ಬೇಗನೆ ಬರುವುದು: NVidia ಟೆಸ್ಲಾ P40, 24 GBRRAM

ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ GPU VPSName

NVIIA ಟೆಸ್ಲಾ P40 (24 GBRRRAM, ಪ್ಲಾಸ್ಯಾಂಕ್) ಅನ್ನು ಯೂಪಿಟರ್ ನಲ್ಲಿನ ದತ್ತ ವಿಜ್ಞಾನದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಬಳಸು. GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳು ಇನ್ನೂ ಸಹ ಸಹ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ; ವೆಂದರೇನನ್ನು ತಿಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುComment ಎಲ್ಲಾ GPU ಆಯ್ಕೆಗಳು

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# ಉದಾಹರಣೆ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ (ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್) ಆದೇಶ

GPUPS ನಲ್ಲಿ Data Science ಏನು?

GPU-accelerated data science moves heavy array and model computations onto the GPU. CuPy, XGBoost and PyTorch support the Pascal P40; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) requires a newer GPU.

Data Science on a VPS.org GPU server

RAPIDS ಸೂಟ್

GPU ರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ನೀರ್ಗಲ್ಲಾ GPUS ಬೆಂಬಲಿಗವಾಗಿರುವ ಗ್ರಾಮೀಣ ಶಕ್ತಿಗಳು.

ಜೈಪಿಟರ್

JyptterLib ಅನ್ನು ಅನುಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಹಾಗು GPU ನಲ್ಲಿ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕೆಲಸಮಾಡಿ.

24 GB GPU ಸ್ಮೃತಿ

ನೀವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, GPU ನೆನಪಿನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ.

ಪೂರ್ಣ ಮೂಲ ನಿಲುಕಣೆ

PIData ಸಂಗ್ರಹ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಅನುಸ್ಥಾಪಿಸು.

ಜನಪ್ರಿಯ {ನಾಮ} ಪ್ರಯೋಗಗಳು

ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಸಂಚಯ ವಿಶ್ಲೇಷಕ

ಸೂಪರ್‌ ಇಂಜಿನೀಯರ್‌

ETL ವೇಗ

ಗಣಿತದ ಮಾದರಿಗೊಳಿಕೆ

ಅಕ್ಷಾಂಶಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಫಿಕ್‌ ಮಾಡು

ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ

GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುComment

ಯೋಜಿಸಲಾದ GPU ವಿನಿರ್ದೇಶನಗಳು

ಸಂಸ್ಕಾರಕ( ಸಿಪಿಯು)NVIDIA Tesla P40

ವೈರಾಮ್‌24 GB GDDR5

ಕ್ರಿ. ಶ.3,840

FP32Name12 TFLOPS

ಇಳಿಮುಖ47 TOPS

ಸ್ಮೃತಿ ಬಿW346 GB/s

ವಿದ್ಯುತ್ಕೋಶ (ಫಾರ್ಮಾಟ್) CommentPascal (GP102)

ಚಾಲನೆಗೊಳಿಸು( k)PCI ನಡುವೆ ಹಾದು ಹೋಗುತ್ತದೆ

ಅನೇಕವೇಳೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

What is Data Science on a GPU VPS?

Data Science can use an NVIDIA GPU to speed up its work. VPS.org GPU servers are not available to order yet; contact us to hear when they are. 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?

GPU servers are not available to order yet. Today you can run Data Science on a regular CPU plan, where it works far more slowly than on a GPU: SSH in and run pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0.

VRAM ನನಗೆ Data Science ಬೇಕಿರುವುದು ಎಷ್ಟು?

VRAM needs for Data Science depend on the model and batch size; check the project documentation for current figures.

Data Science ಗೆ GPU ಪರಿಚಾರಕ (ಸರ್ವರ್) ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚ?

GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳನ್ನು ಆದೇಶಿಸಿದಾಗ GPU ಗಣಕವನ್ನು ಪ್ರಕಾಶಿಸಲಾಗುವುದು. ಇದು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ನೀವು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿ.

Data Science ರಷ್ಟ್ರೀಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಬೇರೆ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಲ್ಲೆನೊ?

Yes. Every VPS.org server comes with full root access, so you can run other tools alongside Data Science within the server's RAM and storage.

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

Every VPS.org server comes with full root SSH access, so you can install drivers, libraries and Data Science however you need.

Does VPS.org preinstall CUDA for Data Science?

No. No server comes with a CUDA runtime or NVIDIA driver preinstalled, and GPU servers are not available to order yet. You install the versions Data Science needs yourself.

Does my Data Science GPU VPS persist between sessions?

Yes. VPS.org servers are persistent virtual machines, not ephemeral instances: Data Science models, configs and data stay on the server's SSD storage until you delete them.

Where should I store data for my Data Science workload?

Keep working data on the server's SSD for fast access during Data Science runs, and copy finished artifacts (weights, generations, embeddings) to storage outside VPS.org; snapshots and backups stay on the same storage cluster.

Can I scale my Data Science GPU VPS later?

You can upgrade any VPS.org server to a larger plan from the control panel; the resize restarts it and your Data Science install carries over. GPU servers are not available yet.

GPU VPS ಗೆ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆಯೋ?

Yes. Backups are a paid add-on (daily +30% of the plan price, kept 7 days; weekly +20%, kept 28 days) and snapshots are free, which is useful before long Data Science runs. Both stay on the same storage cluster as the server.

ನನಗೆ ಆರಾಮವಾಗಿರೋ?

ಒಂದು ರಿಫ್ಟ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಮೊದಲು ಖರೀದಿಸಿದ 30 ದಿನಗಳೊಳಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಬೆಂಬಲ. GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳು ಇನ್ನೂ ಮಾರಲ್ಪಡುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದುದರಿಂದ GPU ವರ್ಗವು ಒಳಗೂಡಿಲ್ಲ.