NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

วิทยาศาสตร์ข้อมูล GPU VPS

ประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้เร็วขึ้น 10-100 เท่า ด้วยเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เร่งความเร็วด้วย GPU RAPIDS, Jupyter และ PyData เต็มรูปแบบบนฮาร์ดแวร์ NVIDIA

ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ GPU ตัวเลือกของ GPU ทั้งหมด

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# กำลังทำงานบน NVIDIA Tesla P40 (24GB)
พร้อม _

อะไรคือ {ชื่อ} ใน GPU VPS?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เร่งความเร็วด้วย GPU ใช้ NVIDIA RAPIDS ในการทำงาน pandas, scikit-learn และเครื่องมือข้อมูลอื่น ๆ โดยตรงบน GPU ประมวลผลชุดข้อมูลที่อาจใช้เวลาหลายชั่วโมงบน CPU ในไม่กี่นาที

ทำไม Data Science ถึงใช้กับ VPS.org GPU

ชุด RAPIDS

cuDF (GPU pandas), cuML (GPU scikit- learn), cuGraph (GPU NetworkX)

เตรียมพร้อมสำหรับ Jupiter

ปรับแต่งก่อน JupyterLab ด้วยการสนับสนุน GPU

ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

หน่วยความจำ GPU 24GB สำหรับการประมวลผลข้อมูลในหน่วยความจำ

การแสดงภาพ

การแสดงภาพที่เร่งความเร็วด้วย GPU ด้วย cuXfilter และ Plotly

กรณีการใช้ที่นิยมของ Data Science

การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

วิศวกรรมฟังก์ชัน

ตัวเร่ง ETL

แบบจำลองทางสถิติ

การวิเคราะห์กราฟ

การวิเคราะห์ภูมิศาสตร์

ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ GPU

ข้อมูลเฉพาะของ GPU

หน่วยประมวลผลภาพจิ๊กซอว์NVIDIA Tesla P40

หน่วยความจำภาพ24 GB GDDR5X

สี CUDA3,840

FP3212 TFLOPS

INT847 TOPS

หน่วยความจำ สีดำ346 GB/s

สถาปัตยกรรมPascal (GP102)

ผ่านเบอร์เมทัล PCIe

คำถามที่ถามบ่อย

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.