NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

وحدة معالجة رسومية للتعلم العميق

تدريب الشبكات العصبية على أجهزة NVIDIA GPU المخصصة، CNNs، المحولات، GANs، وأي بنية التعلم العميق مع دعم كامل CUDA.

نشر خادم GPU جميع خيارات المعالج الرسوميّ

$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# تشغيل على NVIDIA Tesla P40 (24 جيغابايت)
جاهز _

ما هو Deep Learning على خادم افتراضي لمعالجة الرسوميات؟

يتطلب التعلم العميق تسارع وحدة المعالجة المركزية لتدريب الشبكات العصبية في وقت معقول. ويوفر خادم VPS وحدة المعالجة المركزية معدات إنفيديا المخصصة لتدريب أي بنية للتعلم العميق دون النزاع على الموارد.

لماذا Deep Learning على VPS.org GPU

أي إطار

PyTorch، TensorFlow، JAX، MXNet، أو أي إطار عمل CUDA.

التكرار السريع

وحدة المعالجة المركزية المخصصة تعني سرعات تدريب ثابتة للبحوث القابلة للتكرار.

النماذج الكبيرة

24GB VRAM يدعم تدريب الهندسة المعمارية الكبيرة وأحجام المجموعات.

24/7 توافر

تنفيذ وظائف تدريبية طويلة دون انقطاع.

حالات الاستخدام الشائعة {الاسم}

تدريب شبكة CNN

نماذج المحولات

التدريب على فريق المساعدة الإقليمي

التعلم المعزز

تجارب AutoML

البحث عن البنية العصبية

نشر خادم GPU

مواصفات وحدة المعالجة المركزية

وحدة المعالجة المركزيةNVIDIA Tesla P40

ذاكرة العرض المرئي24 GB GDDR5X

نواة CUDA3,840

FP32 برامجيات12 TFLOPS

INT8 )الجزء اﻷول(47 TOPS

ذاكرة BW346 GB/s

الهندسة المعماريةPascal (GP102)

المرور العابرأجهزة اتصالات معدنية

الأسئلة المتكررة

What is Deep Learning on a GPU VPS?

Deep Learning on a GPU VPS is a CUDA-accelerated deployment. Deep Learning is a general GPU-accelerated workload. Make sure your software has CUDA support and that your driver / runtime versions match the workload requirements for Deep Learning.

How do I set up Deep Learning on a GPU VPS?

Deploy a GPU VPS with the NVIDIA Tesla P40, SSH in, and run pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())". Your Deep Learning environment is ready in minutes with full GPU acceleration.

How much VRAM do I need for Deep Learning?

Our GPU VPS ships with 24 GB GDDR5X VRAM on the NVIDIA Tesla P40, which is sufficient for most Deep Learning workloads. Multi-GPU configurations are available on request.

Is Deep Learning 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 Deep Learning?

Yes — you have full root on the GPU VPS. Run whatever fits inside the 24 GB VRAM and the available RAM / storage budget alongside Deep Learning.

Do I get full root on the Deep Learning GPU VPS?

Yes. Full root SSH on every GPU VPS — install drivers, swap CUDA versions, customize the environment for Deep Learning however you need.

Which CUDA version is installed for Deep Learning?

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 Deep Learning workload.

Does my Deep Learning GPU VPS persist between sessions?

Yes — your Deep Learning 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 Deep Learning workload?

Keep working data on the VPS SSD for fast access during Deep Learning runs; back up finished artifacts (weights, generations, embeddings) off-server via snapshots or object storage for safety.

Can I scale my Deep Learning 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 Deep Learning 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 Deep Learning 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 Deep Learning on a GPU VPS risk-free.