Train neural network tulad ng CNNs, maliit na transformers at GANs sa isang NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture). GPU server ay hindi orderable pa; makipag-ugnay sa amin upang ma-notify kapag sila ay.
$ pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
# Halimbawa ng pag-install ng utos
Deep learning kailangan GPU acceleration upang magsanay neural network sa makatwirang oras. Ang isang GPU server ay nagbibigay sa iyo ng isang GPU para sa iyong sariling mga eksperimento.
Ang mga karaniwang uri ng mga selula, mga protina, mga protina ng mga protina, at mga protina ng mga protina ay tinatawag na mga protina.
Ang GPU ay hindi ibinahagi, kaya ang bilis ng pagsasanay ay hindi nakasalalay sa iba pang mga customer.
Ang mga ito ay mga karaniwang mga uri ng mga arthropod at mga mamalya.
Ang isang persistent server ay maaaring patakbuhin ang mahabang pagsasanay trabaho; i-save checkpoints bilang ka pumunta.
Deep Learning ay maaaring gamitin ang isang NVIDIA GPU upang mapabilis ang trabaho nito. VPS.org GPU server ay hindi magagamit upang mag-order pa; makipag-ugnay sa amin upang marinig kapag sila ay. Deep Learning ay isang pangkalahatang GPU-accelerated workload. Siguraduhin na ang iyong software ay may CUDA suporta at na ang iyong driver / runtime bersyon magkasya ang mga kinakailangan ng workload para sa Deep Learning.
Ang mga server ng GPU ay hindi pa magagamit para sa pag-order. Ngayon maaari mong patakbuhin Deep Learning sa isang regular na plano ng CPU, kung saan ito ay gumagana malayo mas mabagal kaysa sa isang GPU: SSH sa at patakbuhin pip install torch torchvision && python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())".
VRAM pangangailangan para sa Deep Learning depende sa modelo at laki ng batch; suriin ang proyekto ng dokumentasyon para sa kasalukuyang mga numero.
GPU pricing ay nai-publish kapag GPU server ay maaaring iniutos. Makipag-ugnay sa amin kung nais mong marinig kapag na nangyayari.
Ang bawat server VPS.org ay may buong root access, kaya maaari mong patakbuhin ang iba pang mga tool kasama Deep Learning sa loob ng RAM at imbakan ng server.
Ang bawat server VPS.org ay may buong root SSH access, kaya maaari mong i-install ang mga driver, mga aklatan at Deep Learning gayunpaman kailangan mo.
Hindi. Walang server ay dumating na may isang CUDA runtime o NVIDIA driver pre-install, at GPU server ay hindi magagamit upang mag-order pa. I-install mo ang mga bersyon Deep Learning kailangan ang iyong sarili.
Ang mga server na VPS.org ay mga matiyagang virtual machine, hindi mga pansamantalang halimbawa: mga modelo ng Deep Learning, mga configuration at data na mananatili sa SSD storage ng server hanggang sa tanggalin mo ang mga ito.
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.
Maaari mong i-upgrade ang anumang VPS.org server sa isang mas malaking plano mula sa control panel; ang resize restarts ito at ang iyong Deep Learning i-install ay nagdadala sa paglipas ng. GPU server ay hindi pa magagamit.
Oo. Backup ay isang bayad na add-on (araw-araw +30% ng presyo ng plano, pinananatili7araw; lingguhang +20%, pinananatili 28 araw) at snapshots ay libre, na kung saan ay kapaki-pakinabang bago ang mahabang Deep Learning tumatakbo. Parehong manatili sa parehong cluster ng imbakan bilang ang server.
Makipag-ugnay sa suporta sa loob ng 30 araw ng iyong unang pagbili upang humiling ng isang refund. GPU server ay hindi nabili pa, kaya walang GPU order ay kasangkot.
GPU kapasidad ay limitado. Sabihin sa amin tungkol sa iyong workload at kami ay tumugon sa availability at pricing.