NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

ಆಳವಾಗಿ ಕಲಿಯುವುದು GPU VPS

ಸಮರ್ಪಿತ ನೆಡಿಯಾ GPU ಯಂತ್ರದ ನೃತ್ಯದ ಜಾಲತಾಣಗಳು.

ಜಿ. ಪಿ. (GPU) ಪರಿಚಾರಕವನ್ನು (server) ತೆಗೆದುಹಾಕು ಎಲ್ಲಾ GPU ಆಯ್ಕೆಗಳು

$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# ನೆಡಿಯಾ ಟೆಸ್ಲಾ P40 (24GB)
ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. _

GPUPS ನಲ್ಲಿ Deep Learning ಏನು?

ಗಾಢವಾದ ಕಲಿಯುವಿಕೆಗೆ, ತಕ್ಕ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನರ್ಸಿಂಗ್‌ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತುಗೊಳಿಸಲು GPU ವೇಗವು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

{ಹೆಸರ} VPS.org GPU ನಲ್ಲಿ

ಯಾವುದೆ ಫ್ರೇಮ್ ವರ್ಕ್

ಪಿಟೊರ್ಕ್‌, ಟೆನ್‌ಸಾರ್‌ಫ್ಲೋ, JAXX, MXNet, ಅಥವಾ ಯಾವುದೇ ಸಿಡಿಮದ್ದಿನ ಚೌಕಟ್ಟು.

ವೇಗವಾಗಿ ಬರೆಯುವಿಕೆ

ಆದರೆ ಈ ರೀತಿಯ ತರಬೇತಿಯು ಸುಲಭದ ಕೆಲಸವಲ್ಲ.

ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು

24GB VRAM ದೊಡ್ಡ ಕಟ್ಟಡಗಳ ಮತ್ತು ಬೃಹದಾಕಾರದ ಗಾತ್ರಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.

24/7 ಅವಾಹಿ

ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಡಿ.

ಜನಪ್ರಿಯ {ನಾಮ} ಪ್ರಯೋಗಗಳು

CN ತರಬೇತು

ರೂಪಾಂತರದ ಮಾದರಿಗಳು

ಗನ್‌ ತರಬೇತಿ

ಪರೋಪಕಾರ ಕಲಿಯುವುದು

ಸ್ವಯಂಪತ್ತೆ ಪ್ರಯೋಗಗಳು

ನೇರ ಕಟ್ಟಡ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಹುಡುಕಾಟ

ಜಿ. ಪಿ. (GPU) ಪರಿಚಾರಕವನ್ನು (server) ತೆಗೆದುಹಾಕು

GPU ವಿನಿರ್ದೇಶನಗಳು

ಸಂಸ್ಕಾರಕ( ಸಿಪಿಯು)NVIDIA Tesla P40

ವೈರಾಮ್‌24 GB GDDR5X

ಕ್ರಿ. ಶ.3,840

FP32Name12 TFLOPS

ಇಳಿಮುಖ47 TOPS

ಸ್ಮೃತಿ ಬಿW346 GB/s

ವಿದ್ಯುತ್ಕೋಶ (ಫಾರ್ಮಾಟ್) CommentPascal (GP102)

ಚಾಲನೆಗೊಳಿಸು( k)ಎಲೆ- ಮಟ್ಟದ PCI

ಅನೇಕವೇಳೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

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.