NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

حاسوب خدمة محمول

تشغيل حواسيب Jupyter المحمولة مع دعم مخصص لمعالجة الرسوميات من إنفيديا، وتطوير علوم البيانات التفاعلية وعلم الحاسوب مع تسريع CUDA.

نشر خادم GPU جميع خيارات المعالج الرسوميّ

$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# تشغيل على NVIDIA Tesla P40 (24 جيغابايت)
جاهز _

ما هو Jupyter على خادم افتراضي لمعالجة الرسوميات؟

توفر لك حواسيب Jupyter المحمولة على وحدة معالجة رسومية VPS بيئة تطوير تفاعلية مع معدات وحدة معالجة رسومية مخصصة من إنفيديا. مثالية لعلوم البيانات، وتجارب ML، وإنشاء نماذج أولية.

لماذا Jupyter على VPS.org GPU

وحدة المعالجة المركزية في الحواسيب المكتبية

الوصول إلى وحدات المعالجة المركزية CUDA مباشرة من خلايا الحاسوب المحمول.

مختبر جوبيتر

IDE كاملة JupyterLab مع المحطة الطرفية، متصفح الملفات، والتوسعات.

مكتبات مركبة مسبقا

PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas, وأكثر جاهز للاستخدام.

الوصول عن بعد

الوصول إلى دفاترك من أي متصفح، في أي مكان.

حالات الاستخدام الشائعة {الاسم}

تجربة ML

استكشاف البيانات

إنشاء نماذج أولية

حلقات عمل تثقيفية

دفاتر بحوث

مسابقات كاغل

نشر خادم GPU

مواصفات وحدة المعالجة المركزية

وحدة المعالجة المركزيةNVIDIA Tesla P40

ذاكرة العرض المرئي24 GB GDDR5X

نواة CUDA3,840

FP32 برامجيات12 TFLOPS

INT8 )الجزء اﻷول(47 TOPS

ذاكرة BW346 GB/s

الهندسة المعماريةPascal (GP102)

المرور العابرأجهزة اتصالات معدنية

الأسئلة المتكررة

What is Jupyter on a GPU VPS?

Jupyter on a GPU VPS is a CUDA-accelerated deployment. Jupyter is a general GPU-accelerated workload. Make sure your software has CUDA support and that your driver / runtime versions match the workload requirements for Jupyter.

How do I set up Jupyter on a GPU VPS?

Deploy a GPU VPS with the NVIDIA Tesla P40, SSH in, and run pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root. Your Jupyter environment is ready in minutes with full GPU acceleration.

How much VRAM do I need for Jupyter?

Our GPU VPS ships with 24 GB GDDR5X VRAM on the NVIDIA Tesla P40, which is sufficient for most Jupyter workloads. Multi-GPU configurations are available on request.

Is Jupyter 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 Jupyter?

Yes — you have full root on the GPU VPS. Run whatever fits inside the 24 GB VRAM and the available RAM / storage budget alongside Jupyter.

Do I get full root on the Jupyter GPU VPS?

Yes. Full root SSH on every GPU VPS — install drivers, swap CUDA versions, customize the environment for Jupyter however you need.

Which CUDA version is installed for Jupyter?

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 Jupyter workload.

Does my Jupyter GPU VPS persist between sessions?

Yes — your Jupyter 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 Jupyter workload?

Keep working data on the VPS SSD for fast access during Jupyter runs; back up finished artifacts (weights, generations, embeddings) off-server via snapshots or object storage for safety.

Can I scale my Jupyter 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 Jupyter 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 Jupyter 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 Jupyter on a GPU VPS risk-free.