Ho tla kapele: NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

Data Science GPU VPS

Sebetsa GPU ka NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture) bakeng sa mosebetsi oa data science ka Jupyter. Liserver tsa GPU ha li na ho odara; ikopanya le rona ho tsebisoa ha li le teng.

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# Mohlala oa molaoli oa ho kenya

Data Science ke eng ka GPU VPS?

Litsebi tsa data tse potlakileng tsa GPU li tsamaisa li-array tse boima le li-computations tsa mohlala ho GPU. CuPy, XGBoost le PyTorch li tšehetsa Pascal P40; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) e hloka GPU e ncha.

Data Science ka seva ea VPS.org GPU

CuPy le XGBoost

Li-array tsa GPU le ho eketsa gradient e tšehetsang Pascal GPUs.

Jupiter

kenya JupyterLab'me u sebetsa ka ho ikarabella ka GPU.

24 GB ea mohopolo oa GPU

Tlosa li-array tse kholo ho mohopolo oa GPU ha o sebetsa.

Ho kena ka root e feletseng

kenya liphetoho tsa PyData stack tseo u li hlokang.

Litšoantšo tse sebelisoang Data Science

Ho hlahloba litokomane tse ngata
Likarolo
ETL acceleration
Statistical modeling
Litlhahlobo tsa graph
Tlhahlobo ea Geospatial

Lintlha tsa GPU

GPUNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5
Li-cores tsa CUDA3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
Memori ea BW346 GB/s
ArchitecturePascal (GP102)
PassthroughBare-metal PCIe

Lipotso tse botsoang khafetsa

Ke eng Data Science ka GPU VPS?

+

Data Science e ka sebelisa NVIDIA GPU ho potlakisa mosebetsi oa eona. VPS.org GPU servers ha li fumanehe ho rekisoa; ikopanya le rona ho tseba ha li le teng. Data Science ke mosebetsi o potlakileng oa GPU. Qetellong, etsa bonnete ba hore software ea hau e na le CUDA e tšehelitsoeng le hore driver / runtime e lumellana le litlhoko tsa mosebetsi oa Data Science.

Ke kenya Data Science joang ho GPU VPS?

+

Li-server tsa GPU ha li fumanehe ho rekisoa. Kajeno u ka kenya Data Science ka qeto ea CPU e tloaelehileng, moo e sebetsang ka potlako ho feta GPU: SSH kahare'me u kenya pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0.

Ke hloka VRAM e kae bakeng sa Data Science?

+

Litakatso tsa VRAM tsa Data Science li itšetlehile ka mofuta le boholo ba batch; bona litokomane tsa projeke bakeng sa lipalo tsa hona joale.

Na setsi sa GPU sa Data Science se tla lefa chelete e kae?

+

The GPU priceing e tla phatlalatsoa ha li-server tsa GPU li ka rekisoa. Ikopanye le rona haeba u batla ho tseba ha e etsahala.

Na ke ka kenya lisebelisoa tse ling ka lehlakoreng la Data Science?

+

Ha ho joalo. Motsamaisi VPS.org o mong le o mong o na le ho kena ka ho feletseng ho root, ka hona o ka kenya lisebelisoa tse ling hammoho le Data Science ka RAM ea motsamaisi le polokelo.

Na ke fumana hlooho e felletseng ho Data Science GPU VPS?

+

Motsamaisi oa VPS.org o ka fumana ho kena ka SSH root, ka hona o ka kenya drivers, libs le Data Science leha o hloka.

Na VPS.org e kenya pele CUDA bakeng sa Data Science?

+

Ha ho server e nang le CUDA runtime kapa NVIDIA driver e kentsoeng pele, le servers tsa GPU ha li fumanehe ho rekisoa. U kenya li-versions Data Science li hloka ho u sebeletsa.

Na Data Science GPU VPS ea ka e tsoela pele pakeng tsa liketsahalo?

+

Ha ho joalo. Li-server tsa VPS.org ke li-virtual machines tse tsoelang pele, eseng li-instantane tse sa feleng: li-models tsa Data Science, li-configurations le data li lula ho SSD storage ea server ho fihlela u li tlosa.

Ke kae ke lokela ho boloka data bakeng sa Data Science workload ka?

+

E boloka data e sebetsang ka SSD ea mosebeletsi bakeng sa ho kena ka potlako nakong ea Data Science e tsamaeang, le ho kopitsa artifacts e felile (mafura, li-generations, embeddings) ho boloka ka ntle ho VPS.org; snapshots le backups ba lula ka ho boloka cluster e tšoanang.

Na ke ka eketsa Data Science GPU VPS ka mor'a moo?

+

U ka ntlafatsa mosebedisi leha e le ofe oa VPS.org ho ea ka qeto e kholo ho tloha paneleng ea taolo; ho fetola boholo ho e qala hape'me ho kenya Data Science ho e nka. Mosebedisi oa GPU ha o fumanehe.

Na li-backup li fumaneha bakeng sa GPU VPS ea ka?

+

Ee. Backups ke ho lefa add-on (ka letsatsi + 30% ea theko ea qeto, e bolokiloe 7 letsatsi; beke le beke + 20%, e bolokiloe 28 letsatsi) le snapshots ke mahala, e leng molemo pele Data Science e telele e tsamaea. Bothata ba lula ka ho tšoanang ho boloka cluster joaloka server.

Na ke ka fumana chelete?

+

Ikopanye le ts'ehetso ka matsatsi a 30 a ho reka ho qala ho kopa ho khutlisa. Liserver tsa GPU ha li romelloe, ka hona ha ho na taelo ea GPU e amanang.

U batla ho kenya Data Science ka Server ea GPU?

GPU e na le bokhoni bo fokolang. Re bolella ka boima ba mosebetsi oa hau'me re tla u araba ka ho fumaneha le theko.