форматам",[30,598,600],{"id":599},"multi-gpu-2-4-3090","Multi-GPU: 2×, 4× 3090",[15,602,603],{},"У immers есть конфигурации ×2, ×3, ×4 3090. Когда это имеет смысл:",[35,605,606,612,618],{},[38,607,608,611],{},[19,609,610],{},"Параллельные задачи inference"," — несколько процессов одновременно, каждый на своей карте.",[38,613,614,617],{},[19,615,616],{},"Разные модели одновременно"," — например, LLM на одной карте, SDXL на другой.",[38,619,620,623],{},[19,621,622],{},"Data-parallel обучение маленьких моделей"," — ускоряет LoRA-тюн в разы.",[15,625,626,627,630,631,633,634,636,637,386],{},"Для model-parallel обучения на consumer-картах 3090 не подходит: ",[19,628,629],{},"NVLink на 3090 есть, но только на референс-картах",", и в аренде почти всегда встречаются нереференсные версии без моста. Для model-parallel берите ",[24,632,510],{"href":473}," с NVLink, ",[24,635,515],{"href":514}," или ",[24,638,640],{"href":639},"\u002Fgpu\u002Fh200-141","H200",[30,642,644],{"id":643},"примеры-сценариев","Примеры сценариев",[87,646,647,660],{},[90,648,649],{},[93,650,651,654,657],{},[96,652,653],{},"Сценарий",[96,655,656],{},"Конфиг",[96,658,659],{},"Почему 3090",[103,661,662,673,684,695,706],{},[93,663,664,667,670],{},[108,665,666],{},"SDXL generation для блога",[108,668,669],{},"1× 3090, 1–2 ч\u002Fнеделя",[108,671,672],{},"24 ГБ, дёшево, скорости хватает",[93,674,675,678,681],{},[108,676,677],{},"LoRA-тюн 7B модели на своих данных",[108,679,680],{},"1× 3090, 3–5 ч за прогон",[108,682,683],{},"Влезает с градиентами",[93,685,686,689,692],{},[108,687,688],{},"Inference 13B (Q4) для Telegram-бота",[108,690,691],{},"1× 3090, 24\u002F7",[108,693,694],{},"Помещается, дешевле чем A100",[93,696,697,700,703],{},[108,698,699],{},"Параллельный inference нескольких моделей",[108,701,702],{},"2× 3090",[108,704,705],{},"Дешевле 2× 4090 при том же VRAM",[93,707,708,711,714],{},[108,709,710],{},"Ночное обучение SDXL LoRA",[108,712,713],{},"1× 3090, 6 ч за ночь",[108,715,716],{},"6 ч × 67 = ~400 ₽ за ночь",[30,718,720],{"id":719},"подводные-камни","Подводные камни",[35,722,723,734,745,751,757],{},[38,724,725,728,729,733],{},[19,726,727],{},"Не путать с 3080."," У ",[24,730,732],{"href":731},"\u002Fgpu\u002Frtx3080","RTX 3080"," 10–12 ГБ VRAM — почти вдвое меньше. Это критично для SDXL и 13B inference.",[38,735,736,739,740,744],{},[19,737,738],{},"Refurbished\u002Fб\u002Fу карты."," Consumer-карты в аренде могут быть износившимися — проверяйте температуру и стабильность при первом запуске (",[741,742,743],"code",{},"nvidia-smi",", короткий бенчмарк).",[38,746,747,750],{},[19,748,749],{},"Драйверы и CUDA."," 3090 поддерживает актуальные версии CUDA, но на старых образах ОС могут быть нюансы — уточняйте образ у хостера.",[38,752,753,756],{},[19,754,755],{},"Охлаждение в мульти-GPU узлах."," 4× 3090 в одном сервере греется сильно (TDP 350 Вт ×4 = 1.4 кВт тепла) — на длинных задачах возможен троттлинг. Для длительного обучения лучше dedicated с хорошим охлаждением.",[38,758,759,762],{},[19,760,761],{},"Нет NVLink в аренде."," Как сказано выше, model-parallel на арендных 3090 практически невозможен.",[30,764,766],{"id":765},"частые-вопросы","Частые вопросы",[15,768,769,772,773,636,775,386],{},[19,770,771],{},"Хватит ли 3090 для запуска Llama 