[خانه](https://servprivacy.com/fa) / [راهنماهای میزبانی خصوصی](https://servprivacy.com/fa/guides) / RTX 4090 در مقابل H100 SXM5 برای استنتاج هوش مصنوعی (و جایگاه RTX 5090) خرید # RTX 4090 در مقابل H100 — کدام GPU برای بار کاری هوش مصنوعی شما؟ انتخاب GPU مناسب NVIDIA برای هوش مصنوعی خودمیزبان صرفاً به مسئله VRAM محدود نمی‌شود. RTX 4090 بهترین نسبت قیمت به عملکرد برای استنتاج ۷B–۱۳B و تولید تصویر است؛ RTX 5090 (32 GB GDDR7) سطح میانی جدیدی برای مدل‌های ۲۷B–۳۲B ایجاد کرده؛ و H100 SXM5 (80 GB HBM3) برای بارهای کاری کلاس ۷۰B طراحی شده که پهنای باند حافظه نقش محوری دارد. در این مقاله، معاوضه‌ها را بر اساس نوع بار کاری با ارقام توان عملیاتی، اقتصاد $/token و برنامه‌های GPU در ServPrivacy بررسی می‌کنیم. [مطالعه راهنما](#guide-body) [سؤالات متداول](#guide-faq) #### در این صفحه - [راهنما](#guide-body) - [سؤالات متداول](#guide-faq) - [راهنماهای مرتبط](#guide-related) - [صفحات پیشنهادی](#guide-cta) بدون احراز هویت فقط ارز دیجیتال بدون لاگ DMCA نادیده گرفته می‌شود دسترسی کامل Root NVMe SSD 6 دقیقه مطالعه به‌روزرسانی شده May 2026 در این صفحه [01چهار سطح در یک پاراگراف](#چهار-سطح-در-یک-پاراگراف) [02پهنای باند حافظه در استنتاج LLM نقش محوری دارد](#پهنای-باند-حافظه-در-استنتاج-llm-نقش-محوری-دارد) [03چه چیزی در 24 GB / 32 GB / 80 GB جا می‌شود](#چه-چیزی-در-24-gb-32-gb-80-gb-جا-میشود) [04وقتی RTX 5090 پاسخ درست است](#وقتی-rtx-5090-پاسخ-درست-است) [05وقتی H100 را به 4090 ترجیح می‌دهید](#وقتی-h100-را-به-4090-ترجیح-میدهید) [06اقتصاد $/token](#اقتصاد-token) [07بارهای کاری تصویر، ویدیو و صدا](#بارهای-کاری-تصویر-ویدیو-و-صدا) [08RTX 5090 در مقابل RTX A6000 / A100 چطور؟](#rtx-5090-در-مقابل-rtx-a6000-a100-چطور) [09آنچه ارائه می‌دهیم و چه باید انتخاب کرد](#آنچه-ارائه-میدهیم-و-چه-باید-انتخاب-کرد) [FAQسؤالات رایج](#guide-faq) [→صفحات پیشنهادی](#guide-cta) انتخاب بین RTX 4090، RTX 5090 و H100 SXM5 برای محاسبات هوش مصنوعی خودمیزبان در ۲۰۲۶ به‌ندرت به عنوان تیتر TFLOPS برمی‌گردد. GPU مناسب آن است که VRAM، پهنای باند حافظه و هزینه در هر ساعت استنتاج با کلاس مدل و شکل دسته‌ای که واقعاً اجرا می‌کنید تطابق داشته باشد. این راهنما چهار سطح GPU که ServPrivacy ارائه می‌دهد، بارهای کاری متناسب با هر کدام و نحوه خواندن ارقام توان عملیاتی نمودار را توضیح می‌دهد. ## چهار سطح در یک پاراگراف **RTX 4090 (GPU-S، $122.00–329/ماه)** با 24 GB GDDR6X با پهنای باند حافظه ~۱ TB/s و ~۸۳ TFLOPS FP16 ارائه می‌شود. برای مدل‌های زبانی ۷B–۱۳B، تولید تصویر FLUX.1/SDXL، رونویسی Whisper و متن-به-گفتار Bark انتخاب درستی است. **RTX 5090 (GPU-M، $195.50–519/ماه)** با 32 GB GDDR7 و ~۱.۸ TB/s و ~۱۰۴ TFLOPS FP16 یک پله بالاتر می‌رود؛ ۸ GB اضافه و ~۸۰٪ افزایش پهنای باند، مدل‌های ۲۷B–۳۲B (Gemma-3-27B، Qwen3-32B، Mistral-Small-3) را به‌راحتی پشتیبانی می‌کند و fine-tuning مدل‌های Llama کوچک‌تر را عملی می‌سازد. **H100 SXM5 (GPU-L، $832.50–1899/ماه)** دسته‌ای متفاوت است — 80 GB HBM3 با ~۳.