NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal архитектураси) даги GPU'ни Jupyter'даги маълумотлар илмий ишларида қўллаш. GPU серверлари ҳозирча буюртма қилина олмайди; улар буюртма қилинса, бизга хабар бериш учун мурожаат қилинг.
$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# Ўрнатиш буйруғи мисоли
GPU тезлаштирилган маълумотлар фани GPUга оғир агрегат ва модел ҳисоблашларни кўчиради. CuPy, XGBoost ва PyTorch Pascal P40'ни қўллаб-қувватлайди; NVIDIA RAPIDS (cuDF, cuML) янги GPU талаб қилади.
Pascal GPU'ларини қўллаб-қувватловчи GPU агрегатлари ва градиент кучайтиргичлар.
JupyterLab'ни ўрнатиб, GPU устида интерактив ишлаш.
Ишлаётганингизда GPU хотирасида катта матнларни сақлаш.
Сизга керакли PyData stack версияларини ўрнатинг.
Data Science NVIDIA GPU'ни иш тезлигини ошириш учун ишлата олади. VPS.org GPU серверлари ҳозирча буюртма учун мавжуд эмас; улар пайдо бўлганда бизга мурожаат қилинг. Data Science GPU тезлаштирилган умумий иш юкламасидир. Сизнинг дастурингиз CUDA'ни қўллаб-қувватлашини ва драйверингиз/иш вақти версиянгиз Data Science учун иш юклама талабларига мос келишини текширинг.
GPU серверлари ҳозирча буюртма учун мавжуд эмас. Бугунги кунда Data Science'ни оддий CPU режасида ишга тушира оласиз, у GPU'дан анча секинроқ ишлайди: SSH'га киринг ва pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0'ни ишга туширинг.
Data Science учун VRAM талаблари модел ва партия ҳажмига боғлиқ; ҳозирги рақамлар учун лойиҳа ҳужжатларини текширинг.
GPU нархлари GPU серверлари буюртма қилиниши мумкин бўлганда эълон қилинади. Агар бу содир бўлганда эшитишни истасангиз биз билан алоқа қилинг.
Ҳа. Ҳар бир VPS.org сервери тўлиқ root рухсати билан келади, шунинг учун сиз сервер RAM ва сақлашда Data Science билан бирга бошқа асбобларни ҳам ишга тушира оласиз.
Ҳар бир VPS.org сервери тўлиқ root SSH кириши билан келади, шунинг учун сиз драйверлар, китобхоналар ва Data Science'ни ўзингизга керак бўлган тарзда ўрнатишингиз мумкин.
Йўқ. Сервер CUDA runtime ёки NVIDIA драйвери билан олдиндан ўрнатилган ҳолда келмайди, GPU серверлари эса ҳозирча буюртма учун мавжуд эмас. Сиз Data Science керакли версияларни ўзингиз ўрнатасиз.
Ҳа. VPS.org серверлари доимий виртуал машиналар, вақтинчалик нусхалар эмас: Data Science моделлари, конфигурациялари ва маълумотлари уларни ўчириб ташлагунингизча сервернинг SSD сақловида қолади.
Data Science ишга туширилганда тезкор кириш учун иш маълумотларини сервернинг SSD сида сақлаш ва тугалланган артефактларни (вазн, авлодлар, ёпиштириш) VPS.org дан ташқаридаги сақлашга нусхалаш; суратлар ва нусхалар бир хил сақлаш кластерида қолади.
Сиз бошқарув панелидан ҳар қандай VPS.org серверини каттароқ планга янгилай оласиз; ўлчамларни ўзгартириш уни қайта ишга туширади ва Data Science ўрнатишингиз ўрнатишларни олиб кетади. GPU серверлари ҳозирча мавжуд эмас.
Ҳа. Заҳира нусхалари тўловли қўшимча (ҳар куни +30% режа нархи, 7 кун сақланадиган; ҳафтада +20%, 28 кун сақланадиган) ва суратлар бепул, бу узоқ Data Science ишлашдан олдин фойдали. Иккаласи ҳам сервер билан бир хил сақлаш кластерида қолади.
Қўллаб-қувватлаш хизматига биринчи харидингиздан 30 кун ичида пулни қайтариш учун мурожаат қилинг. GPU серверлари ҳали сотилмаган, шунинг учун GPU буюртмаси йўқ.
GPU қуввати чекланган. Бизга иш юкингиз ҳақида айтинг, биз сизга мавжудлиги ва нархини айтиб берамиз.