NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

Сервер носьбітаў Jupyter GPU

Запуск носьбітаў Jupyter з выдзеленай падтрымкай NVIDIA GPU. Інтэрактыўная навука аб дадзеных і распрацоўка ML з аксэляцыяй CUDA.

Размясціць сервер GPU Усе опцыі GPU

$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# Працуе на NVIDIA Tesla P40 (24 ГБ)
Гатова. _

1880 год — 88 двароў, 100 жыхароў.

Запісныя кніжкі Jupyter на VPS з графічным працэсарам даюць інтэрактыўнае асяроддзе распрацоўкі з выдзеленым абсталяваннем NVIDIA GPU. Ідэальна падыходзіць для навукі аб дадзеных, эксперыментаў з ML і прататыпавання мадэляў.

Why Jupyter on VPS.org GPU

НоутбукіName

Даступ да графічных працэсараў CUDA прама з носьбіта. Інтэрактыўнае навучаньне мадэляў.

ЮпітэрLab

Поўны IDE JupyterLab з тэрміналам, вандроўнікам па файлах і пашырэннямі.

Папярэдне ўсталяваныя бібліятэкі

PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas і іншыя гатовыя да выкарыстання.

Аддалены доступ

Даступ да запісных кніжак з любога браўзэра, з любой кропкі.

Папулярныя выпадкі выкарыстання Jupyter

Эксперыменты з ML

Даследаванне дадзеных

Прататыпаванне мадэляў

Адукацыйныя майстэрні

Запісныя кніжкіName

Конкурсы Kaggle

Размясціць сервер GPU

Спецыфікацыі GPU

Графічны працэсарNVIDIA Tesla P40

ВРАМ24 GB GDDR5X

Колеры CUDA3,840

FP3212 TFLOPS

INT847 TOPS

Памяць346 GB/s

АрхітэктураPascal (GP102)

Прапускная здольнасцьPCIe з адкрытым металам

Часта задаваемыя пытанні

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.