NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

డాటా సైన్స్ జిపిఎస్GenericName

ప్రోసెస్ పెద్ద దత్తాంశం 10-100x వేగవంతం GPU-acsered డేటా శాస్త్ర పరికరాలతో. RAPIDలు, యూపిటర్ మరియు NVIIA హార్డ్వేర్ పై పూర్తి PyData స్టాక్.

జిపియు సర్వర్ (lave) ను టైప్ చేయిQXml అన్ని GPU ఐచ్చికములు

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# నెవైట్యా టెస్లా P40 (24GB) నడుపుతున్నది
రెడీ. _

GPUPS న Data Science ఏమిటి?

GPU-ACserdia శాస్త్రం NVIIA RAPIDSను ప్రయోగిస్తుంది పాండిగ్స్, CPU న ప్రయోగం మరియు ఇతర దత్తాంశపు పనిముట్లను. కొన్ని నిమిషాల్లో CPU న గంటల పడుతుంది.

{పేరు} VPS.org GPU న ఎందుకు

RAPIDSync

కర్డేఫ్ (గపిపార్డాస్‌), బూమ్‌ఎమ్‌ఎల్‌(గపిచికిట్‌ -సైన్‌), బూజే (జిపిఐ నెట్వర్క్సా).

జుప్పర్ రెడీ

GPU మద్దతు తో ముందుగా స్వరూపించబడిన JUPPERLAB.

పెద్ద దత్తాంశపు అమరికలు

24GB GPU మెమొరీ

దృశ్యనీయం

GPU-ఆక్సిడెంట్ విస్తీర్ణత క్రూఫైర్ మరియు ప్లాటోలర్ తో.

ప్రజాదరణ {పేరు} టైపులు

పెద్ద దత్తాంశం విశ్లేషణ

ఫీల్డ్‌ ఇంజనీరింగ్‌

ఇటాలజిస్ట్ త్వరుణం

స్థిత్యం నమూనా

ఎలాటిక్స్‌ను మాప్‌చేయి

విశ్లేషణ

జిపియు సర్వర్ (lave) ను టైప్ చేయిQXml

GPU విభజనలు

జిపిNVIDIA Tesla P40

విరేమ్24 GB GDDR5X

క్లోవిస్‌3,840

ఎఫ్ పి32Name12 TFLOPS

ఇటాలియన్ 8@ item Text character set47 TOPS

మెమొరి బి డబ్ల్యుComment346 GB/s

పేల్ టర్క్వోయిస్colorPascal (GP102)

(k) క్రిందకుస్టైల్- స్థాయి PCI

తరచూ అడగబడే ప్రశ్నలు

What is Data Science on a GPU VPS?

Data Science on a GPU VPS is a CUDA-accelerated deployment. 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?

Deploy a GPU VPS with the NVIDIA Tesla P40, SSH in, and run pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0. Your Data Science environment is ready in minutes with full GPU acceleration.

How much VRAM do I need for Data Science?

Our GPU VPS ships with 24 GB GDDR5X VRAM on the NVIDIA Tesla P40, which is sufficient for most Data Science workloads. Multi-GPU configurations are available on request.

Is Data Science GPU VPS billed hourly or monthly?

GPU VPS plans are billed monthly with no lock-in contracts and can be cancelled anytime. Contact us for current GPU pricing tiers.

Can I run other tools alongside Data Science?

Yes — you have full root on the GPU VPS. Run whatever fits inside the 24 GB VRAM and the available RAM / storage budget alongside Data Science.

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

Yes. Full root SSH on every GPU VPS — install drivers, swap CUDA versions, customize the environment for Data Science however you need.

Which CUDA version is installed for Data Science?

GPU VPSs ship with a recent CUDA runtime and the matching NVIDIA driver pre-installed. You can pin or upgrade CUDA versions as required by your Data Science workload.

Does my Data Science GPU VPS persist between sessions?

Yes — your Data Science GPU VPS is a long-running persistent server, not an ephemeral instance. Models, configs, and data stay on the SSD between sessions.

Where should I store data for my Data Science workload?

Keep working data on the VPS SSD for fast access during Data Science runs; back up finished artifacts (weights, generations, embeddings) off-server via snapshots or object storage for safety.

Can I scale my Data Science GPU VPS later?

Yes — plan upgrades are instant from your control panel; the GPU itself can be swapped to a larger tier on request. Your Data Science install carries over.

Are backups available for my GPU VPS?

Yes. Automated daily backups are an add-on; manual snapshots are free. Useful for long Data Science training runs where you want a checkpointable server state.

Is there a money-back guarantee on the GPU VPS?

Yes — 30-day money-back guarantee on every plan including GPU. Try Data Science on a GPU VPS risk-free.