Entrena redes neuronales como CNN, pequeños transformadores y GANs en una NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, arquitectura Pascal). Los servidores GPU no son todavía disponibles; póngase en contacto con nosotros para ser notificados cuando lo sean.
$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# Ejemplo de comando de instalación
El aprendizaje profundo necesita aceleración de la GPU para entrenar redes neuronales en un tiempo razonable. Un servidor de la GPU le da una GPU para sus propios experimentos.
PyTorch, TensorFlow, JAX o cualquier marco CUDA que aún soporta GPUs Pascal.
La GPU no es compartida, por lo que la velocidad de entrenamiento no depende de otros clientes.
Habitación para arquitecturas de tamaño mediano y tamaños de lotes.
Un servidor persistente puede realizar largos trabajos de capacitación; guarde los puestos de control a medida que avanza.
Deep Learning puede utilizar una GPU NVIDIA para acelerar su trabajo. Los servidores de GPU VPS.org no están disponibles para su pedido todavía; contáctenos para escuchar cuando lo están. Deep Learning es una carga de trabajo general acelerada por GPU. Asegúrese de que su software tiene soporte CUDA y que sus versiones de tiempo de ejecución/conductor coinciden con los requisitos de carga de trabajo para Deep Learning.
Los servidores GPU no están disponibles para ordenar todavía. Hoy en día puede ejecutar Deep Learning en un plan de CPU regular, donde funciona mucho más lentamente que en una GPU: SSH en y ejecutar pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())".
Las necesidades de la VRAM para Deep Learning dependen del modelo y tamaño del lote; compruebe la documentación del proyecto para ver las cifras actuales.
Los precios de GPU se publicarán cuando se puedan pedir servidores GPU. Póngase en contacto con nosotros si desea saber cuándo sucede.
Sí. Cada servidor VPS.org viene con acceso root completo, por lo que puede ejecutar otras herramientas junto con Deep Learning dentro de la RAM y el almacenamiento del servidor.
Cada servidor VPS.org viene con acceso raíz completo SSH, por lo que puede instalar controladores, bibliotecas y Deep Learning como usted necesite.
No. Ningún servidor viene con un tiempo de ejecución CUDA o controlador NVIDIA preinstalado, y los servidores GPU no están disponibles para ordenar todavía. Instala las versiones que Deep Learning necesita.
Sí. los servidores VPS.org son máquinas virtuales persistentes, no instancias efímeras: modelos Deep Learning, configuraciones y datos permanecen en el almacenamiento SSD del servidor hasta que los elimine.
Mantenga los datos de trabajo en el SSD del servidor para un acceso rápido durante las ejecuciones de Deep Learning, y copie artefactos terminados (pesos, generaciones, incrustados) para almacenar fuera de VPS.org; las instantáneas y copias de seguridad permanecen en el mismo clúster de almacenamiento.
Puede actualizar cualquier servidor VPS.org a un plan más grande desde el panel de control; el redimensionamiento lo reinicia y su instalación Deep Learning se lleva encima. Los servidores GPU no están disponibles todavía.
Sí. Las copias de seguridad son un complemento pagado (diariamente +30% del precio del plan, mantenido 7 días; semanal +20%, mantenido 28 días) y las instantáneas son gratuitas, lo que es útil antes de que se ejecute Deep Learning. Ambos permanecen en el mismo clúster de almacenamiento que el servidor.
Póngase en contacto con el soporte técnico dentro de los 30 días de su primera compra para solicitar un reembolso. Los servidores GPU no se venden todavía, por lo que no hay ningún pedido GPU está involucrado.
La capacidad de GPU es limitada. Cuéntanos sobre su carga de trabajo y responderemos con disponibilidad y precios.