۳۵ TB/s و ~۹۸۹ TFLOPS FP16 (Tensor Core) همراه با fabric NVLink؛ برای مدل‌های زبانی کلاس ۷۰B، استنتاج با context طولانی و آموزش سریع‌تر طراحی شده. **2× H100 SXM5 (GPU-XL، $1567.50–3599/ماه)** برای استنتاج ۷۰B با دقت کامل، آموزش چندکارتی و مدل‌های ۱۰۰B+ در Q4/Q5 مناسب است. توان عملیاتی در برابر اندازه دسته برای RTX 4090 (24 GB)، RTX 5090 (32 GB) و H100 SXM5 (80 GB) — Llama-3.1-70B-Instruct با کوانتایز Q4_K_M، vLLM 0.7+، دسته ۱ تا ۳۲. ## پهنای باند حافظه در استنتاج LLM نقش محوری دارد در استنتاج transformer decoder-only با اندازه دسته تا حدود ۱۶، گلوگاه پهنای باند حافظه است، نه FLOPS خام. هر token تولیدشده یک خواندن کامل وزن‌های مدل از VRAM را ضروری می‌کند (مرحله prefill از کش K-V استفاده می‌کند، اما هر token جدید ماتریس وزن‌ها را دوباره می‌خواند). HBM3 با ۳.۳۵ TB/s در H100 همان چیزی است که آن را ~۳ برابر سریع‌تر از 4090 در هر token روی همان مدل کلاس ۷۰B می‌کند — نه رقم بالاتر TFLOPS. به همین دلیل است که جهش RTX 5090 از GDDR6X به GDDR7 (~۱.۸ TB/s در مقابل ~۱ TB/s) برای استنتاج بیشتر از افزایش FLOPS خام اهمیت دارد. اگر بار کاری شما استنتاج‌محور است نه آموزش‌محور، اولویت را به پهنای باند بدهید، نه FLOPS. ## چه چیزی در 24 GB / 32 GB / 80 GB جا می‌شود کوانتایزاسیون تصویر را تغییر می‌دهد. در **Q4_K_M** (کوانت معمولی با «کیفیت خوب»): یک مدل ۷B به ~۴.۵ GB، مدل ۱۳B به ~۸ GB، مدل ۲۷–۳۲B به ~۲۰ GB، مدل ۷۰B به ~۴۲ GB و مدل ۱۰۰B به ~۶۰ GB نیاز دارد. ~۱۰–۱۵٪ headroom برای کش K-V و فضای کاری CUDA اضافه کنید. ظرفیت عملی: **24 GB** = ۷B–۱۳B به‌راحتی، ۲۷–۳۲B با دردسر offload، ۷۰B امکان‌پذیر نیست. **32 GB** = ۲۷–۳۲B به‌راحتی، ۷۰B با CPU offload (کند). **80 GB** = ۷۰B به‌راحتی در Q4–Q5، ۱۰۰B با offload. **160 GB (dual H100)** = ۷۰B در FP16/BF16، ۱۰۰–۱۸۰B در Q4. در **FP16/BF16** (بدون کوانتایزاسیون) اعداد دو برابر می‌شوند: یک ۷۰B در FP16 به ~۱۴۰ GB نیاز دارد، به همین دلیل 2× H100 نقطه ورود برای استنتاج مدل پرچم‌دار با دقت کامل است. ## وقتی RTX 5090 پاسخ درست است عرضه RTX 5090 در اوایل ۲۰۲۵ نقطه شیرین جدیدی ایجاد کرد. برای مدل‌های کلاس ۲۷B–۳۲B که در ۲۰۲۶ بیشترین اهمیت را دارند (Gemma-3-27B، Qwen3-32B، Mistral-Small-3، Phi-4، DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B)، 5090 تقریباً ۲.۵ برابر توان عملیاتی 4090 را با نصف هزینه H100 ارائه می‌دهد. اگر نیاز شما «یک مدل دستیار واقعاً توانمند با استدلال، پشتیبانی چندزبانه و پنجره context 32K است، اما ۷۰B+ نمی‌خواهم»، سطح GPU-M نقطه شروع شماست. همچنین به‌عنوان یک تجهیزات تولید تصویر مناسب عمل می‌کند — FLUX.1-dev با ۱۶ GB headroom از VRAM برای دسته‌های با وضوح بالا به‌راحتی اجرا می‌شود. ## وقتی H100 را به 4090 ترجیح می‌دهید سه نشانه تصمیم خرید را به GPU-L (H100 تکی) تغییر می‌دهند: (۱) مدل‌های کلاس ۷۰B یا DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B را سرویس می‌دهید و time-to-first-token زیر یک ثانیه در دسته ۱ می‌خواهید؛ (۲) استنتاج با همزمانی بالا اجرا می‌کنید (vLLM با دسته ۱۶+ کاربر) که پهنای باند حافظه H100 گلوگاه را می‌شکند؛ (۳) آموزش یا fine-tuning LoRA روی مجموعه‌داده‌هایی بیش از ~۱۰M token انجام می‌دهید و مسیر آموزش FP8 که 4090/5090 ندارند را می‌خواهید. Transformer Engine FP8 در H100 تقریباً توان آموزش را نسبت به FP16 دو برابر می‌کند و fine-tuning مدل ۷۰B Llama را روی یک کارت عملی می‌سازد. ## اقتصاد $/token برای بارهای کاری با حجم بالا، مقایسه درست دلار به ازای هر میلیون token در توان عملیاتی پایدار است. روی Llama-3.1-70B Q4، vLLM 0.7+، دسته ۱۶: RTX 4090 بدون offload قادر به میزبانی مدل نیست (CPU-RAM offload توان عملیاتی را ~۱۰ برابر کاهش می‌دهد). RTX 5090 با CPU offload تقریباً $X به ازای هر ۱M token (تقریبی؛ بسته به کوانت متفاوت است) اجرا می‌شود. یک H100 SXM5 با قیمت پایه $832.50/ماه ما به تقریباً $1.40–2.20 به ازای هر ۱M token خروجی می‌رسد. در مقایسه با GPT-4o خروجی OpenAI با ~$10/۱M و Claude Sonnet با ~$15/۱M — وقتی بار کاری شما به حدود ۳۰M token در روز برسد، خودمیزبانی روی یک H100 از فراخوانی APIهای میزبانی‌شده ارزان‌تر است، و نتیجه حریم خصوصی end-to-end است. در حجم‌های پایین‌تر، APIهای میزبانی از نظر قیمت برنده هستند. ## بارهای کاری تصویر، ویدیو و صدا **تولید تصویر** به‌ندرت به چیزی بیشتر از 4090 نیاز دارد — FLUX.1-dev، SDXL و SD 3.5 همه در 24 GB با کیفیت تولیدی جا می‌شوند، و ~۸۳ TFLOPS FP16 در RTX 4090 کافی است. ارتقا به 5090/H100 عمدتاً headroom اندازه دسته (تولیدهای همزمان بیشتر) می‌خرد نه سرعت تک‌تصویر. **ویدیوی هوش مصنوعی** (Wan-2.1، CogVideoX-5B، جریان‌های کاری Runway) بیشتر تقاضا دارد — GPU-M نقطه ورود عملی، GPU-L برای کیفیت تولیدی بلندمدت. **Whisper Large v3 ASR** و **Bark TTS** هر دو روی 4090 به‌راحتی اجرا می‌شوند؛ H100 برای آن‌ها اضافی است. **Fine-tuning** با LoRA یا QLoRA روی ۷B–۱۳B روی 4090 کار می‌کند؛ fine-tuning ۳۲B–۷۰B واقع‌بینانه حداقل 5090 می‌خواهد، H100 اگر زمان برایتان ارزش دارد. ## RTX 5090 در مقابل RTX A6000 / A100 چطور؟ اگر به گزینه‌های GPU خارج از خط کارت‌های consumer نگاه کرده‌اید، احتمالاً با RTX A6000 (48 GB، کارت datacenter) یا A100 (40/80 GB، HBM2e نسل قبل) روبرو شده‌اید. حکم سریع: A6000 از نظر محاسباتی تقریباً هم‌کلاس 4090 است با دو برابر VRAM، مفید اگر VRAM گلوگاه است ولی پهنای باند نه (نادر)؛ A100 یک نسل پشت H100 است و اکنون عمدتاً در بازار ثانویه موجود است — اگر ارزان پیداش کنید هنوز یک کارت استنتاج ۷۰B قابل‌قبول است، اما سیستم‌های جدید در ۲۰۲۶ معمولاً H100 هستند. ما در حال حاضر سطح A6000 یا A100 ارائه نمی‌دهیم؛ کاتالوگ از RTX 5090 به H100 می‌پرد. ## آنچه ارائه می‌دهیم و چه باید انتخاب کرد برای خلاصه‌سازی تصمیم خرید GPU در یک جمله به ازای هر بار کاری: **چت‌بات / دستیار کدنویسی زیر 32B** → GPU-S (RTX 4090) برای ۷B–۱۳B، GPU-M (RTX 5090) برای ۲۷B–۳۲B؛ **استنتاج ۷۰B پرچم‌دار (Llama-3.3-70B-Instruct، DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B)** → GPU-L (H100 SXM5)؛ **۷۰B با دقت کامل یا آموزش چندکارتی** → GPU-XL (2× H100 SXM5)؛ **تولید تصویر/ویدیو/گفتار** → GPU-S مگر اینکه headroom دسته‌ای نیاز داشته باشید، سپس GPU-M. همه چهار سطح با CUDA 12.4 + cuDNN پیش‌نصب‌شده و قالب‌های یک‌کلیک vLLM/Ollama/ComfyUI/Stable Diffusion ارسال می‌شوند. مشخصات کامل سخت‌افزاری در [/gpu](https://servprivacy.com/fa/gpu). سؤالات متداول ## خرید GPU — سؤالات متداول ### 01 چرا پهنای باند حافظه در استنتاج از TFLOPS مهم‌تر است؟ استنتاج transformer decoder-only در اندازه‌های دسته کوچک تا متوسط، حافظه‌محدود است: هر token تولیدشده نیازمند خواندن کل ماتریس وزن از VRAM است. هسته‌های محاسباتی به‌قدری سریع هستند که GPU بیشتر وقتش را صرف انتظار برای بارگذاری حافظه می‌کند. به همین دلیل HBM3 با ۳.۳۵ TB/s در H100 تقریباً ۳ برابر سریع‌تر از GDDR6X با ۱ TB/s در 4090 برای هر token روی همان مدل ۷۰B است، حتی اگر رقم بالاتر TFLOPS در H100 تقریباً فرعی باشد. ### 02 آیا می‌توانم Llama-3.3-70B را روی RTX 4090 اجرا کنم؟ از نظر فنی بله، با CPU offload از طریق llama.cpp یا KTransformers — اما توان عملیاتی در تولید بلندمدت به ~۳–۵ token/ثانیه کاهش می‌یابد که برای چت غیرقابل‌استفاده است. عملاً ۷۰B یک بار کاری H100 است (یا 2× RTX 5090 با NVLink که ما ارائه نمی‌دهیم). اگر ۷۰B نیاز دارید اما قیمت H100 نمی‌خواهید، DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B یا DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B روی 4090 را در نظر بگیرید — مدل‌های تقطیرشده در استدلال به‌طور شگفت‌انگیزی رقابتی هستند. ### 03 آیا RTX 5090 برای هوش مصنوعی از A100 بهتر است؟ برای استنتاج، عمدتاً بله — GDDR7 در 5090 (~۱.۸ TB/s) از نظر پهنای باند از HBM2e در A100 40 GB (~۱.۵۵ TB/s) جلوتر است و FLOPS بالاتر است. A100 80 GB VRAM بیشتری دارد (۸۰ در مقابل ۳۲ GB) که برای استنتاج ۷۰B اهمیت دارد. برای آموزش، A100 هنوز حافظه ECC و مجموعه ویژگی‌های datacenter واقعی را دارد که 5090 فاقد آن است. سیستم‌های جدید در ۲۰۲۶ معمولاً H100 را به جای A100 انتخاب می‌کنند؛ 5090 شکاف کلاس consumer را پر می‌کند. ### 04 خودمیزبانی واقعاً چه زمانی از OpenAI/Anthropic ارزان‌تر است؟ تقریباً: یک H100 SXM5 به قیمت $832.50/ماه که Llama-3.3-70B را با توان عملیاتی پایدار در دسته ۱۶ اجرا می‌کند، ~۳۰–۵۰M token خروجی در روز تولید می‌کند. با قیمت GPT-4o ($10/۱M خروجی)، این معادل $300–500/روز هزینه میزبانی است. نقطه سربه‌سر حدود ۵–۷M token خروجی در روز است. زیر آن APIهای میزبانی برنده‌اند؛ بالاتر از آن خودمیزبانی. نقاط سربه‌سر برای RTX 4090/5090 با مدل‌های کوچک‌تر که میزبانی می‌کنند به پایین مقیاس می‌شوند. ### 05 GPU ServPrivacy در مقایسه با Vast.ai یا RunPod چطور است؟ Vast.ai در ساعتی spot ارزان‌تر است ($0.30–0.70/h برای 4090) اما کیفیت به‌شدت متفاوت است (سخت‌افزار consumer در خانه‌های شخصی، شبکه‌بندی مختلط، ریسک eviction). RunPod سازگارتر است ($0.69–3.99/h on-demand) اما قضاوت US با KYC ایمیل/روش پرداخت. ServPrivacy از Vast.ai spot و تقریباً مشابه RunPod on-demand به صورت ماهانه گران‌تر است، اما با ثبت‌نام فقط با token، Monero بومی، بدون eviction، بدون KYC و ۴ قضاوت offshore. انتخاب درست بستگی به این دارد که حریم خصوصی و قابل‌پیش‌بینی بودن مهم‌تر است یا سنت‌های خام در هر ساعت. ### 06 H200 یا B200 چه؟ آیا باید منتظر بمانم؟ H200 (141 GB HBM3e) در کاتالوگ ارائه‌دهندگان hyperscale مثل CoreWeave موجود است، اما عرضه در بخش هاست حریم خصوصی offshore توسط وضعیت channel-partner NVIDIA محدود شده — ما موجودیت را برای Q3-2026 ارزیابی می‌کنیم. B200 NVL72 به طور انحصاری در fabric hyperscale است و برای اجاره تک‌کارت عملی نیست. برای اکثر خودمیزبان‌ها، H100 SXM5 در ۲۰۲۶ قابلیت کافی برای بارهای کاری کلاس ۷۰B دارد — دلیل انتظار برای H200 عمدتاً موارد استفاده multimodal با context طولانی (۲۰۰K+ token) است. راهنماهای مرتبط ## ادامه مطالعه [### چطور یک حوزه قضایی برون‌مرزی برای میزبانی در ۲۰۲۶ انتخاب کنیم خرید یک چارچوب تصمیم‌گیری عملی برای انتخاب حوزه قضایی برون‌مرزی: قانون نگهداری داده، معرضیت MLAT، موضع DMCA، سرعت دادگاه و اجرای دنیای واقعی — کشور به کشور. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/choosing-an-offshore-jurisdiction) [### VPS در برابر سرور اختصاصی برای بارهای کاری حساس به حریم خصوصی خرید چه زمانی VPS کافی است، چه زمانی اشتراک‌گذاری تنانسی یک بدهی است، و چه زمانی فلز خالص تنها پاسخ صادقانه است. جداسازی سخت‌افزار، ریسک hypervisor، و هزینه در برابر مدل تهدید. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/vps-vs-dedicated-for-privacy) [### VPN خود-میزبان روی یک VPS بدون KYC: WireGuard در برابر OpenVPN عملیات چرا VPN خود-میزبان از ارائه‌دهندگان تجاری بهتر است، و مقایسه واقعی WireGuard و OpenVPN از نظر حریم خصوصی، عملکرد و ریسک عملیاتی در سال ۲۰۲۶. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/self-hosted-vpn-wireguard-vs-openvpn) [### Windows RDP برون‌مرزی برای معامله MT4 / MT5 / cTrader فارکس عملیات راهنمای کامل: چرا Windows RDP برای معامله فارکس، نحوه انتخاب قضاوت offshore با تأخیر کم، راه‌اندازی MT4/MT5/cTrader/Expert Advisor، تأخیر به سرورهای کارگزار، و مسیر پرداخت بدون KYC. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/offshore-windows-rdp-for-forex-trading) [### هاستینگ با نادیده‌گرفتن DMCA توضیح داده شده: معنای واقعی آن در ۲۰۲۶ خرید آنچه هاستینگ «بدون DMCA» واقعاً به شما می‌دهد، کدام حوزه‌های قضایی واقعاً از آن پشتیبانی می‌کنند، چه کارهایی به آن نیاز دارند و دام‌های حق مؤلفی که این عبارت پوشش نمی‌دهد. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/dmca-ignored-hosting-explained) [### ثبت دامنه ناشناس با رمزارز: حریم خصوصی WHOIS در ۲۰۲۶ حریم خصوصی راهنمای عملی ۲۰۲۶ برای ثبت دامنه بدون افشای هویت: رژیم‌های WHOIS به تفکیک TLD، انتخاب ثبت‌کننده، گزینه‌های پرداخت با رمزارز، و اشتباهات عملیاتی که به هر حال هویت شما را لو می‌دهند. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/anonymous-domain-registration-with-crypto) [### پرداخت‌های کریپتو برای هاستینگ: Monero در برابر Bitcoin در برابر USDT حریم خصوصی نحوه تأثیر سکه پرداخت بر آنچه هاست درباره شما یاد می‌گیرد. حریم خصوصی، کارمزدها، قطعیت و قرار گرفتن در معرض تحلیل زنجیره برای XMR، BTC و USDT — با یک توصیه شفاف. