Sieci neurologiczne pociągu, takie jak CNN, małe transformatory i GAN na NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architektura). Serwery GPU są jeszcze nierozporządkowane; skontaktuj się z nami, aby być powiadomione, kiedy są.
$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# Przykład polecenia instalacyjnego
Głębokie uczenie wymaga przyspieszenia GPU do szkolenia sieci neuronowych w rozsądnym czasie. Serwer GPU daje jeden GPU dla własnych eksperymentów.
PyTorch, TensorFlow, JAX lub jakiekolwiek ramy CCDA, które nadal wspierają Pascal GPUs.
GPU nie jest dzielona, więc szybkość treningowa nie zależy od innych klientów.
Pokój dla średnich architektur i rozmiarów partii.
Uporczywy serwer może wykonywać długie zadania szkoleniowe; zapisz punkty kontrolne w trakcie podróży.
Deep Learning może używać NVIDIA GPU do przyspieszenia jego pracy. VPS.org GPU serwery nie są jeszcze dostępne; skontaktuj się z nami, aby usłyszeć kiedy są. Deep Learning jest ogólną zadaną pracą GPU. Upewnij się, że Twoje oprogramowanie ma wsparcie PUDA i że Twój kierowca / wersja jazdy odpowiada wymaganiom pracy dla Deep Learning.
Serwery GPU nie są jeszcze dostępne. Dzisiaj można uruchomić Deep Learning w ramach regularnego planu procesora, gdzie działa on znacznie powoli niż w GPU: SSH w i uruchomić pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())".
Potrzeby VRAM dla Deep Learning zależą od wielkości modelu i partii; sprawdź dokumentację projektu, aby uzyskać aktualne dane.
GPU ceny zostaną opublikowane, gdy serwery GPU będą mogły być zamówione. Skontaktuj się z nami, jeśli chcesz usłyszeć, kiedy to się stanie.
Tak. Każdy serwer VPS.org ma pełny dostęp do korzeni, więc można uruchomić inne narzędzia obok Deep Learning w pamięci i przechowywaniu serwera.
Każdy serwer VPS.org przychodzi z pełnym dostępem SSH root, więc możesz zainstalować sterowniki, biblioteki i Deep Learning, jak tylko chcesz.
Nie. Nie ma serwera z uruchomieniem CIDA lub NVIDIA sterownik wstępnie zainstalowany, a serwery GPU nie są jeszcze dostępne do zamówienia. Zainstalowałeś wersje Deep Learning potrzebują siebie.
Tak. serwery VPS.org to uporcze maszyny wirtualne, a nie efemeralne przykłady: modele Deep Learning, konfiguracje i dane pozostają na pamięci SSD serwera, aż je usuniesz.
Zachować prace nad SSD serwera w celu szybkiego dostępu podczas uruchamiania Deep Learning i kopiować gotowe artefakty (wagi, pokolenia, wbudowy) do przechowywania poza VPS.org; zdjęcia i kopie kopii pozostają na tym samym gronie.
Możesz uaktualnić każdy serwer VPS.org do większego planu z panelu sterowania; zmiana rozmiaru ponownie go i instalacja Deep Learning przenosi. Serwery GPU nie są jeszcze dostępne.
Tak. Kopia kopii to dodatek (dnia +30% ceny planu, zatrzymane 7 dni; tydzień +20%, przechowywane 28 dni) i zrzuty są bezpłatne, co jest użyte przed długim uruchomieniem Deep Learning. Oba pozostań na tym samym gronie co serwer.
Wsparcie kontaktowe w ciągu 30 dni od pierwszego zakupu, aby zażądać zwrotu. Serwery GPU nie są jeszcze sprzedawane, więc nie ma zamówienia GPU.
Pojemność GPU jest ograniczona. Opowiedz nam o swojej pracy i będziemy odpowiedzieć na to za pomocą dostępności i cen.