使用 NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, 帕斯卡尔建筑) 上的 GPU 来进行Jupyter 的数据科学工作。 GPU 服务器尚未可排序; 联系我们, 等他们到达时通知 。
$ pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0
# 示例 安裝命令
GPU加速的数据科学将重阵列和模型计算方法移到 GPU 上。 CuPy、 XGBost 和 PyTorrch 支持 Pascal P40; NVIDIA RAPIDS( cuDF, cuML) 需要更新的 GPU 。
GPU 阵列和梯度推动支持 Pascal GPUs 。
安装 JupyterLab 并互动操作 GPU 。
在工作时保留大数组的 GPU 内存 。
安装您需要的 PyData 堆栈版本 。
Data Science 可以使用 NVIDIA GPU 来加速工作。 VPS.org GPU 服务器尚未可用, 无法订购 ; 请联系我们以听到 。 Data Science 是通用 GPU 加速的工作。 请确定您的软件有 CUDA 支持, 以及您的驱动器/ 运行时数版本符合 Data Science 的工作量要求 。
GPU 服务器尚未可用以订购 。 今天您可以在常规 CPU 计划中运行 Data Science, 其运行速度远比 GPU 慢得多: SSH 运行 pip install cudf-cu12 cuml-cu12 jupyterlab && jupyter lab --ip=0.0.0.0 。
Data Science 的 VRAM 需求取决于模型和批量大小; 检查项目文档中当前数字的当前数据 。
当可以订购 GPU 服务器时, 将会公布 GPU 定价 。 如果您想听到, 请联系我们 。
是的。每个 VPS.org 服务器都带有完整的根访问权限, 这样您就可以在服务器的内存和存储中运行 Data Science 并同时运行其他工具 。
每个 VPS.org 服务器都带有 SSH 根全存, 这样您就可以安装驱动程序、 库和 Data Science 。
否。 没有服务器随 CUDA 运行时间或 NVIDIA 驱动程序预设后而来, 并且 GPU 服务器目前无法订购。 您安装的版本 Data Science 需要自己来操作 。
是的 VPS.org 服务器是持久性虚拟机器,不是短时间的:Data Science 模型、配置和数据保存在服务器的 SSD 存储中,直到您删除它们。
保存服务器 SD 的工作数据, 以便在 Data Science 运行期间快速访问, 并复制完成的文物( 重量、 代、 嵌入) 储存到 VPS.org 之外; 照片和备份保存在同一存储群中 。
您可以将任何 VPS.org 服务器升级为控制面板上更大的计划; 调整大小重新启动, 并让您安装 Data Science 的服务器结转到上。 GPU 服务器尚未可用 。
是的 备份是附加的( 日+30%的计划价格, 保留7天; 周+20%, 保存28天) 和快照是免费的, 在 Data Science 运行之前有用 。 两者都与服务器一样保存在存储群中 。
第一次购买后30天内的联络支持请求退款。 GPU 服务器尚未出售, 所以没有涉及 GPU 订单 。