Em breve: NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

Data Science GPU VPS

Use a GPU em uma NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, arquitetura Pascal) para o trabalho de ciência de dados em Jupyter. Os servidores GPU ainda não são ordenáveis; entre em contato conosco para ser notificado quando estiverem.

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# Exemplo de comando de instalação

O que é {nome} em um GPU VPS?

A ciência de dados acelerada da GPU move os cálculos de array e modelo pesado para a GPU. A CuPy, XGBost e PyTorch suportam o Pascal P40; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) requer um GPU mais recente.

Data Science num servidor de GPU VPS.org

CuPy e XGBost

GPU arrays e gradiente de aumento que suportam Pascal GPUs.

Jupyter

Instale JupyterLab e trabalhe interativamente na GPU.

24 GB de memória GPU

Manter grandes arrays em memória GPU enquanto você trabalha.

Acesso completo à raiz

Instale as versões PyData pilha que você precisa.

Processos de uso populares {nome}

Análise de conjuntos de dados grandes
Engenharia de características
Aceleração ETL
Modelo estatístico
Análise do gráfico
Análise geoespacial

Especificações do GPU previstas

GPUNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5
Núcleos CUDA3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
Memória BW346 GB/s
ArquiteturaPascal (GP102)
PassagemPCIe passa-passagem

Perguntas Frequentes

O que é Data Science em um VPS GPU?

+

Data Science pode usar uma GPU NVIDIA para acelerar seu trabalho. VPS.org servidores GPU ainda não estão disponíveis para encomendar; entre em contato conosco para ouvir quando eles são. Data Science é uma carga de trabalho acelerada GPU geral. Verifique que seu software tem suporte CUDA e que as versões do seu driver / runtime correspondem aos requisitos de carga de trabalho para Data Science.

Como é que eu configuro Data Science em um GPU VPS?

+

Os servidores GPU ainda não estão disponíveis para encomendar. Hoje você pode executar Data Science em um plano de CPU regular, onde funciona muito mais lentamente do que em uma GPU: SSH e executar pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0.

Quanto preciso de VRAM para Data Science?

+

As necessidades de VRAM para Data Science dependem do tamanho do modelo e lote; verifique a documentação do projeto para os números atuais.

Quanto custaria um servidor GPU para Data Science?

+

O preço da GPU será publicado quando os servidores da GPU podem ser encomendados. Contacte-nos se quiser ouvir quando isso acontecer.

Posso executar outras ferramentas ao lado de Data Science?

+

Sim. Cada servidor VPS.org vem com acesso completo à raiz, para que você possa executar outras ferramentas ao lado do Data Science dentro da RAM e armazenamento do servidor.

Tenho toda a raiz no VPS de Data Science GPU?

+

Todos os servidores VPS.org vem com acesso SSH completo root, para que você possa instalar drivers, bibliotecas e Data Science, como você precisa.

VPS.org preinstalar CUDA para Data Science?

+

Não. Nenhum servidor vem com um tempo de execução CUDA ou driver NVIDIA pré-instalado, e servidores GPU ainda não estão disponíveis para encomendar. Você instala as versões Data Science precisa de si mesmo.

O meu Data Science GPU VPS persiste entre sessões?

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Sim. os servidores VPS.org são máquinas virtuais persistentes, não instâncias efemerais: modelos Data Science, configurações e dados permanecer no armazenamento SSD do servidor até que você os exclua.

Onde devo armazenar dados para a minha carga de trabalho Data Science?

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Continue trabalhando dados sobre o SSD do servidor para acesso rápido durante as correções Data Science e copie artefatos acabados (pesos, gerações, encaixamentos) para armazenamento fora do VPS.org; instantâneos e backups permanecem no mesmo cluster de armazenamento.

Posso escalar o meu Data Science GPU VPS mais tarde?

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Você pode atualizar qualquer servidor VPS.org para um plano maior do painel de controle; a redimensionamento reinicia-o e sua instalação Data Science carrega sobre. Os servidores GPU ainda não estão disponíveis.

Os backups estão disponíveis para o meu GPU VPS?

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Sim. Os backups são um add-on pago (diaria +30% do preço do plano, mantidos 7 dias; semanalmente +20%, mantidos 28 dias) e instantâneos são gratuitos, o que é útil antes de longos Data Science funciona. Ambos permanecem no mesmo cluster de armazenamento do servidor.

Posso obter um reembolso?

+

Apoio de contato no prazo de 30 dias a contar da sua primeira compra para solicitar um reembolso. Os servidores GPU ainda não estão vendidos, por isso não está envolvida nenhuma ordem GPU.

Quer executar Data Science em um servidor GPU?

A capacidade da GPU é limitada. Fale-nos sobre sua carga de trabalho e nós responderemos com disponibilidade e preços.