NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

وحدة معالجة بيانات رسومية

معالجة مجموعات بيانات ضخمة 10-100x أسرع مع GPU-تعجيل أدوات علم البيانات. RAPIDS، Jupyter، وكامل PyData كومة على NVIDIA المعدات.

نشر خادم GPU جميع خيارات المعالج الرسوميّ

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# تشغيل على NVIDIA Tesla P40 (24 جيغابايت)
جاهز _

ما هو Data Science على خادم افتراضي لمعالجة الرسوميات؟

إن علوم البيانات المعجلة بواسطة وحدة المعالجة المركزية تستخدم NVIDIA RAPIDS لتشغيل Pandas و Scikit-learn وغيرها من أدوات البيانات مباشرة على وحدة المعالجة المركزية. ومعالجة مجموعات البيانات التي تستغرق ساعات على وحدة المعالجة المركزية في دقائق.

لماذا Data Science على VPS.org GPU

مجموعة برامجيات نظام المعلومات السريعة

cuDF (GPU pandas)، cuML (GPU scikit-learn)، cuGraph (GPU NetworkX).

جاهز

JupyterLab مع دعم GPU.

مجموعات البيانات الكبيرة

ذاكرة 24 جيجا بايت لمعالجة البيانات في الذاكرة.

التصوير المرئي

GPU-تعجيل العرض المرئي مع cuXfilter و Plotly.

حالات الاستخدام الشائعة {الاسم}

تحليل مجموعات البيانات الكبيرة

هندسة السمات

تسريع ETL

النمذجة الإحصائية

تحليل الرسوم البيانية

التحليل الجغرافي المكاني

نشر خادم GPU

مواصفات وحدة المعالجة المركزية

وحدة المعالجة المركزيةNVIDIA Tesla P40

ذاكرة العرض المرئي24 GB GDDR5X

نواة CUDA3,840

FP32 برامجيات12 TFLOPS

INT8 )الجزء اﻷول(47 TOPS

ذاكرة BW346 GB/s

الهندسة المعماريةPascal (GP102)

المرور العابرأجهزة اتصالات معدنية

الأسئلة المتكررة

What is Data Science on a GPU VPS?

Data Science on a GPU VPS is a CUDA-accelerated deployment. Data Science is a general GPU-accelerated workload. Make sure your software has CUDA support and that your driver / runtime versions match the workload requirements for Data Science.

How do I set up Data Science on a GPU VPS?

Deploy a GPU VPS with the NVIDIA Tesla P40, SSH in, and run pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0. Your Data Science environment is ready in minutes with full GPU acceleration.

How much VRAM do I need for Data Science?

Our GPU VPS ships with 24 GB GDDR5X VRAM on the NVIDIA Tesla P40, which is sufficient for most Data Science workloads. Multi-GPU configurations are available on request.

Is Data Science GPU VPS billed hourly or monthly?

GPU VPS plans are billed monthly with no lock-in contracts and can be cancelled anytime. Contact us for current GPU pricing tiers.

Can I run other tools alongside Data Science?

Yes — you have full root on the GPU VPS. Run whatever fits inside the 24 GB VRAM and the available RAM / storage budget alongside Data Science.

Do I get full root on the Data Science GPU VPS?

Yes. Full root SSH on every GPU VPS — install drivers, swap CUDA versions, customize the environment for Data Science however you need.

Which CUDA version is installed for Data Science?

GPU VPSs ship with a recent CUDA runtime and the matching NVIDIA driver pre-installed. You can pin or upgrade CUDA versions as required by your Data Science workload.

Does my Data Science GPU VPS persist between sessions?

Yes — your Data Science GPU VPS is a long-running persistent server, not an ephemeral instance. Models, configs, and data stay on the SSD between sessions.

Where should I store data for my Data Science workload?

Keep working data on the VPS SSD for fast access during Data Science runs; back up finished artifacts (weights, generations, embeddings) off-server via snapshots or object storage for safety.

Can I scale my Data Science GPU VPS later?

Yes — plan upgrades are instant from your control panel; the GPU itself can be swapped to a larger tier on request. Your Data Science install carries over.

Are backups available for my GPU VPS?

Yes. Automated daily backups are an add-on; manual snapshots are free. Useful for long Data Science training runs where you want a checkpointable server state.

Is there a money-back guarantee on the GPU VPS?

Yes — 30-day money-back guarantee on every plan including GPU. Try Data Science on a GPU VPS risk-free.