NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

PyTorch GPU VPS

Vlak a nasadit modely hlubokého učení s PyTorch na vyhrazených NVIDIA GPU. Předkonfigurované prostředí CUDA s plným přístupem root.

$ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# Běh na NVIDIA Tesla P40 (24GB)
Připraven. _

Co je {jméno} na GPU VPS?

PyTorch je vedoucí rámec hlubokého učení, který používají výzkumní pracovníci a inženýři po celém světě. GPU VPS vám dává speciální NVIDIA hardware pro školení modelů rychleji a spustit inference v měřítku.

Proč {jméno} na VPS.org GPU

CUDA připraven

Předkonfigurované ovladače NVIDIA a CUDA toolkit. Okamžitě začněte trénovat.

Kompletní paměť GPU

24GB VRAM pro trénink větších modelů a větších velikostí šarží.

Integrace Jupyteru

Spusťte Jupyter notebooky s podporou GPU pro interaktivní vývoj.

Distribuované vzdělávání

Scale to multi-GPU nastavení pro rychlejší trénink na velkých datových souborech.

Populární {jméno} Pouzdra

Výcvik neurální sítě
Modely počítačového vidění
Modely NLP a transformátorů
Generativní výzkum umělé inteligence
Model jemného doladění
Závěr o výrobě

Specifikace GPU

GPUNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5X
CUDA Cores3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
Paměť BW346 GB/s
ArchitekturaPascal (GP102)
PrůchodBare-metal PCIe

Často kladené otázky

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.

Připraveni spustit {jméno} na GPU?

Nasadit dedikovaný NVIDIA GPU server v minutách. Žádné rezervace, žádné prodejní hovory.

Launch Your VPS
Od $2.0/mo