CNN、小型トランスフォーマー、GANなどのニューラルネットワークを NVIDIA Tesla P40 (24GB VRAM、Pascal アーキテクチャ) 上で訓練します。GPU サーバはまだ注文できません。注文したら連絡してください。
$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# 例えば、インストールコマンド
ディープ・ラーニングは、適切な時間でニューラルネットワークを訓練するために、GPU加速が必要です。GPUサーバは、あなた自身の実験のために1つのGPUを提供します。
PyTorch、TensorFlow、JAX、または Pascal GPU をサポートする CUDA フレームワーク。
GPUは共有されず,訓練速度は他の顧客に依存しない。
中型アーキテクチャとバッチサイズのためのスペース。
永続サーバは長い訓練ジョブを実行できます。チェックポイントを保存します。
Deep Learning は NVIDIA GPU を使って作業を高速化できます。 VPS.org GPU サーバはまだ注文できません。注文するときは、我々に連絡してください。Deep Learning は一般的な GPU 加速ワークロードです。ソフトウェアが CUDA サポートを持ち、ドライバ/ランタイムバージョンが Deep Learning のワークロード要求に合致していることを確認してください。
グラフィックサーバはまだ注文できません。現在、Deep Learningは通常の CPU プランで実行できます。そこでは、GPU よりも遅く動作します。SSH で入力し、pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"を実行します。
VRAM needs for Deep Learning depend on the model and batch size; check the project documentation for current figures.
GPU サーバが注文可能になったときに GPU 価格が公開されます。その時に知りたい場合は、我々に連絡してください。
ああ、すべてのVPS.orgサーバはフルルートアクセスを持ってる だから、他のツールをDeep Learningと共に サーバのRAMとストレージ内で動かすことができる
すべてのVPS.orgサーバはフルルートSSHアクセスを持ち、ドライバ、ライブラリ、Deep Learningを必要に応じてインストールできます。
No. No server comes with a CUDA runtime or NVIDIA driver preinstalled, and GPU servers are not available to order yet. You install the versions Deep Learning needs yourself.
はい。VPS.orgサーバは永続的な仮想マシンであり、短期間のインスタンスではありません。Deep Learningモデル、コンフィギュレーション、データは、削除されるまでサーバのSSDストレージに残ります。
実行中のデータはサーバのSSDに保持し,Deep Learningの実行中の高速アクセスを可能にし,完成したアーティファクト(重み,生成,埋め込み)をVPS.org以外のストレージにコピーする。
コンピュータの制御パネルからどの VPS.org サーバでもより大きなプランにアップグレードできます。サイズ変更で再起動され、Deep Learning のインストールが引き継がれます。GPU サーバはまだ利用できません。
バックアップは有料アドオン (プラン価格の日々+30%、7日間保持、週間+20%、28日間保持) であり、スナップショットは無料で、長期Deep Learningの実行前に役立ちます。両方ともサーバと同じストレージクラスタに残ります。
初回購入後30日以内にサポートに連絡して返金を要求してください。GPUサーバはまだ販売されていませんので、GPUの注文は含まれません。