3 70B?","\nВ Q4-квантовании 70B занимает ~40 ГБ — одна 3090 не потянет. Две 3090 без NVLink тоже плохо (model-parallel не работает). Для 70B берите ",[24,774,474],{"href":473},[24,776,515],{"href":514},[15,778,779,782],{},[19,780,781],{},"Можно ли на 3090 запускать Flux.1 dev?","\nДа, с квантованием (fp8 \u002F GGUF). Полная fp16 версия занимает ~24 ГБ и идёт впритык, с риском OOM.",[15,784,785,788],{},[19,786,787],{},"3090 или 4090 для SDXL LoRA training?","\nЕсли учитесь\u002Fэкспериментируете — 3090, дешевле. Если делаете это регулярно и время дорого — 4090 окупится за счёт скорости.",[15,790,791,794],{},[19,792,793],{},"Почему 3090 дешевле 4090, если у них одинаковый VRAM?","\n3090 вышла в 2020 году (Ampere), 4090 — в 2022 (Ada Lovelace). 4090 заметно быстрее на вычислениях, поэтому стоит дороже, несмотря на тот же объём памяти.",[30,796,798],{"id":797},"практические-шаги","Практические шаги",[800,801,802,809,814,825],"ol",{},[38,803,804,805,808],{},"Проверьте ",[24,806,807],{"href":166},"наличие RTX 3090"," — какие конфигурации сейчас in_stock.",[38,810,811,812,386],{},"Если задача в 24 ГБ и не требует максимальной скорости — берите 3090. Если требует — сравните с ",[24,813,27],{"href":26},[38,815,816,817,820,821,824],{},"Для коротких сессий — почасовая аренда у ",[24,818,819],{"href":61},"immers",". Для постоянной нагрузки — dedicated (см. ",[24,822,823],{"href":595},"гайд по dedicated vs облаку",").",[38,826,827,828,834],{},"Для редких конфигураций (×4, специфический CPU\u002FRAM) подпишитесь на ",[24,829,833],{"href":830,"rel":831},"https:\u002F\u002Ft.me\u002Fgpuradar_bot",[832],"nofollow","алерт в Telegram"," по 3090 — поймаете дешёвый in_stock.",[30,836,838],{"id":837},"смежные-гайды","Смежные гайды",[35,840,841,848,854,861],{},[38,842,843,847],{},[24,844,846],{"href":845},"\u002Fguides\u002Fvps-s-videokartoy-deshevo","VPS с видеокартой дёшево"," — 3090 в контексте бюджетного сегмента",[38,849,850,853],{},[24,851,852],{"href":384},"GPU для Stable Diffusion"," — 3090 vs 4090 под генерацию",[38,855,856,860],{},[24,857,859],{"href":858},"\u002Fguides\u002Fsravnenie-cen-gpu-arendy","Сравнение цен GPU-аренды"," — обзор по всем картам и хостерам",[38,862,863,867],{},[24,864,866],{"href":865},"\u002Fguides\u002Farenda-a100","Аренда A100"," — когда 24 ГБ уже мало",{"title":869,"searchDepth":870,"depth":870,"links":871},"",2,[872,873,874,875,880,881,882,883,884,885,886,887],{"id":32,"depth":870,"text":33},{"id":84,"depth":870,"text":85},{"id":159,"depth":870,"text":160},{"id":226,"depth":870,"text":227,"children":876},[877,879],{"id":321,"depth":878,"text":322},3,{"id":351,"depth":878,"text":352},{"id":389,"depth":870,"text":390},{"id":519,"depth":870,"text":520},{"id":599,"depth":870,"text":600},{"id":643,"depth":870,"text":644},{"id":719,"depth":870,"text":720},{"id":765,"depth":870,"text":766},{"id":797,"depth":870,"text":798},{"id":837,"depth":870,"text":838},null,"2026-07-09","RTX 3090 в аренде в России: от 67 до 307 ₽\u002Fчас, 24 ГБ VRAM. Бюджетная альтернатива RTX 4090 для SDXL, LoRA и инференса где важна память, а не скорость.","md",{},true,"\u002Fguides\u002Farenda-rtx3090",{"title":5,"description":890},"guides\u002Farenda-rtx3090","_VJqo1KMgtkLK87YCnHEd9U7t13x_2co0jFxI3ZjkwI",1783633713557]