NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

ಜಿಪಿಟರ್ GPU ನೋಟ್ಬುಕ್ ಪರಿಚಾರಕ (server)

ಸಮರ್ಪಿತ NVIDIA GPU ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಜೂಪಿಟರ್‌ ಬುಕ್‌ಮಾರ್ಕುಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸು. ಅಲರ್ಜಿ ದತ್ತ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ML ಬೆಳವಣಿಗೆಯು CUDIA ವೇಗದೊಂದಿಗೆ.

ಜಿ. ಪಿ. (GPU) ಪರಿಚಾರಕವನ್ನು (server) ತೆಗೆದುಹಾಕು ಎಲ್ಲಾ GPU ಆಯ್ಕೆಗಳು

$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# ನೆಡಿಯಾ ಟೆಸ್ಲಾ P40 (24GB)
ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. _

GPUPS ನಲ್ಲಿ Jupyter ಏನು?

GPU VPS ನಲ್ಲಿನ ನೋಟ್ಬುಕ್‌ಗಳು, ಸಮರ್ಪಿತ NVIIA GPU ಸಹ ಯಂತ್ರಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಮನವೊಲಕವಾದ ವಿಕಸನ ಪರಿಸರವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ದತ್ತ ವಿಜ್ಞಾನ, ML ಪ್ರಯೋಗ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಪ್ರೊಟೋಕಾಲ್.

{ಹೆಸರ} VPS.org GPU ನಲ್ಲಿ

ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ (ಬುಕ್ ಮಾರ್ಕ್) GPUQuery

ಮುಚ್ಚುಮರೆಯಿಲ್ಲದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಇಂಟರ್‌ನೆಟ್‌ ಬಳಸಿ.

ಜೈಪಿರ್ ಲಾಬ್

ಸಂಪೂರ್ಣ ಯುಪಿಟೆರ್ಲಾಬ್ IDE ಟರ್ಮಿನಲ್, ಕಡತ ವೀಕ್ಷಕ ಮತ್ತು ವಿಸ್ತರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ (extensions).

ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಅನುಸ್ಥಾಪಿಸಲಾದ ಭಂಡಾರಗಳು

Pynorch, ಟೆನ್ಸಾರ್ಫ್ಲೋ, ಸ್ಕಿಕಿಟ್-packit-pands, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯೋಗಿಸಲು ಸಿದ್ಧ.

ದೂರಸ್ಥ ನಿಲುಕಣೆName

ನಿಮ್ಮ ಬುಕ್‌ಮಾರ್ಕುಗಳನ್ನು ಯಾವುದೇ ವೀಕ್ಷಕದಿಂದಯಾದರೂ ಪ್ರವೇಶಿಸು.

ಜನಪ್ರಿಯ {ನಾಮ} ಪ್ರಯೋಗಗಳು

ಎಮ್ ಎಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳುName

ದತ್ತ ಪರಿಶೀಲನೆName

ಮೊಬೈಲ್‌ ರಿಪೇರಿ

ವಿದ್ಯಾಭ್ಯಾಸದ ಕಾರ್ಖಾನೆಗಳು

ಸಂಶೋಧನೆ ಬುಕ್‌ಮಾರ್ಕುಗಳು

ಚಂಚಲ ಸ್ಪರ್ಧೆಗಳು

ಜಿ. ಪಿ. (GPU) ಪರಿಚಾರಕವನ್ನು (server) ತೆಗೆದುಹಾಕು

GPU ವಿನಿರ್ದೇಶನಗಳು

ಸಂಸ್ಕಾರಕ( ಸಿಪಿಯು)NVIDIA Tesla P40

ವೈರಾಮ್‌24 GB GDDR5X

ಕ್ರಿ. ಶ.3,840

FP32Name12 TFLOPS

ಇಳಿಮುಖ47 TOPS

ಸ್ಮೃತಿ ಬಿW346 GB/s

ವಿದ್ಯುತ್ಕೋಶ (ಫಾರ್ಮಾಟ್) CommentPascal (GP102)

ಚಾಲನೆಗೊಳಿಸು( k)ಎಲೆ- ಮಟ್ಟದ PCI

ಅನೇಕವೇಳೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

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.