ಬೇಗನೆ ಬರುವುದು: NVidia ಟೆಸ್ಲಾ P40, 24 GBRRAM

ಆಳವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದು GPU VPS

Train neural networks such as CNNs, small transformers and GANs on an NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture). GPU servers are not orderable yet; contact us to be notified when they are.

GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುComment ಎಲ್ಲಾ GPU ಆಯ್ಕೆಗಳು

$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# ಉದಾಹರಣೆ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ (ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್) ಆದೇಶ

GPUPS ನಲ್ಲಿ Deep Learning ಏನು?

ನ್ಯುಮೋನಿಯ ಜಾಲಬಂಧಗಳನ್ನು ತಕ್ಕ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲಿಕ್ಕಾಗಿ ಆಳವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಗೆ GPU ವೇಗವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

Deep Learning on a VPS.org GPU server

ಚೌಕಟ್ಟು ಕೆಲಸ ಆಯ್ಕೆ

ಪಿಟೊರ್ಕ್‌, ಟೆನ್‌ಸಾರ್ಫ್ಲೋ, JAX ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ CUID ಪ್ಲೇಗ್‌ಗಳು ಈಗಲೂ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ಹೊಂದಿಕೆಯ ವೇಗ

ಆದರೆ ಈ ಶಿಸ್ತಿನ ವೇಗವು ಬೇರೆ ಗಿರಾಕಿಗಳ ಮೇಲೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ.

24 ವಸಡು

ಮಧ್ಯ- ಅಂಗೀಕೃತ ಕಟ್ಟಡಗಳು ಹಾಗು ಬದಲಿ ಗಾತ್ರಗಳಿಗಾಗಿ ರೂಮ್.

ದೀರ್ಘ ಕೆಲಸಗಳು

ಒಂದು ಪಟ್ಟುಬಿಡದ ಪರಿಚಾರಕವು ತರಬೇತಿ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು; ಆ ಕೆಲಸದಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಲು ಆಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಜನಪ್ರಿಯ {ನಾಮ} ಪ್ರಯೋಗಗಳು

CN ತರಬೇತು

ರೂಪಾಂತರದ ಮಾದರಿಗಳು

ಗನ್‌ ತರಬೇತಿ

ಪರೋಪಕಾರ ಕಲಿಯುವುದು

ಸ್ವಯಂಪತ್ತೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳು

ನೇರ ಕಟ್ಟಡ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಹುಡುಕಾಟ

GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುComment

ಯೋಜಿಸಲಾದ GPU ವಿನಿರ್ದೇಶನಗಳು

ಸಂಸ್ಕಾರಕ( ಸಿಪಿಯು)NVIDIA Tesla P40

ವೈರಾಮ್‌24 GB GDDR5

ಕ್ರಿ. ಶ.3,840

FP32Name12 TFLOPS

ಇಳಿಮುಖ47 TOPS

ಸ್ಮೃತಿ ಬಿW346 GB/s

ವಿದ್ಯುತ್ಕೋಶ (ಫಾರ್ಮಾಟ್) CommentPascal (GP102)

ಚಾಲನೆಗೊಳಿಸು( k)PCI ನಡುವೆ ಹಾದು ಹೋಗುತ್ತದೆ

ಅನೇಕವೇಳೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

What is Deep Learning on a GPU VPS?

Deep Learning can use an NVIDIA GPU to speed up its work. VPS.org GPU servers are not available to order yet; contact us to hear when they are. 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?

GPU servers are not available to order yet. Today you can run Deep Learning on a regular CPU plan, where it works far more slowly than on a GPU: SSH in and run pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())".

VRAM ನನಗೆ Deep Learning ಬೇಕಿರುವುದು ಎಷ್ಟು?

VRAM needs for Deep Learning depend on the model and batch size; check the project documentation for current figures.

Deep Learning ಗೆ GPU ಪರಿಚಾರಕ (ಸರ್ವರ್) ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚ?

GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳನ್ನು ಆದೇಶಿಸಿದಾಗ GPU ಗಣಕವನ್ನು ಪ್ರಕಾಶಿಸಲಾಗುವುದು. ಇದು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ನೀವು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿ.

Deep Learning ರಷ್ಟ್ರೀಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಬೇರೆ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಲ್ಲೆನೊ?

Yes. Every VPS.org server comes with full root access, so you can run other tools alongside Deep Learning within the server's RAM and storage.

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

Every VPS.org server comes with full root SSH access, so you can install drivers, libraries and Deep Learning however you need.

Does VPS.org preinstall CUDA for Deep Learning?

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.

Does my Deep Learning GPU VPS persist between sessions?

Yes. VPS.org servers are persistent virtual machines, not ephemeral instances: Deep Learning models, configs and data stay on the server's SSD storage until you delete them.

Where should I store data for my Deep Learning workload?

Keep working data on the server's SSD for fast access during Deep Learning runs, and copy finished artifacts (weights, generations, embeddings) to storage outside VPS.org; snapshots and backups stay on the same storage cluster.

Can I scale my Deep Learning GPU VPS later?

You can upgrade any VPS.org server to a larger plan from the control panel; the resize restarts it and your Deep Learning install carries over. GPU servers are not available yet.

GPU VPS ಗೆ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆಯೋ?

Yes. Backups are a paid add-on (daily +30% of the plan price, kept 7 days; weekly +20%, kept 28 days) and snapshots are free, which is useful before long Deep Learning runs. Both stay on the same storage cluster as the server.

ನನಗೆ ಆರಾಮವಾಗಿರೋ?

ಒಂದು ರಿಫ್ಟ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಮೊದಲು ಖರೀದಿಸಿದ 30 ದಿನಗಳೊಳಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಬೆಂಬಲ. GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳು ಇನ್ನೂ ಮಾರಲ್ಪಡುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದುದರಿಂದ GPU ವರ್ಗವು ಒಳಗೂಡಿಲ್ಲ.