Akan datang: NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

Sains Data GPU VPS

Guna GPU pada NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, arsitektur Pascal) untuk kerja sains data dalam Jupyter. Pelayan GPU belum boleh diminta; hubungi kami untuk diberitahu bila ianya boleh diminta.

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# Arahan contoh pemasangan

Apakah {nama} pada GPU VPS?

Sains data dipercepatkan GPU memindahkan aritma berat dan pengiraan model ke GPU. CuPy, XGBoost dan PyTorch menyokong Pascal P40; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) memerlukan GPU yang lebih baru.

Data Science pada pelayan GPU VPS.org

CuPy dan XGBoost

Aras GPU dan penambah gradien yang menyokong GPU Pascal.

Jupiter

Pasang JupyterLab dan kerja secara interaktif pada GPU.

Memori GPU 24 GB

Kekalkan aras besar dalam memori GPU semasa anda bekerja.

Capaian Root Penuh

Pasang versi stack PyData yang anda perlukan.

Kes Guna {nama} Popular

Analisis set data besar
Kejuruteraan ciri
Pemecut ETL
Model statistik
Analisis graf
Analisis Geospatial

Spesifikasi GPU yang Dirancang

GPUNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5
Warna CUDA3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
Memori BW346 GB/s
ArkitekturPascal (GP102)
LaluanLaluan PCIe

Soalan Lazim

Apa itu Data Science pada GPU VPS?

+

Data Science boleh menggunakan GPU NVIDIA untuk mempercepatkan kerjanya. Pelayan GPU VPS.org tidak tersedia untuk diminta lagi; hubungi kami untuk mengetahui bila ianya tersedia. Data Science adalah beban kerja GPU-pecepatan umum. Pastikan perisian anda mempunyai sokongan CUDA dan versi pemacu / runtime anda sepadan dengan keperluan beban kerja untuk Data Science.

Bagaimana saya tetapkan Data Science pada GPU VPS?

+

Pelayan GPU tidak tersedia untuk diminta lagi. Hari ini anda boleh jalankan Data Science pada rancangan CPU biasa, di mana ia berfungsi lebih perlahan daripada pada GPU: SSH masuk dan jalankan pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0.

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk Data Science?

+

Keperluan VRAM bagi Data Science bergantung pada model dan saiz bakul; semak dokumentasi projek untuk nombor semasa.

Berapakah kos pelayan GPU untuk Data Science?

+

Harga GPU akan diterbitkan bila pelayan GPU boleh diminta. Hubungi kami jika anda ingin tahu bila ia berlaku.

Bolehkah saya menjalankan alat lain bersama-sama Data Science?

+

Ya. Setiap pelayan VPS.org datang dengan akses root penuh, jadi anda boleh jalankan alat lain bersama Data Science dalam RAM dan storan pelayan.

Adakah saya mendapat root penuh pada Data Science GPU VPS?

+

Setiap pelayan VPS.org datang dengan akses root SSH penuh, jadi anda boleh pasang pemacu, pustaka dan Data Science apa yang anda perlukan.

Adakah VPS.org pra-pasang CUDA untuk Data Science?

+

Tidak. Tiada pelayan datang dengan masa jalan CUDA atau pemacu NVIDIA pra-dipasang, dan pelayan GPU tidak tersedia untuk diminta lagi. Anda pasang versi Data Science yang diperlukan sendiri.

Adakah VPS GPU Data Science saya kekal di antara sesi?

+

Ya. Pelayan VPS.org adalah mesin maya kekal, bukan instans sementara: model Data Science, konfigurasi dan data kekal pada storan SSD pelayan sehingga anda memadamnya.

Di manakah saya patut simpan data untuk beban kerja Data Science saya?

+

Kekalkan data kerja pada SSD pelayan untuk akses pantas semasa Data Science berjalan, dan salin artefak selesai (berat, generasi, penempatan) ke storan luar VPS.org; snapshot dan sandaran kekal pada cluster storan yang sama.

Bolehkah saya skala Data Science GPU VPS saya kemudian?

+

Anda boleh menaik taraf mana-mana pelayan VPS.org ke rancangan yang lebih besar dari panel kawalan; saiz semula memulakannya semula dan pemasangan Data Science anda membawanya. Pelayan GPU tidak tersedia lagi.

Adakah sandaran tersedia untuk GPU VPS saya?

+

Ya. Sandaran adalah tambahan berbayar (sehari +30% daripada harga rancangan, disimpan 7 hari; mingguan +20%, disimpan 28 hari) dan snapshot adalah percuma, yang berguna sebelum Data Science berjalan lama. Kedua-duanya tinggal pada cluster storan yang sama dengan pelayan.

Boleh saya dapatkan wang balik?

+

Hubungi sokongan dalam masa 30 hari dari pembelian pertama anda untuk meminta bayaran balik. Pelayan GPU belum dijual lagi, jadi tiada pesanan GPU terlibat.

Adakah anda ingin menjalankan Data Science pada Pelayan GPU?

Kapasiti GPU terhad. Beritahu kami tentang beban kerja anda dan kami akan menjawab dengan ketersediaan dan harga.