NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

เซิร์ฟเวอร์โน้ตบุ๊ค GPU Jupyter

ทำงานบนโน้ตบุ๊ค Jupyter ด้วยการสนับสนุน NVIDIA GPU เฉพาะ วิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบโต้ตอบและพัฒนา ML ด้วยการเร่งความเร็ว CUDA

ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ GPU ตัวเลือกของ GPU ทั้งหมด

$ pip install jupyterlab torch && jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root
# กำลังทำงานบน NVIDIA Tesla P40 (24GB)
พร้อม _

อะไรคือ {ชื่อ} ใน GPU VPS?

โน้ตบุ๊ค Jupyter บน GPU VPS ช่วยให้คุณมีสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบโต้ตอบ ด้วยฮาร์ดแวร์ NVIDIA GPU ที่เหมาะสม เหมาะสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล การทดลอง ML และการสร้างแบบจำลองต้นแบบ

ทำไม Jupyter ถึงใช้กับ VPS.org GPU

หน่วยประมวลผลภาพในโน้ตบุ๊คName

เข้าถึง CUDA GPUs โดยตรงจากเซลล์โน้ตบุ๊ค ฝึกโมเดลแบบโต้ตอบ

ห้องทดลองจูพีเตอร์Name

IDE แบบ JupyterLab เต็มรูปแบบ พร้อมเทอร์มินัล, เบราว์เซอร์แฟ้ม และส่วนขยาย

ไลบรารีที่ติดตั้งไว้ก่อนหน้านี้

PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, pandas และอื่นๆ อีกมากมายที่พร้อมใช้งาน

เข้าถึงจากระยะไกล

เข้าถึงสมุดบันทึกของคุณจากเบราว์เซอร์ใด ๆ ทุกที่

กรณีการใช้ที่นิยมของ Jupyter

การทดลอง ML

การสำรวจข้อมูล

สร้างต้นแบบโมเดล

งานสัมมนาทางการศึกษา

สมุดบันทึกการวิจัยName

การแข่งขันของ Kaggle

ติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ GPU

ข้อมูลเฉพาะของ GPU

หน่วยประมวลผลภาพจิ๊กซอว์NVIDIA Tesla P40

หน่วยความจำภาพ24 GB GDDR5X

สี CUDA3,840

FP3212 TFLOPS

INT847 TOPS

หน่วยความจำ สีดำ346 GB/s

สถาปัตยกรรมPascal (GP102)

ผ่านเบอร์เมทัล PCIe

คำถามที่ถามบ่อย

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.