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/crypto-payments-monero-vs-bitcoin-vs-usdt) [### هاستینگ بدون KYC چیست؟ تعریف، قانونی بودن و نحوه عملکرد حریم خصوصی هاستینگ بدون KYC به شما اجازه می‌دهد یک سرور بدون هیچ احراز هویتی اجاره کنید — نه نام، نه ایمیل، نه مدرک شناسایی. اینجا دقیقاً توضیح می‌دهیم چه معنایی دارد، چگونه کار می‌کند، آیا قانونی است، و چطور یک ارائه‌دهنده واقعی را انتخاب کنید. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/what-is-no-kyc-hosting) [### آیا هاستینگ آفشور قانونی است؟ پاسخ صادقانه ۲۰۲۶ خرید هاستینگ آفشور قانونی است — هم برای شما و هم برای ارائه‌دهنده. در اینجا توضیح می‌دهیم این اصطلاح واقعاً به چه معناست، مرز قانونی واقعی کجاست، چه تصورات غلطی باید کنار گذاشته شوند، و چطور از آن به‌شکلی مسئولانه استفاده کنید. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/is-offshore-hosting-legal) [### چطور با Monero (XMR) هاستینگ بخریم — راهنمای گام‌به‌گام حریم خصوصی راهنمای گام‌به‌گام پرداخت هزینه VPS یا سرور اختصاصی با Monero (XMR): چرا XMR خصوصی‌ترین گزینه است، چطور آن را تهیه کنید، و فرایند تسویه حساب چگونه کار می‌کند — از صورت‌حساب تا سرور در حال اجرا در چند دقیقه. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/how-to-pay-for-hosting-with-monero) [### چطور یک وبسایت ناشناس میزبانی کنیم — راهنمای عملی ۲۰۲۶ حریم خصوصی راهنمای عملی و لایه‌به‌لایه برای میزبانی وبسایت بدون هویت متصل: حساب، پرداخت، دامنه، حوزه قضایی، اتصال شما و محتوا — هر لایه توضیح داده شده. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/how-to-host-a-website-anonymously) [### چطور WireGuard VPN را روی VPS راه‌اندازی کنیم — راهنمای گام‌به‌گام عملیات VPN خصوصی خود را روی یک VPS با WireGuard بسازید: چرا یک VPN خودمیزبان از گزینه‌های تجاری بهتر است، راه‌اندازی کامل از نصب تا اتصال کلاینت، و نحوه سخت‌سازی آن. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/how-to-set-up-wireguard-vpn-on-a-vps) [### راهنمای ۲۰۲۶: چگونه یک LLM را روی یک GPU سرور خودمیزبانی کنید عملیات مدل زبانی بزرگ خود را روی یک GPU سرور اجاره‌ای اجرا کنید: چرا خودمیزبانی از API بهتر است، کدام GPU و مدل را انتخاب کنید، راه‌اندازی با Ollama یا vLLM، و هزینه‌ها. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/self-host-an-llm-on-a-gpu-server) [### هاستینگ بولت‌پروف در مقابل هاستینگ برون‌مرزی — تفاوت چیست؟ خرید هاستینگ بولت‌پروف و هاستینگ برون‌مرزی دائماً با هم اشتباه گرفته می‌شوند — و یکی نیستند. در اینجا تفاوت واقعی، اهمیت آن، و اینکه کدام یک را واقعاً می‌خواهید توضیح داده می‌شود. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/bulletproof-vs-offshore-hosting) [### راهنمای گام‌به‌گام ۲۰۲۶: چگونه یک VPS با Bitcoin بخرید خرید راهنمای گام‌به‌گام مناسب برای مبتدیان در خرید VPS با Bitcoin: تهیه BTC، انتخاب یک پلن، پرداخت فاکتور، و آنچه به دست می‌آورید — یک سرور در حال اجرا بدون کارت و بدون نام. