Snart: NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

Maskininlärning GPU VPS

Snabba upp lutningshöjning, matrismath och modellträning med GPU på en NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal arkitektur). GPU-servrar är ännu inte beställas; kontakta oss för att bli underrättade när de är.

$ pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12
# Exempel på installationskommando

Vad är {namn} på en GPU VPS?

GPU-accelererad maskininlärning använder CUDA för att påskynda utbildning och förutsägelse. Bibliotek som XGBoost och CuPy kan använda GPU; NVIDIA RAPIDS behöver nyare GPU än Pascal P40.

Machine Learning på en GPU-server för VPS.org

RAPIDER KULL

Tåggradienten ökar modeller på GPU.

Kupy

NumPy-kompatibla matriser som körs på GPU.

PyTorch-modeller

Träna neurala modeller tillsammans med klassiska modeller på samma server.

Fullständig åtkomst till roten

Installera bibliotekets versioner som rörledningen behöver.

Populärt {namn} Användningsfall

Klassificering och regression
Utrustning för funktioner
Förutsägelser om tillverkningssatser
Behandling av stora datamängder
AutoML- experiment
Förlaga till benchmarking

Planerade specifikationer för GPU

GPUNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5
CUDA- kärnor3,840
FP3212 TFLOPS
INT8 Ordförande47 TOPS
Minne BW346 GB/s
ArkitekturPascal (GP102)
GenomströmningGenomströmning av PCIe

Vanliga frågor

Vad är Machine Learning på en GPU VPS?

+

Machine Learning kan använda en NVIDIA GPU för att snabba upp sitt arbete. VPS.org GPU-servrar är inte tillgängliga för beställning ännu. Kontakta oss för att höra när de är. Machine Learning är en allmän GPU-accelererad arbetsbelastning. Se till att din programvara har stöd för CUDA och att dina drivrutins-/runtime-versioner matchar arbetsbelastningskraven för Machine Learning.

Hur sätter jag upp Machine Learning på en GPU VPS?

+

GPU- servrar är inte tillgängliga för beställning ännu. Idag kan du köra Machine Learning på en vanlig CPU- plan, där det fungerar mycket långsammare än på en GPU: SSH i och kör pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12.

Hur mycket VRAM behöver jag för Machine Learning?

+

VRAM-behoven för Machine Learning beror på modellen och partistorleken; kontrollera projektdokumentationen för aktuella siffror.

Hur mycket skulle en GPU-server för Machine Learning kosta?

+

GPU-pris publiceras när GPU-servrar kan beställas. Kontakta oss om du vill höra när det händer.

Kan jag köra andra verktyg tillsammans med Machine Learning?

+

Ja. Varje VPS.org-server har full åtkomst till root, så att du kan köra andra verktyg tillsammans med Machine Learning inom serverns RAM-minne och lagring.

Får jag full rot på Machine Learning GPU VPS?

+

Varje VPS.org-server kommer med full åtkomst till roten SSH, så att du kan installera drivrutiner, bibliotek och Machine Learning hur du än behöver.

Förinstallerar VPS.org CUDA för Machine Learning?

+

Nej. Ingen server levereras med en CUDA-runtime eller NVIDIA-drivrutin förinstallerad, och GPU-servrar är inte tillgängliga för beställning ännu. Du installerar versionerna Machine Learning behöver dig själv.

Håller mina Machine Learning GPU-VPS kvar mellan sessionerna?

+

Ja. VPS.org-servrar är ihållande virtuella maskiner, inte efemära instanser: Machine Learning-modeller, konfigurationer och data stannar på serverns SSD-lagring tills du tar bort dem.

Var ska jag lagra data för min Machine Learning arbetsbelastning?

+

Fortsätt att arbeta data på serverns SSD för snabb åtkomst under Machine Learning körningar, och kopiera färdiga artefakter (vikter, generationer, inbäddningar) för att lagra utanför VPS.org; ögonblicksbilder och säkerhetskopior stannar på samma lagringskluster.

Kan jag skala min Machine Learning GPU VPS senare?

+

Du kan uppgradera vilken VPS.org-server som helst till en större plan från kontrollpanelen. Omstorleken startar om den och installationen av Machine Learning överförs. GPU-servrar är ännu inte tillgängliga.

Är säkerhetskopior tillgängliga för min GPU VPS?

+

Ja. Säkerhetskopiering är ett betalt tillägg (dagligen +30% av planens pris, som hålls 7 dagar; veckovis +20%, som hålls 28 dagar) och ögonblicksbilder är gratis, vilket är användbart innan långa Machine Learning körs. Båda stannar på samma lagringskluster som servern.

Kan jag få tillbaka pengarna?

+

Kontakta supporten inom 30 dagar efter ditt första köp för att begära återbetalning. GPU-servrar säljs inte ännu, så ingen GPU-beställning är inblandad.

Vill du köra Machine Learning på en GPU-server?

GPU-kapaciteten är begränsad. Berätta om din arbetsbelastning och vi svarar med tillgänglighet och prissättning.