Бар-метал ўтказувчанлик билан ажратилган NVIDIA GPU. Моделларни тайёрлаш, хулоса чиқариш, видеони кўрсатиш ва талабга кўра илмий ҳисоблашни тезлаштириш.
+-------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.15 |
| Driver: 550.54.15 |
| CUDA Version: 12.4 |
+-------------------------+
| GPU Name | Mem |
| 0 Tesla P40 | 24GB |
+-------------------------+
| GPU Util: 0% |
| Memory: 0MiB / 24576MiB|
+-------------------------+
$ python train.py --model llama
Loading model... _
Максимал ишлаш учун тўлиқ PCIe ўтказувчанлиги билан ажратилган NVIDIA GPU
Биз GPU флотимизни фаол равишда кенгайтирмоқдамиз. Яқинда юқори VRAM ва янги архитектурали қўшимча NVIDIA GPU моделлари ҳам пайдо бўлади.
Корхона даражасидаги GPU (A100, H100) ёки кўп GPU конфигурацияларига эҳтиёжингиз борми? Биз билан алоқада бўлинг ва талабларингизни муҳокама қилинг.
Нейрон тармоқларини ўқитишдан 3D саҳналарни кўрсатишгача, GPU VPS ҳаммасини бошқаради
PyTorch, TensorFlow ёки JAX билан чуқур ўқув моделларини тайёрланг. LLaMA, Mistral ва Stable Diffusion каби катта тил моделларини ажратилган GPU жиҳозларида яхшилаб созланг.
Бошлаш →ГПУнинг паст latency га эга бўлган моделларини ишлаб чиқаришда қўллаш. LLM, тасвир яратиш, сўзни таниб олиш ва компьютер кўриш APIларини миқёсда хизмат кўрсатиш.
Бошлаш →NVENC билан видео транскодлашни тезлаштиринг, Blender ёки Maya билан 3D саҳналарни кўрсатинг ва GPU тезлаштирилган кодлаш билан юқори аниқликдаги медиа каналларини ишланг.
Бошлаш →Молекуляр динамика, иқлим моделлаштириш, ҳисоблаш оқава динамикаси ва бошқа CUDA-қувватланган GPUлар билан тезлаштирилган HPC иш юкларини бажаринг.
Бошлаш →RAPIDS, cuDF ва cuML билан маълумотлар қувурларини тезлаштиринг. Кўплаб маълумотларни ишлаш, GPU тезлаштирилган таҳлилни амалга ошириш ва реал вақтда маълумотларни ишлаш иш оқимларини яратиш.
Бошлаш →Jupyter ноутбуклари, VS Code ва тўлиқ CUDA ривожланиш муҳити билан AI дастурларини яратинг ва қайталатинг. Прототипларни ажратилган GPU ресурслари билан тезроқ яратинг.
Бошлаш →Тезкор PCIe ўтказувчанлиги виртуализация харажатларини йўқотади. Сизнинг кодингиз GPU жиҳозларига тўғридан-тўғри гаплашади.
Муаммоли бронлаш ёки сотиш қўнғироқлари йўқ. ГПУни танланг, ОСни танланг ва дақиқалар ичида ўрнатинг.
Ҳисоб-китоб ойма-ой, шартномаларсиз. GPUлар керак бўлганда ўлчамни оширинг, керак бўлмаганда ўлчамни камайтиринг.
Ҳар қандай фреймворк, драйвер версияси ёки CUDA асбоблар тўпламини ўрнатинг. Сизнинг серверингиз, сизнинг қоидаларингиз. Сўнгги кундан SSH кириш.
AI/ML framework'лар, яратувчилик асбоблари ва GPU тезлаштирилган дастурлар учун олдиндан мослаштирилган йўлланмалар
GPU VPS хостинг ҳақида билишингиз керак бўлган барча нарса
GPU VPS - NVIDIA GPU аппарати билан жиҳозланган виртуал шахсий сервердир. У стандарт VPS каби бир хил гибридлик билан, аммо AI/ML машғулотлари, хулосалар, рендерлаш ва илмий ҳисоблаш иш юклари учун кучли параллел ишлаш имкониятлари билан таъминлайди.
