NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

ระบบเรียนรู้ลึก GPU VPS

ฝึกเครือข่ายประสาทบน NVIDIA GPU ฮาร์ดแวร์ CNNs, Transformers, GANs และสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ลึกใด ๆ ด้วยการสนับสนุน CUDA อย่างเต็มที่

ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ GPU ตัวเลือกของ GPU ทั้งหมด

$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# กำลังทำงานบน NVIDIA Tesla P40 (24GB)
พร้อม _

อะไรคือ {ชื่อ} ใน GPU VPS?

การเรียนรู้ลึกต้องการการเร่งความเร็วของ GPU เพื่อฝึกเครือข่ายประสาทในเวลาที่เหมาะสม GPU VPS นั้นให้การสนับสนุน NVIDIA สำหรับฝึกสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ลึกโดยไม่ต้องมีการแข่งขันทรัพยากร

ทำไม Deep Learning ถึงใช้กับ VPS.org GPU

รูปแบบใดๆ

PyTorch, TensorFlow, JAX, MXNet หรือ CUDA แบบใดก็ได้

ทำซ้ำอย่างรวดเร็ว

หน่วยประมวลผลกราฟิกที่ใช้เฉพาะ หมายถึงความเร็วในการฝึกที่สม่ำเสมอ สำหรับการวิจัยที่สามารถทำซ้ำได้

โมเดลขนาดใหญ่

24GB VRAM รองรับการฝึกสถาปัตยกรรมขนาดใหญ่และขนาดแบต

24/7 ความพร้อม

ทำงานฝึกงานนานๆ อย่างไม่หยุดยั้ง

กรณีการใช้ที่นิยมของ Deep Learning

ฝึกซ้อมกับ CNN

โมเดลแปลง

ฝึก GAN

การเรียนรู้แบบเสริมสร้าง

การทดลอง AutoML

การค้นหาสถาปัตยกรรมประสาท

ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ GPU

ข้อมูลเฉพาะของ GPU

หน่วยประมวลผลภาพจิ๊กซอว์NVIDIA Tesla P40

หน่วยความจำภาพ24 GB GDDR5X

สี CUDA3,840

FP3212 TFLOPS

INT847 TOPS

หน่วยความจำ สีดำ346 GB/s

สถาปัตยกรรมPascal (GP102)

ผ่านเบอร์เมทัล PCIe

คำถามที่ถามบ่อย

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.