Train reti neurali come CNN, piccoli trasformatori e GAN su una NVIDIA Tesla P40 (VRAM 24 GB, architettura Pascal). I server GPU non sono ancora ordinabili; contattaci per essere avvisati quando lo sono.
$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# Esempio di comando di installazione
Il deep learning richiede un'accelerazione della GPU per allenare le reti neurali in tempi ragionevoli. Un server GPU ti offre una GPU per i tuoi esperimenti.
PyTorch, TensorFlow, JAX o qualsiasi framework CUDA che supporta ancora le GPU Pascal.
La GPU non è condivisa, quindi la velocità di allenamento non dipende da altri clienti.
Spazio per architetture di medie dimensioni e batch size.
Un server persistente può eseguire lunghi lavori di formazione; salvare i checkpoint man mano che si va.
Deep Learning può usare una GPU NVIDIA per velocizzare il suo lavoro. i server GPU VPS.org non sono ancora disponibili per l'ordine; contattaci per sentire quando lo sono. Deep Learning è un carico di lavoro generalmente accelerato dalla GPU. Assicurati che il tuo software abbia il supporto CUDA e che le versioni driver/runtime corrispondano ai requisiti di carico di lavoro per Deep Learning.
I server GPU non sono ancora disponibili per l'ordine. Oggi è possibile eseguire Deep Learning su un piano normale della CPU, dove funziona molto più lentamente che su una GPU: SSH dentro e eseguire pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())".
Le esigenze di VRAM per Deep Learning dipendono dal modello e dalle dimensioni del lotto; controllare la documentazione del progetto per le cifre attuali.
I prezzi GPU saranno pubblicati quando i server GPU possono essere ordinati. Contattaci se vuoi sentire quando ciò accade.
Sì. Ogni server VPS.org è dotato di accesso root completo, in modo da poter eseguire altri strumenti insieme a Deep Learning all'interno della RAM e dello storage del server.
Ogni server VPS.org è dotato di accesso SSH completo, in modo da poter installare driver, librerie e Deep Learning comunque ti servano.
No. Nessun server viene fornito con un runtime CUDA o driver NVIDIA preinstallato, e i server GPU non sono ancora disponibili per l'ordine. Si installano le versioni Deep Learning ha bisogno di te.
Sì. i server VPS.org sono macchine virtuali persistenti, non istanze effimere: modelli Deep Learning, config e dati rimangono sullo storage SSD del server fino a quando non li cancelli.
Continuare a lavorare i dati sull'SSD del server per un accesso veloce durante le corse di Deep Learning e copiare manufatti finiti (pesi, generazioni, inserzioni) per lo storage fuori da VPS.org; le istantanee e i backup rimangono sullo stesso cluster di storage.
È possibile aggiornare qualsiasi server VPS.org a un piano più grande dal pannello di controllo; il ridimensionamento lo riavvia e l'installazione Deep Learning porta a termine. I server GPU non sono ancora disponibili.
Sì. I backup sono un add-on a pagamento (al giorno +30% del prezzo del piano, mantenuto 7 giorni; settimanale +20%, mantenuto 28 giorni) e le istantanee sono gratuite, che è utile prima di lunghe corse Deep Learning. Entrambi rimangono sullo stesso cluster di archiviazione del server.
Contatta il supporto entro 30 giorni dal tuo primo acquisto per richiedere un rimborso. I server GPU non sono ancora venduti, quindi non è coinvolto alcun ordine GPU.
La capacità della GPU è limitata. Raccontaci il tuo carico di lavoro e ti risponderemo con disponibilità e prezzi.