GPU 가속 기계 학습은 CUDA를 사용하여 훈련 및 예측을 가속화합니다. XGBoost 및 CuPy와 같은 라이브러리는 GPU를 사용할 수 있으며 NVIDIA RAPIDS는 Pascal P40보다 더 최신 GPU가 필요합니다.
GPU에서 그라디언트 부스팅 모델을 트레이닝합니다.
GPU에서 실행되는 NumPy 호환 배열.
같은 서버에서 고전적인 신경 모델과 함께 신경 모델을 훈련합니다.
파이프라인에 필요한 라이브러리 버전을 설치합니다.
Machine Learning는 NVIDIA GPU를 사용하여 작업 속도를 높일 수 있습니다. VPS.org GPU 서버는 아직 주문할 수 없습니다. 주문할 때 문의하십시오. Machine Learning는 일반 GPU 가속 워크로드입니다. 소프트웨어가 CUDA 지원을 제공하고 드라이버/런타임 버전이 Machine Learning의 워크로드 요구 사항과 일치하는지 확인하십시오.
GPU servers are not available to order yet. Today you can run Machine Learning on a regular CPU plan, where it works far more slowly than on a GPU: SSH in and run pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12.
Machine Learning의 VRAM 요구 사항은 모델 및 배치 크기에 따라 다릅니다. 현재 숫자는 프로젝트 문서를 참조하십시오.
GPU 서버를 주문할 수 있을 때 GPU 가격이 공개됩니다. 이에 대한 정보를 원하시면 Dell에 문의하십시오.
모든 VPS.org 서버는 풀 루트 액세스가 제공되므로 서버의 RAM 및 스토리지 내에서 Machine Learning와 함께 다른 도구를 실행할 수 있습니다.
모든 VPS.org 서버는 전체 루트 SSH 액세스와 함께 제공되므로 드라이버, 라이브러리 및 Machine Learning를 필요에 따라 설치할 수 있습니다.
아니요. 서버는 CUDA 런타임 또는 NVIDIA 드라이버가 사전 설치되어 있지 않으며 GPU 서버는 아직 주문할 수 없습니다. Machine Learning가 필요로하는 버전을 직접 설치하십시오.
VPS.org 서버는 순간적인 인스턴스가 아닌 영구적인 가상 머신입니다. Machine Learning 모델, 구성 및 데이터는 삭제할 때까지 서버의 SSD 스토리지에 남아 있습니다.
Machine Learning 실행 중에 신속한 액세스를 위해 서버 SSD에 작업 데이터를 유지하고 완료된 아티팩트(중량, 생성, 임베디드)를 VPS.org 외부 스토리지로 복사합니다. 스냅샷과 백업은 동일한 스토리지 클러스터에 남아 있습니다.
제어판에서 VPS.org 서버를 더 큰 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다. 크기 조정이 완료되면 Machine Learning 설치가 재시작되고 이전됩니다. GPU 서버는 아직 사용할 수 없습니다.
백업은 유료 추가 기능입니다 (일일 +30% 계획 가격, 유지 7 일; 주간 +20%, 유지 28 일) 스냅샷은 무료입니다, 긴 Machine Learning 실행 전에 유용한. 둘 다 서버와 동일한 스토리지 클러스터에 남아.
환불을 요청하려면 첫 구매 후 30일 이내에 지원팀에 문의하십시오. GPU 서버는 아직 판매되지 않았으므로 GPU 주문이 포함되지 않습니다.