Ti n bọ: NVIDIA Tesla P40, 24 GB VRAM

Àwọn Ìṣàmúlò-ètò Ìmọ́ Ìṣàmúlò-ètò

Fi ààtòjú ìṣàfarawé àwọn ìṣàmúlò-ètò àti àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò àti àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn GPU lórí NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture). Àwọn sáà GPU kò lè fi àwọn ààtòjúlò pamọ́; kọ́kọ́ kọ́kọ́ láti gba àwọn ìṣàmúlò-ètò nígbà tí a bá jẹ́.

$ pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12
# Àṣẹ ìṣàmúlò-ètò àwọn ààtò

Àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́ tí a fi pamọ́

GPU-accelerated machine learning uses CUDA to speed up training and prediction. Libraries such as XGBoost and CuPy can use the GPU; NVIDIA RAPIDS needs newer GPUs than the Pascal P40.

Machine Learning lórí ààtò GPU VPS.org

XGBoost GPU

Fi àwọn ìṣàmúlò-ètò ìṣàmúlò-ètò ààyè-iṣẹ́ pamọ́ lórí GPU.

CuPy

Àwọn ààrì àìdálojútó tí a bá lò nínú GPU.

Àwọn Àwọn Àwòrán PyTorch

Fi àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò neural pamọ́ ní pàtó àwọn tí a tí kọ́ ní pàtó nínú àwọn sáà.

Àwọn Ìjánu-ìsún Root

Fi àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀.

Àwọn Ààyè Lòjútó Machine Learning

Àwọn ìṣàmúlò-ètò
Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ààyè-iṣẹ́
Àwọn ìṣàmúlò-ètò
Àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ nla
Àwọn ìṣàmúlò-ètò AutoML
Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò

Àwọn Àtòjọ-ẹ̀yàn GPU

GPUNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5
Àwọn àwọ̀ CUDA3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
Àwọn àwọn àmì-ìwé346 GB/s
Àwọn Ìṣàmúlò-ètòPascal (GP102)
Àwọn Ìjánu-ìṣàmúlò-ètòPCIe

Àwọn Àtòjọ-ẹ̀yàn

Kini Machine Learning nípa GPU VPS kan?

+

Machine Learning lè lò NVIDIA GPU láti mú iṣẹ́ rẹ̀ lọ́wọ́lọ́wọ́. Àwọn sáàbù GPU VPS.org kò wa nígbà tí a bá fẹ́; kọ́kọ́ wà láti gbọ́ nígbà tí a bá jẹ́. Machine Learning ní iṣẹ́ àìṣàmúlò-ètò GPU-ìṣàmúlò-ètò. Fi àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ pamọ́ sínú ìfaramọ́ CUDA, àti pé àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ ní ìṣàmúlò-ètò àwọn ìṣàmúlò-ètò fun Machine Learning.

Bawo ni mo ṣe le fi Machine Learning pamọ́ lórí GPU VPS kan?

+

Àwọn sáà GPU kò wà láti fi àwọn àṣẹ pamọ́. Ní ọjọ́ yìí, o lè ráǹdá Machine Learning lórí àwọn ààyè-iṣẹ́ CPU tí a tì ní, níbí tí o tí n ṣiṣẹ́ lárá jú GPU lọ: SSH nínù àti ráǹdá pip install cuml-cu12 xgboost cudf-cu12.

Ìgbà wo nínú VRAM tí mò fẹ́ fún Machine Learning?

+

VRAM needs for Machine Learning depend on the model and batch size; check the project documentation for current figures.

Ìgbà wo nínú àwọn àwọn ààtò GPU fún Machine Learning tí a fi kùnà?

+

Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU àwọn ìṣàmúlò-ètò GPU

Ń lè rọ́ọ̀nù àwọn àwọn ìrísí-lẹ́tà mìíràn nínú Machine Learning?

+

Yes. Every VPS.org server comes with full root access, so you can run other tools alongside Machine Learning within the server's RAM and storage.

Ń gbá ìṣẹ̀dà tòójútó nípa Machine Learning GPU VPS?

+

Every VPS.org server comes with full root SSH access, so you can install drivers, libraries and Machine Learning however you need.

Does VPS.org preinstall CUDA for Machine Learning?

+

No. No server comes with a CUDA runtime or NVIDIA driver preinstalled, and GPU servers are not available to order yet. You install the versions Machine Learning needs yourself.

Ń jẹ́ pé VPS GPU Machine Learning mì tí n bọ́ nínú àwọn sáà?

+

Ya. Àwọn sáà VPS.org ní àwọn másí-lẹ́tà ìṣàfarawé, àti àwọn ààyè-iṣẹ́ àìdára: àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́ Machine Learning, àwọn ìṣàmúlò-ètò àti àwọn ààyè-iṣẹ́ tí wọ́n tí wa nínú àwọn ààyè-iṣẹ́ SSD sáà titi tí o fi pa wọn.

Njẹ́ mò yẹ́ ki mò fi àwọn ààyè pamọ́ fún iṣẹ́ mì Machine Learning?

+

Keep working data on the server's SSD for fast access during Machine Learning runs, and copy finished artifacts (weights, generations, embeddings) to storage outside VPS.org; snapshots and backups stay on the same storage cluster.

Ń lè fi Machine Learning GPU VPS mì pọ̀ jú?

+

O lè yígbà ìṣàfarawé àwọn sáà VPS.org fún àwọn ààyè-iṣẹ́ tó ní ìṣàmúlò-ètò tòòjù láti inú pánẹ́ẹ̀lì ìṣakosó; ìṣàfarawé ìwọ̀n náà ń tún àwọn sáà Machine Learning rẹ̀ ṣẹ̀dà. Sáà GPU kò wa níbẹ̀.

Àwọn ìpamọ́ àìpamọ́ tí wa fún VPS GPU mì?

+

Yes. Backups are a paid add-on (daily +30% of the plan price, kept 7 days; weekly +20%, kept 28 days) and snapshots are free, which is useful before long Machine Learning runs. Both stay on the same storage cluster as the server.

Ń lè gbá ẹ̀yàn?

+

Fi igbẹkẹle ranṣẹ ninú ọjọ́ 30 tí o tí ráwọ́lẹ̀ láti fi beere fun ìgbàgbọ́. Àwọn sáà GPU kò tí a ràwọ́lẹ̀, bẹ́ẹ̀ kò si àwọn àṣẹ GPU tí a tí wa nínú.

O fẹ́ láti mú Machine Learning láti inú ààtò GPU?

Ìgbàráwọ́ GPU tí a tí ìfàmúlò. Fi wà sọ̀rọ̀ nípa àwọn iṣẹ́ rẹ̀ ki a láti dáwọ́ kọ́ọ̀kan nípa àwọn ààyè àti àwọn à