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/how-to-buy-a-vps-with-bitcoin) [### بهترین کشورها برای هاستینگ با نادیده‌گرفتن DMCA در ۲۰۲۶ خرید کجا هاست کنیم وقتی می‌خواهیم سرورهایمان از دسترس حذف‌های سریع به سبک آمریکا دور باشند: حوزه‌های قضایی که واقعاً کار می‌کنند، معنای واقعی نادیده‌گرفتن DMCA، و نحوه انتخاب. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/best-countries-for-dmca-ignored-hosting) [### نحوه راه‌اندازی یک سرویس پنهان Tor (سایت .onion) — راهنمای ۲۰۲۶ عملیات راه‌اندازی یک سرویس onion Tor بر روی VPS: سرویس پنهان چیست، چرا قوی‌ترین شکل هاستینگ ناشناس است، راه‌اندازی کامل، و نحوه حفظ ناشناس بودن واقعی آن. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/how-to-host-a-tor-hidden-service) [### راه‌اندازی سرور ایمیل برون‌مرزی — میزبانی ایمیل خصوصی در ۲۰۲۶ عملیات اجرای سرور ایمیل خصوصی روی یک VPS برون‌مرزی: چرا ایمیل را خودتان هاست کنید، چه نیاز دارید، راه‌اندازی واقع‌بینانه با یک پشته ایمیل همه‌در‌یک، و نحوه تضمین تحویل صحیح. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/offshore-mail-server-setup) [### راهنمای هاستینگ نود رمزارز — اجرای نود بلاک‌چین روی VPS عملیات نحوه هاست کردن یک نود بلاک‌چین روی سرور: چرا نود خودتان را اجرا کنید، سایزبندی سرور برای Bitcoin، Ethereum، Monero و دیگران، نصب، و حفظ حریم خصوصی. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/crypto-node-hosting-guide) [### هاستینگ GPU برای Stable Diffusion — سرور تصویرسازی خودتان را اجرا کنید عملیات اجرای Stable Diffusion روی سرور GPU شخصی: چرا تولید تصویر را خودتان هاست کنید، کدام GPU را انتخاب کنید، راه‌اندازی با یک رابط وب، و مقایسه هزینه در برابر سرویس‌های هاست‌شده. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/gpu-hosting-for-stable-diffusion) [### OpSec سرور — ناشناس ماندن هنگام اجرای سرور حریم خصوصی امنیت عملیاتی برای هر کسی که یک سرور ناشناس اجرا می‌کند: اشتباهاتی که هویت را فاش می‌کنند، عادت‌هایی که از آن‌ها جلوگیری می‌کنند، و نحوه جدا نگه داشتن واقعی هویت‌ها. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/server-opsec-staying-anonymous) [### راهنمای راه‌اندازی Seedbox — ساخت Seedbox خصوصی شخصی در ۲۰۲۶ عملیات چگونه سیدباکس خود را روی یک سرور بسازید: سیدباکس چیست، چطور آن را اندازه‌گیری کنید، یک کلاینت تورنت با رابط وب نصب کنید و آن را خصوصی و امن نگه دارید. پرسش‌های متداول 6 تایی](https://servprivacy.com/fa/guides/seedbox-setup-guide) ## آماده استقرار جعبه هوش مصنوعی خود هستید؟ RTX 4090 از $122.00/ماه، RTX 5090 از $195.50/ماه، H100 SXM5 از $832.50/ماه. ثبت‌نام فقط با token، پرداخت ارزدیجیتال، CUDA 12 و قالب‌های یک‌کلیک هوش مصنوعی. [مشاهده طرح‌های GPU](https://servprivacy.com/fa/gpu) [No-KYC GPU Hosting](https://servprivacy.com/fa/no-kyc-gpu) [Self-Host LLM](https://servprivacy.com/fa/uncensored-ai-hosting)