กำลังจะมาถึง: NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

วิทยาศาสตร์ข้อมูล GPU VPS

ใช้ GPU บน NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture) สำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน Jupyter เซิร์ฟเวอร์ GPU ยังไม่สามารถสั่งซื้อได้ โปรดติดต่อเราเพื่อแจ้งเมื่อสั่งซื้อได้แล้ว

$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# คำสั่งติดตั้งตัวอย่าง

อะไรคือ {ชื่อ} ใน GPU VPS?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เร่งความเร็วด้วย GPU นำการคำนวณแบบจำลองและอาร์เรย์ที่หนักไปยัง GPU CuPy, XGBoost และ PyTorch สนับสนุน Pascal P40; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) ต้องการ GPU รุ่นใหม่

Data Science บนเซิร์ฟเวอร์ GPU VPS.org

CuPy และ XGBoost

ระบบ GPU และการเพิ่มระดับความเข้มที่รองรับ GPU Pascal

ดาวพฤหัสบดี

ติดตั้ง JupyterLab และทำงานแบบแสดงผลบน GPU

หน่วยความจำ GPU 24 GB

เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ไว้ในหน่วยความจำของ GPU ขณะทำงาน

สิทธิ์ root เต็ม

ติดตั้งรุ่นของสแต็ค PyData ที่คุณต้องการ

กรณีการใช้ที่นิยมของ Data Science

การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
วิศวกรรมฟังก์ชัน
ตัวเร่ง ETL
แบบจำลองทางสถิติ
การวิเคราะห์กราฟ
การวิเคราะห์ภูมิศาสตร์

ข้อมูลเฉพาะของ GPU ที่วางแผนไว้

หน่วยประมวลผลภาพจิ๊กซอว์NVIDIA Tesla P40
หน่วยความจำภาพ24 GB GDDR5
สี CUDA3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
หน่วยความจำ สีดำ346 GB/s
สถาปัตยกรรมPascal (GP102)
ผ่านช่องส่งข้อมูล PCIe

คำถามที่ถามบ่อย

Data Science บน GPU VPS คืออะไร

+

Data Science สามารถใช้ GPU NVIDIA เพื่อเพิ่มความเร็วในการทำงานได้ เซิร์ฟเวอร์ GPU VPS.org ยังไม่สามารถสั่งซื้อได้ โปรดติดต่อเราเพื่อทราบเมื่อมีการสั่งซื้อ Data Science เป็นงานที่เร่งความเร็วโดยใช้ GPU ทั่วไป โปรดตรวจสอบว่าซอฟต์แวร์ของคุณรองรับ CUDA และรุ่นไดรเวอร์/ Runtime ของคุณตรงกับความต้องการของงานสำหรับ Data Science

ฉันจะตั้งค่า Data Science บน GPU VPS ได้อย่างไร?

+

ยังไม่สามารถสั่งซื้อเซิร์ฟเวอร์ GPU ได้ วันนี้คุณสามารถใช้ Data Science บน CPU ทั่วไปได้ ซึ่งมันจะทำงานช้ากว่าบน GPU มาก: เข้าใช้ SSH และใช้ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0

ฉันต้องการ VRAM เท่าไหร่สำหรับ Data Science?

+

ความจำที่จำเป็นสำหรับ Data Science ขึ้นอยู่กับรุ่นและขนาดของแบต; ตรวจสอบเอกสารโครงการเพื่อดูตัวเลขปัจจุบัน

เซิร์ฟเวอร์ GPU สำหรับ Data Science ใช้เงินเท่าไหร่

+

ค่า GPU จะถูกประกาศเมื่อเซิร์ฟเวอร์ GPU สามารถสั่งซื้อได้ โปรดติดต่อเรา หากคุณต้องการทราบเมื่อมันเกิดขึ้น

ฉันสามารถใช้เครื่องมืออื่นๆ ร่วมกับ Data Science ได้ไหม

+

ใช่ เซิร์ฟเวอร์ VPS.org ทุกตัวมาพร้อมกับการเข้าถึง root เต็มรูปแบบ ดังนั้นคุณสามารถทำงาน เครื่องมืออื่น ๆ ร่วมกับ Data Science ใน RAM และพื้นที่เก็บข้อมูลของเซิร์ฟเวอร์

ฉันจะได้รับเต็มรัตบน Data Science GPU VPS?

