NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

PyTorch GPU VPS

専用のNVIDIA GPU上でPyTorchを使ってディープ学習モデルを訓練し、展開します。フルルートアクセスの予設設定されたCUDA環境です。

$ pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# NVIDIA Tesla P40 (24GB) で実行中
準備完了 _

GPU VPS 上の PyTorch は何ですか?

PyTorchは世界中の研究者やエンジニアが使用するディープ・ラーニング・フレームワークである。

VPS.org GPU 上で PyTorch を使用する理由

CUDA 準備

NVIDIA ドライバと CUDA ツールキットが予め設定されています。直ちに訓練を開始します。

完全な GPU メモリ

24GBのVRAMを用いて,より大きなモデルやバッチサイズの訓練を行う。

ジュピター積分

対話型開発のためのGPUサポートを備えたJupyterノートを実行します。

分散訓練

大規模データセットの高速訓練のためにマルチGPU設定にスケール。

よく使われる PyTorch ユースケース

ニューラルネットワーク訓練
コンピュータビジョンモデル
トランスフォーマー
生成的AI研究
モデルフィニッシュ
生産推論

グラフィックプロセッサの仕様

グラフィックプロセッサNVIDIA Tesla P40
仮想メモリ24 GB GDDR5X
CUDA コア3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
メモリBW346 GB/s
建築Pascal (GP102)
パッススルーバーメタルPCIe

よくある質問

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?

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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.

GPU 上で PyTorch を実行しますか?

専用 NVIDIA GPU サーバを数分で展開します。予約もセールスコールもありません。

起動
月額2ドルから