NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

خدمة خدمة افتراضية خاصة

تدريب ونشر نماذج التعلم العميق باستخدام PyTorch على وحدات معالجة رسومية مخصصة من شركة NVIDIA.

$ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# تشغيل على NVIDIA Tesla P40 (24 جيغابايت)
جاهز _

ما هو PyTorch على خادم افتراضي لمعالجة الرسوميات؟

إن باي تورش هو إطار التعلم العميق الرائد الذي يستخدمه الباحثون والمهندسون في مختلف أنحاء العالم. وتقدم لك وحدة المعالجة المركزية الافتراضية أجهزة إنفيديا المخصصة لتدريب النماذج بشكل أسرع وتشغيل الاستدلال على نطاق واسع.

لماذا PyTorch على VPS.org GPU

جاهز

برامج تشغيل NVIDIA ومجموعة أدوات CUDA تم تشكيلها مسبقاً.

ذاكرة كاملة

24 جيجا بايت VRAM لتدريب النماذج الأكبر وأحجام أكبر للدفعات.

تكامل جوبيتر

تشغيل حواسيب Jupyter المحمولة بدعم من وحدة المعالجة الرسومية من أجل التطوير التفاعلي.

التدريب الموزَّع

التوسع إلى أجهزة متعددة المعالجات الرسومية من أجل التدريب الأسرع على مجموعات البيانات الكبيرة.

حالات الاستخدام الشائعة {الاسم}

التدريب على الشبكات العصبية
نماذج الرؤية الحاسوبية
نماذج المعالجة اللغوية وتحويل البيانات
بحوث الذكاء الاصطناعي التوليدي
دال - تنقيح النموذج
استنتاج الإنتاج

مواصفات وحدة المعالجة المركزية

وحدة المعالجة المركزيةNVIDIA Tesla P40
ذاكرة العرض المرئي24 GB GDDR5X
نواة CUDA3,840
FP32 برامجيات12 TFLOPS
INT8 )الجزء اﻷول(47 TOPS
ذاكرة BW346 GB/s
الهندسة المعماريةPascal (GP102)
المرور العابرأجهزة اتصالات معدنية

الأسئلة المتكررة

What is PyTorch on a GPU VPS?

+

PyTorch on a GPU VPS is a CUDA-accelerated deployment. PyTorch is a training / fine-tuning workload. Plan for long-running jobs — snapshot your VPS regularly, and consider an external cold-storage backup for trained weights.

How do I set up PyTorch on a GPU VPS?

+

Deploy a GPU VPS with the NVIDIA Tesla P40, SSH in, and run pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124. Your PyTorch environment is ready in minutes with full GPU acceleration.

How much VRAM do I need for PyTorch?

+

Training VRAM is dominated by the optimizer state plus activations. Full fine-tuning of a 7B LLM needs ~24-48 GB; LoRA / QLoRA fits in 8-16 GB. Our Tesla P40 supports LoRA-class fine-tuning out of the box; full training of larger models requires multi-GPU.

Is PyTorch 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 PyTorch?

+

Yes — you have full root on the GPU VPS. Run whatever fits inside the 24 GB VRAM and the available RAM / storage budget alongside PyTorch.

Do I get full root on the PyTorch GPU VPS?

+

Yes. Full root SSH on every GPU VPS — install drivers, swap CUDA versions, customize the environment for PyTorch however you need.

Which CUDA version is installed for PyTorch?

+

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 PyTorch workload.

Does my PyTorch GPU VPS persist between sessions?

+

Yes — your PyTorch 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 PyTorch workload?

+

Keep working data on the VPS SSD for fast access during PyTorch runs; back up finished artifacts (weights, generations, embeddings) off-server via snapshots or object storage for safety.

Can I scale my PyTorch 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 PyTorch 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 PyTorch 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 PyTorch on a GPU VPS risk-free.

هل أنت جاهز لتشغيل PyTorch على وحدة المعالجة الرسومية؟

نشر خادم مخصص NVIDIA GPU في دقائق. لا حجز، لا مكالمات مبيعات.

إطلاق VPS الخاص بك
من 2.0 دولار/شهر