NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

データサイエンス

グラフィックカード加速データサイエンスツールで大規模データセットを10-100倍速く処理。Nvidiaハードウェア上でRAPIDS、Jupyter、フルPyDataスタックを使用。

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# NVIDIA Tesla P40 (24GB) で実行中
準備完了 _

GPU VPS 上の Data Science は何ですか?

グラフィックカード加速データサイエンスは、NVIDIA RAPIDSを使用して、pandas、scikit-learn、その他のデータツールをグラフィックカード上で直接実行する。CPUで数時間かかるデータセットを数分で処理する。

VPS.org GPU 上で Data Science を使用する理由

RAPIDSスイート

グラフィックカードの製造は、GPUの製造に関わる企業が行っている。

ジュピター・リディー

グラフィックカードサポートのJupyterLabを予め設定しました。

大型データセット

24GBのGPUメモリをメモリ内データ処理用に搭載した。

可視化

cuXfilterとPlotlyを用いたGPU加速可視化。

よく使われる Data Science ユースケース

大規模データセット分析
特徴工学
ETL加速
統計モデル
グラフ解析
地理空間解析

グラフィックプロセッサの仕様

グラフィックプロセッサNVIDIA Tesla P40
仮想メモリ24 GB GDDR5X
CUDA コア3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
メモリBW346 GB/s
建築Pascal (GP102)
パッススルーバーメタルPCIe

よくある質問

What is Data Science on a GPU VPS?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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

GPU 上で Data Science を実行しますか?

専用 NVIDIA GPU サーバを数分で展開します。予約もセールスコールもありません。

起動
月額2ドルから