Ҳозирда биз ҳар бири 24 ГБ VRAM бўлган NVIDIA Tesla P40 GPU'ларни таклиф қиламиз. Ушбу GPU'лар AI/ML хулосалари, моделларни яхшилаш, видео транскодлаш ва илмий ҳисоблашларда аъло даражада. Биз инфратузилмамизни кенгайтирганимиз сари қўшимча GPU моделлари қўшилади.
GPU passthrough сизнинг VPS'ингизга GPU жиҳозларига бевосита, соф металдан фойдаланиш имконини беради. Умумий ёки виртуаллаштирилган GPU'лардан фарқли ўлароқ, сиз GPU'нинг тўлиқ ишлашини ҳеч қандай ортиқча харажатсиз оласиз. Сизнинг дастурларингиз GPU билан худди алоҳида машинада бўлганидек ўзаро таъсирлашади.
GPU VPS нусхалари Ubuntu билан бирга келади ва NVIDIA драйверлари ва CUDA toolkit'ни олдиндан ўрнатиш имконияти мавжуд. Сиз ўзингиз хоҳлаган драйвер версиясини қўлда ўрнатишингиз ҳам мумкин. Биз PyTorch ва TensorFlow каби машҳур ML framework'ларни ўрнатиш учун ҳужжатларни тақдим этамиз.
Ҳа, бир VPSга бир неча GPU'ларни улашингиз мумкин, бу кўплаб GPU'ларни тайёрлаш ёки параллел ишлашдан фойда оладиган иш юклари учун. Кўплаб GPU'ларни созлаш ва нархлари учун бизнинг сотиш гуруҳимиз билан боғланинг.
GPU VPS AI/ML моделларини тайёрлаш ва хулоса чиқариш, катта тил моделларини яхшилаш, компьютер кўриш, видео транскодлаш ва рендерлаш, илмий моделлаштириш ва параллел ишлаш қувватидан фойдаланадиган ҳар қандай иш юки учун идеал.
GPU VPS учун ойлик ҳисоб-китоб, бизнинг стандарт VPS режаларимизга ўхшаш. Сиз фақат серверингиз таъминланган вақт учун тўлаяпсиз. Биз GPU даражасидаги таклифларимизни якунлаганимизда, ҳозирги нархлар учун биз билан боғланинг.
GPU VPS нусхалари GPU билан жиҳозланган махсус жиҳозларда ишлайди, шунинг учун стандарт VPS дан янгисига ўтиш учун янги серверни тайёрлаш керак. Лекин сиз ўзингизнинг маълумотлар ва конфигурацияларни осонлик билан кўчириб олишингиз мумкин. Бизнинг қўллаб-қувватлаш гуруҳимиз кўчириш жараёнида ёрдам бериши мумкин.
Ҳа, GPU VPS'ни ўз ичига олган барча VPS режалари тармоқ даражасидаги DDoS ҳимояси, тўлиқ root'га кириш, IPv4 ва IPv6 алоқаси ва бизнинг стандарт булутли VPS таклифимиз билан бир хил хавфсизлик хусусиятлари билан келади.
GPU VPS Ubuntu 22.04 LTS ва Ubuntu 24.04 LTS билан биргаликда мавжуд бўлиб, улар энг яхши NVIDIA драйверларини қўллаб-қувватлайди. Debian 12 ҳам қўллаб-қувватланади. Биз энг сўнгги CUDA toolkit мослиги учун Ubuntu 24.04 LTS ни тавсия қиламиз.
Йўқ, минимал мажбурият йўқ. GPU VPS ойлик ҳисоб-китоб қилинади ва сиз ҳар доим бекор қилишингиз мумкин. Биз юмшоқ, қулфланмаган булут ҳисоблашига ишонамиз.
Фақат ҳисоб яратинг, GPU VPS конфигурациясини танланг, операцион тизимингизни танланг ва ўрнатинг. Сизнинг GPU-қувватлантирилган серверингиз бир неча дақиқа ичида тўлиқ root-ҳуқуқи билан тайёр бўлади ва GPU-нгиз nvidia-smi орқали қўлга киритилади.
Минутлар ичида ажратилган NVIDIA GPU қувватини олинг. Резервлар йўқ, сотиш қўнғироқлари йўқ.