+

เซิร์ฟเวอร์ VPS.org ทุกตัวมาพร้อมกับการเข้าถึง SSH แบบ root เต็มรูปแบบ ดังนั้นคุณสามารถติดตั้งไดรเวอร์ ไลบรารี และ Data Science ได้ตามที่คุณต้องการ

VPS.org ติดตั้ง CUDA ไว้ก่อนสำหรับ Data Science หรือไม่?

+

ไม่ ไม่มีเซิร์ฟเวอร์ที่มาพร้อมกับ Runtime CUDA หรือไดรเวอร์ NVIDIA ที่ติดตั้งไว้ก่อน และเซิร์ฟเวอร์ GPU ยังไม่สามารถสั่งซื้อได้ คุณต้องติดตั้งรุ่นที่ Data Science ต้องการด้วยตัวเอง

Data Science GPU VPS ของฉันจะยังคงอยู่ระหว่างเซสชั่นหรือไม่?

+

ใช่ เซิร์ฟเวอร์ VPS.org เป็นเครื่องเสมือนจริงที่อยู่ตลอดเวลา ไม่ใช่ตัวอย่างที่หายไป: โมเดล Data Science ตั้งค่าและข้อมูลจะอยู่บน SSD ของเซิร์ฟเวอร์จนกว่าคุณจะลบมันออก

ฉันควรเก็บข้อมูลของ Data Science ไว้ที่ไหนดี

+

เก็บข้อมูลที่ทำงานอยู่บน SSD ของเซิร์ฟเวอร์ เพื่อเข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว ระหว่างการทำงานของ Data Science และคัดลอกผลงานที่เสร็จสมบูรณ์ (น้ำหนัก, รุ่น, การฝัง) ไปยังพื้นที่เก็บข้อมูลนอก VPS.org; สแนปช็อตและบัฟเฟอร์จะยังคงอยู่ในคลัสเตอร์พื้นที่เก็บข้อมูลเดียวกัน

ฉันสามารถปรับขนาด Data Science GPU VPS ของฉันได้หรือไม่

+

คุณสามารถปรับระดับเซิร์ฟเวอร์ VPS.org ใดๆ ไปเป็นแพลนที่ใหญ่กว่าได้จากพาเนลควบคุม การปรับขนาดจะเริ่มการทำงานใหม่ และการติดตั้ง Data Science จะถูกนำไปใช้ต่อไป เซิร์ฟเวอร์ GPU ยังไม่สามารถใช้งานได้

มีการสำรองข้อมูลสำหรับ GPU VPS ของฉันหรือไม่?

+

ใช่ การสำรองข้อมูลเป็นบริการที่ต้องจ่ายค่าเพิ่ม (ทุกวัน +30% ของราคาแผน, เก็บไว้7วัน; ทุกสัปดาห์ +20%, เก็บไว้ 28 วัน) และภาพถ่ายสแนปช็อตเป็นบริการฟรี ซึ่งมีประโยชน์ก่อนการทำงาน Data Science อย่างยาวนาน ทั้งสองบริการจะอยู่บนคลัสเตอร์การเก็บข้อมูลเดียวกันกับเซิร์ฟเวอร์

ผมขอคืนเงินได้ไหม

+

ติดต่อฝ่ายสนับสนุนภายใน 30 วันหลังจากซื้อครั้งแรกเพื่อขอคืนเงิน เซิร์ฟเวอร์ GPU ยังไม่ได้ขาย ดังนั้นจึงไม่มีคำสั่ง GPU ที่เกี่ยวข้อง

ต้องการจะทำงาน Data Science บนเซิร์ฟเวอร์ GPU หรือไม่?

ความจุของ GPU มีจำกัด บอกเราเกี่ยวกับความจุงานของคุณ และเราจะตอบกลับด้วยความพร้อมและราคา