Nous préparons des serveurs avec un NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM) transmis à chacun. Contactez-nous et nous vous indiquerons quand vous pouvez en déployer un.
Chaque GPU sera transmis à un seul serveur par PCIe.
Workloads un seul GPU de 24 Go est adapté, une fois la commande ouverte
Modèles de Tune fine et de train avec PyTorch, TensorFlow ou JAX. Un seul 24 Go Tesla P40 convient aux petits modèles et LoRA réglage fin plutôt qu'à l'entraînement à grande échelle.
Demandez la disponibilité →Servez des LLM, génération d'images, reconnaissance de la parole et modèles de vision informatique d'un GPU.
Demandez la disponibilité →Transcodez la vidéo avec le codage matériel NVENC et rendez les scènes 3D avec les cycles Blender.
Demandez la disponibilité →Exécuter des dynamiques moléculaires, des simulations et d'autres charges de travail CUDA ou OpenCL qui fonctionnent en une seule précision.
Demandez la disponibilité →Accélérez les maths et les booster en réseau avec CuPy, XGBoost et PyTorch sur le GPU.
Demandez la disponibilité →Construisez et testez des applications d'IA avec des cahiers Jupyter, VS Code distant et votre propre environnement de développement CUDA.
Demandez la disponibilité →PCIe passthrough donne à votre serveur le GPU entier, avec des performances proches des performances natives.
Les serveurs GPU ne peuvent pas encore être commandés depuis le panneau. Contactez-nous avec votre charge de travail et nous répondrons lorsque la capacité est prête.
VPS.org plans sont facturés à l'heure, plafonné à 672 heures par mois, sans contrat. prix GPU sera publié lors de l'ouverture de la commande.
Installez n'importe quel cadre, version pilote ou boîte à outils CUDA. SSH accès dès le premier jour.
Guides pour les cadres de l'IA/ML populaires, les outils créatifs et les applications accélérées GPU
Tout ce que vous devez savoir sur l'hébergement GPU VPS
A GPU VPS is a virtual server with a physical GPU passed through to it, for work such as AI inference, model fine-tuning, video transcoding and rendering. VPS.org GPU servers are not orderable yet.
Aucun ne peut encore être commandé. Les premiers serveurs GPU que nous préparons utilisent les cartes NVIDIA Tesla P40 avec 24 Go de VRAM. Contactez-nous pour être avertis quand ils ouvriront.
Avec PCIe passthrough, un GPU physique entier est attribué à un serveur virtuel. Votre logiciel utilise la carte directement via le pilote standard NVIDIA, avec des performances proches des performances natives, et le GPU n'est pas partagé avec d'autres clients.
Non. Vous installez le pilote NVIDIA et la version de la boîte à outils CUDA dont vous avez besoin, avec un accès root complet. Le Tesla P40 est un GPU Pascal (capacité de calcul 6.1), donc vérifiez que votre version framework le supporte encore.
Pas pour le moment. Un serveur GPU aura un GPU. Contactez-nous si votre charge de travail a besoin de plus.
Inférence de modèle, réglage fin des modèles petits et quantifiés, vision informatique, reconnaissance vocale, transcodage vidéo, rendu 3D et calcul scientifique qui fonctionne en une seule précision.
Les serveurs GPU ne sont pas encore disponibles, il n'y a donc rien à payer aujourd'hui. Les plans standard VPS sont facturés à l'heure, plafonnés à 672 heures par mois; les prix GPU seront publiés lors de l'ouverture de la commande.
Pas en place. Les serveurs GPU fonctionnent sur des nœuds GPU séparés, donc se déplacer vers un seul signifie déployer un nouveau serveur et copier vos données à travers.
Le numéro VPS.org n'inclut pas l'atténuation du refus de service sur un plan quelconque. Si vous en avez besoin, placez les services publics derrière un service de procuration ou d'atténuation.
Les systèmes d'exploitation pris en charge seront confirmés lors de l'ouverture de la commande. Les versions Ubuntu LTS ont les paquets de pilotes NVIDIA les plus matures.
Il n'y a pas de contrat sur les plans VPS.org : vous pouvez détruire un serveur à tout moment et la facturation s'arrête. Les termes GPU seront publiés lors de l'ouverture de la commande.
Contactez-nous par l'intermédiaire de la page de contact avec votre charge de travail et la mémoire GPU dont vous avez besoin, et nous vous informerons quand les serveurs GPU peuvent être commandés.
La capacité de GPU est limitée. Parlez-nous de votre charge de travail et nous répondrons avec disponibilité et prix.