ໃຊ້ GPU ໃນ NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, ສະຖາປັດຕະຍະກໍາ Pascal) ສຳ ລັບວຽກງານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນ Jupyter. ເຊີເວີ GPU ຍັງບໍ່ທັນສາມາດສັ່ງຊື້ໄດ້; ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາເພື່ອແຈ້ງໃຫ້ພວກເຮົາຮູ້ເມື່ອພວກເຂົາເປັນ.
$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# ຄໍາສັ່ງຕິດຕັ້ງຕົວຢ່າງ
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ໄວຂຶ້ນດ້ວຍ GPU ເຄື່ອນຍ້າຍການຄິດໄລ່ແບບໂມເດວແລະແຖບທີ່ຫນັກໃສ່ GPU. CuPy, XGBoost ແລະ PyTorch ສະໜັບສະໜູນ Pascal P40; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) ຕ້ອງການ GPU ໃໝ່.
ຕົວຈັດແຈງຂອງ GPU ແລະ ການເພີ່ມຄວາມເຂັ້ມທີ່ສະໜັບສະໜູນ Pascal GPUs.
ຕິດຕັ້ງ JupyterLab ແລະ ເຮັດວຽກແບບໂຕ້ຕອບກັບ GPU.
ຮັກສາອາຣັບທີ່ໃຫຍ່ໃນຄວາມຈຳ GPU ໃນຂະນະທີ່ທ່ານເຮັດວຽກ
ຕິດຕັ້ງແບບສັອດ PyData ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ
Data Science ສາມາດໃຊ້ NVIDIA GPU ເພື່ອເພີ່ມຄວາມໄວຂອງການເຮັດວຽກຂອງມັນ. ບໍລິການ VPS.org GPU ຍັງບໍ່ທັນມີໃຫ້ສັ່ງ; ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາເພື່ອຟັງເມື່ອພວກເຂົາແມ່ນ. Data Science ແມ່ນວຽກທົ່ວໄປທີ່ GPU ເພີ່ມຄວາມໄວ. ຮັບປະກັນວ່າຊອບແວຂອງທ່ານມີການສະ ໜັບ ສະ ໜູນ CUDA ແລະວ່າຕົວຂັບລົດ / ເວທີຂອງທ່ານຈະສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງວຽກ ສຳ ລັບ Data Science.
ບໍລິການ GPU ຍັງບໍ່ທັນມີໃຫ້ສັ່ງຊື້ເທື່ອ. ມື້ນີ້ທ່ານສາມາດແລ່ນ Data Science ຢູ່ໃນແຜນ CPU ປົກກະຕິ, ບ່ອນທີ່ມັນເຮັດວຽກຊ້າກວ່າ GPU: SSH ໃນແລະແລ່ນ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0.
ຄວາມຕ້ອງການ VRAM ຂອງ Data Science ແມ່ນຂຶ້ນກັບ ແບບ ແລະ ຂະໜາດຂອງ batch; ກວດເບິ່ງເອກະສານໂຄງການ ສຳ ລັບຕົວເລກປະຈຸບັນ.
ລາຄາ GPU ຈະຖືກເຜີຍແຜ່ເມື່ອເຊີບເວີ GPU ສາມາດສັ່ງຊື້ໄດ້. ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮູ້ເມື່ອມັນເກີດຂື້ນ.
ແມ່ນແລ້ວ. ທຸກໆ ເຊີເວີ VPS.org ຈະມີການເຂົ້າເຖິງ root ເຕັມ, ສະນັ້ນທ່ານສາມາດແລ່ນເຄື່ອງມືອື່ນໆພ້ອມກັບ Data Science ໃນ RAM ແລະບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນຂອງເຊີເວີ.
ທຸກໆ VPS.org ເຊີເວີມາພ້ອມກັບ root SSH ເຂົ້າເຖິງເຕັມ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານສາມາດຕິດຕັ້ງ drivers, library ແລະ Data Science ຕາມທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
ບໍ່. ບໍ່ມີເຄື່ອງເຊີຟເວີມາພ້ອມກັບເວລາແລ່ນຂອງ CUDA ຫຼືເຄື່ອງຂັບລົດ NVIDIA ທີ່ໄດ້ຕິດຕັ້ງກ່ອນແລ້ວ, ແລະເຄື່ອງເຊີຟເວີ GPU ຍັງບໍ່ມີໃຫ້ສັ່ງຊື້ເທື່ອ. ທ່ານໄດ້ຕິດຕັ້ງເວີຊັນ Data Science ຕ້ອງການຕົວທ່ານເອງ.
ຍິນດີ. ເຊີເວີ VPS.org ແມ່ນເຄື່ອງ virtual ທີ່ມີຢູ່, ບໍ່ແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ມີເວລາ: ແບບ Data Science, ຕັ້ງຄ່າແລະຂໍ້ມູນຢູ່ເທິງ SSD ຂອງເຊີເວີຈົນກວ່າທ່ານຈະລຶບພວກມັນ.
ຮັກສາຂໍ້ມູນເຮັດວຽກຢູ່ໃນ SSD ຂອງເຊີບເວີສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງໄວໃນໄລຍະ Data Science ແລ່ນ, ແລະຄັດລອກ artifacts ສໍາເລັດ (ນໍ້າໜັກ, ເຊື້ອຊາດ, embeddings) ໄປເກັບຮັກສານອກ VPS.org; snapshots ແລະ backups ຢູ່ໃນ cluster ເກັບຮັກສາດຽວກັນ.
ທ່ານສາມາດອັບເດດເຊີບເວີ VPS.org ໃດໆໄປເປັນແຜນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຈາກແຜງຄວບຄຸມ; ການປ່ຽນຂະໜາດຈະເລີ່ມຕົ້ນມັນຄືນໃໝ່ ແລະ ການຕິດຕັ້ງ Data Science ຂອງທ່ານຈະນຳໄປໃຊ້ຕໍ່ໄປ. ເຊີບເວີ GPU ຍັງບໍ່ມີຢູ່ເທື່ອ.
ຍິນດີຕ້ອນຮັບ. バックອັບແມ່ນຈ່າຍ add-on (ທຸກໆມື້ +30% ຂອງລາຄາແຜນ, ຮັກສາ7ມື້; ອາທິດ +20%, ຮັກສາ 28 ວັນ) ແລະ snapshots ແມ່ນຟຣີ, ເຊິ່ງແມ່ນມີປະໂຫຍດກ່ອນທີ່ຈະ Data Science ຍາວແລ່ນ. ທັງສອງຢູ່ທີ່ cluster ເກັບຮັກສາດຽວກັນກັບເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ.
ຕິດຕໍ່ສະຫນັບສະຫນູນພາຍໃນ 30 ມື້ຂອງການຊື້ຄັ້ງທໍາອິດຂອງທ່ານເພື່ອຂໍໃຫ້ມີການຊໍາລະຄືນ. ເຊີເວີ GPU ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຂາຍ, ສະນັ້ນບໍ່ມີຄໍາສັ່ງ GPU ກ່ຽວຂ້ອງ.
ຄວາມສາມາດຂອງ GPU ແມ່ນມີຈໍາກັດ. ບອກພວກເຮົາກ່ຽວກັບຄວາມກົດດັນຂອງວຽກຂອງທ່ານແລະພວກເຮົາຈະຕອບກັບຄວາມສາມາດແລະລາຄາ.