Яқинда: NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

Маълумотлар фани GPU VPS

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 VPS'да Data Science нима?

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.

Data Science VPS.org GPU серверида

CuPy ва XGBoost

Pascal GPU'ларини қўллаб-қувватловчи GPU агрегатлари ва градиент кучайтиргичлар.

Юпитер

JupyterLab'ни ўрнатиб, GPU устида интерактив ишлаш.

24 GB GPU хотираси

Ишлаётганингизда GPU хотирасида катта матнларни сақлаш.

Толиқ root рухсат

Сизга керакли PyData stack версияларини ўрнатинг.

Data Science нинг машҳур ишлатилиши

Катта маълумотлар таҳлили
Хусусиятлар муҳандислиги
ETL тезлаштиргичи
Статистик моделлаштириш
График таҳлили
Географик таҳлил

ГПУнинг режалаштирилган хусусиятлари

ГПУNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5
CUDA ранглари3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
Ёдда сақлаш346 GB/s
АрхитектураPascal (GP102)
ЎтишPCIe ўтказувчанлиги

Кўп бериладиган саволлар

GPU VPS'да Data Science нима?

+

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 VPS'да Data Science'ни қандай қилиб ўрнатиш мумкин?

+

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 қанча VRAM керак?

+

Data Science учун VRAM талаблари модел ва партия ҳажмига боғлиқ; ҳозирги рақамлар учун лойиҳа ҳужжатларини текширинг.

Data Science учун GPU сервери қанча туради?

+

GPU нархлари GPU серверлари буюртма қилиниши мумкин бўлганда эълон қилинади. Агар бу содир бўлганда эшитишни истасангиз биз билан алоқа қилинг.

Data Science билан бирга бошқа асбобларни ҳам ишлата оламанми?

+

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.

Data Science GPU VPS'да тўлиқ root'га эга бўламанми?

+

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.

VPS.org CUDA'ни Data Science учун олдиндан ўрнатадими?

+

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.

Менинг Data Science GPU VPS сеанслар орасида сақланиб қоладими?

+

Ҳа. VPS.org серверлари доимий виртуал машиналар, вақтинчалик нусхалар эмас: Data Science моделлари, конфигурациялари ва маълумотлари уларни ўчириб ташлагунингизча сервернинг SSD сақловида қолади.

Менинг Data Science иш юким учун маълумотларни қаерда сақлаш керак?

+

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.

Data Science GPU VPS'имни кейинроқ ўлчамлашим мумкинми?

+

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.

Менинг GPU VPS учун заҳира нусхалари мавжудми?

+

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.

Менга пул қайтариладими?

+

Қўллаб-қувватлаш хизматига биринчи харидингиздан 30 кун ичида пулни қайтариш учун мурожаат қилинг. GPU серверлари ҳали сотилмаган, шунинг учун GPU буюртмаси йўқ.

Data Science'ни GPU серверида ишга туширишни хоҳлайсизми?

GPU қуввати чекланган. Бизга иш юкингиз ҳақида айтинг, биз сизга мавжудлиги ва нархини айтиб берамиз.