NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

Глибоке навчання GPU VPS

Нейронні мережі на відмінних обладнаннях NVIDIA GPU. CNN, трансформатори, GANs та будь- якій архітектурі глибокого навчання з повною підтримкою CUDA.

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

Що таке Deep Learning у GPU VPS?

Глибоке навчання вимагає прискорення GPU для тренінгів нейронних мереж у належний час. У GPU VPS передбачено віддане обладнання NVIDIA для навчання будь- якої глибокої архітектури навчання без суперечок щодо ресурсів.

Почему {назва} на VPS.org ГПУ

Будь- який фрейм

PyTorch, TensorFlow, LOG, MXNet або будь-який каркас CUDA.

Швидка ітерація

Придбане GPU означає послідовну підготовку до пошуків, які можна резодіювати.

Великі моделі

24GB VRAM підтримує тренування великих архітектур і пакетних розмірів.

24 години на добу@ label: listbox KDE distribution method

Не переривайте багато тренувань.

Популярні {назва} Випадки використання

Тренування CNN
Моделі перетворення
Тренування GAN
Навчання з підкріпленням
Експерименти AutoML
Невербальний пошук архітектур

Специфікації GPU

GPUNVIDIA Tesla P40
ВРАМ24 GB GDDR5X
Коріни CUDA3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
BW пам' яті346 GB/s
АрхітектураPascal (GP102)
ПрохідBare- Metal PCIe

Часті запитання

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.

Готовий до запуску {назва} на GPU?

З' єднати присвячений сервер NVIDIA GPU за лічені хвилини. Без бронювання, без дзвінків з продажу.

Запустити VPS
З 2.0/mo