OVHcloud — это европейский Public Cloud с линейкой Cloud GPU: инстансы с NVIDIA через pci_passthrough. Фокус-ключ: ovhcloud. Канон: Create instance and connect, Deploying a GPU instance, 8x H200 NVL. Соседи: Scaleway, Genesis Cloud, Runpod, ИИ-автоматизация.
Ниже — маршрут: project → SSH key → Cloud GPU instance → драйвер → nvidia-smi. Ставки live; рубли не фиксируем.
Control Panel, регионы и драйвер
| Путь | Суть | Старт | Когда |
|---|---|---|---|
| Create an instance | модель Cloud GPU + image + key | Public Cloud project | первый GPU без Terraform |
| SSH | ssh ubuntu@IPv4 | public key при create | после Active |
| Driver / CUDA | cuda-repo → cuda-drivers → reboot | lspci | grep -i nvidia | пока nvidia-smi пустой |
| H200 NVL 8x | h200-1920 / h200-1920-eph | регион EU-WEST-PAR | тяжёлые multi-GPU job |
Источник: docs.ovhcloud.com getting-started (SSH key обязателен для Linux, ssh ubuntu@IPv4); deploy-a-gpu-instance (регионы V100 GRA7/9/11/BHS5; A100/H100/L4/L40s GRA11 на дату гайда; lspci + cuda install + nvidia-smi); deploy-8-h200-nvl (EU-WEST-PAR, топология 2×4 NVLink). Сверка: 2026-10-21. ₽/час не выдумываем.
Первый день с OVHcloud GPU
- Создайте Public Cloud project в OVHcloud Control Panel.
- Сгенерируйте SSH key и добавьте public key в Settings → SSH Keys (RSA/ECDSA/ED25519).
- Create an instance → Location с нужным GPU → Instance Model типа GPU / Cloud GPU → Unix distribution → выберите SSH key.
- Дождитесь Active. Подключитесь:
ssh ubuntu@<IPv4>(user зависит от image; в гайде пример ubuntu). - Проверьте
lspci | grep -i nvidia, поставьте драйвер/CUDA по Deploying a GPU instance, reboot, затемnvidia-smi.
# после Active в Control Panel
ssh ubuntu@IPv4_INSTANCE
# GPU виден на шине, драйвера ещё нет
lspci | grep -i nvidia
# пакеты - с developer.nvidia.com/cuda-downloads под ваш Ubuntu (URL из доки OVH)
# wget URL_of_packet_to_download
# sudo dpkg -i cuda-repo-XXXX
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
sudo apt-get install -y cuda-drivers
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
sudo reboot
# после reboot
nvidia-smi
Квоты Public Cloud смотрите в Quota & Regions. Для 8x H200 NVL выбирайте EU-WEST-PAR и flavor h200-1920 / h200-1920-eph; учитывайте 2 группы по 4 GPU с NVLink внутри группы.
Типичные ошибки
- Create без SSH key (для Linux key обязателен в Control Panel).
- Выбрали регион без нужного GPU (V100 и A100/H100 живут в разных availability).
- Ждали nvidia-smi сразу после деплоя без установки драйвера.
- Путали Public Cloud VM и AI Tools (
ovhai/*.ai.cloud.ovh.net). - Фиксировали ₽/час без pricing UI на дату.
FAQ: OVHcloud
Что такое OVHcloud GPU простыми словами?
OVHcloud Public Cloud даёт GPU-инстансы (Cloud GPU): VM с NVIDIA через pci_passthrough, как на железе. Создаёте в Control Panel с SSH key, ставите драйвер, проверяете nvidia-smi. Канон: docs.ovhcloud.com Public Cloud compute.
С чего начать новичку?
Public Cloud project → SSH key в Settings → Create an instance → модель Cloud GPU → регион с нужным GPU → Unix image → SSH key → ssh ubuntu@IPv4 → установить NVIDIA/CUDA по гайду Deploying a GPU instance → nvidia-smi.
В каких регионах есть GPU?
По гайду Deploying a GPU instance: старые Tesla V100/V100s чаще GRA7, GRA9, GRA11, BHS5; newer A100/H100/L4/L40s — на момент доки GRA11; 8x H200 NVL (h200-1920) — EU-WEST-PAR. Сверяйте Availability на дату.
Нужно ли ставить драйвер самому?
Да для типичного Linux-образа: после деплоя lspci видит NVIDIA, но драйвер ставите вы (cuda-repo / cuda-drivers по доке), reboot, затем nvidia-smi. Берите пакет под вашу Ubuntu с developer.nvidia.com/cuda-downloads.
Чем Public Cloud GPU отличается от AI Tools (ovhai)?
Public Cloud instance — классическая VM с GPU и своим SSH. AI Notebooks/Training — отдельный контур: SSH вида job-id@region.ai.cloud.ovh.net и флаг —ssh-public-keys у ovhai. Не смешивайте команды.
Есть ли цены в рублях в статье?
Нет. Flavor и Savings Plans меняются; рубли не фиксируем. Смотрите OVHcloud Control Panel / public cloud pricing на дату сверки.
Вывод
OVHcloud на 2026-10-21 — Public Cloud GPU: Create instance → ssh ubuntu@IP → драйвер → nvidia-smi. Цены только live. Когда нужна система обучения под GPU-интеграции — форматы на странице обучения.
Хотите нейросети под свои задачи, а не «для всех»?
Когда базовых гайдов уже мало, помогает разбор под вашу работу. Наставничество, курсы и подписка Артёма Денисова — все форматы на странице обучения. Соседи по стеку — ИИ-автоматизация и Scaleway.