ಬೇಗನೆ ಬರುವುದು: NVidia ಟೆಸ್ಲಾ P40, 24 GBRRAM

GPU VPS ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ

Run CUDA and OpenCL simulations and numerical workloads on an NVIDIA Tesla P40 (24 GB VRAM, Pascal architecture). GPU servers are not orderable yet; contact us to be notified when they are.

$ apt install nvidia-cuda-toolkit && nvcc --version
# ಉದಾಹರಣೆ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆ (ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್) ಆದೇಶ

GPUPS ನಲ್ಲಿ Scientific Computing ಏನು?

Scientific computing on a GPU runs work across many CUDA cores in parallel (3,840 on the Tesla P40). Molecular dynamics, CFD and other simulation codes with GPU support can run much faster than on CPUs alone.

Scientific Computing on a VPS.org GPU server

ಕ್ರಿ. ಶ.

ಸಾ. ಶ.

ಒಟ್ಟು 3,840 ಸಿಪಾಯಿಗಳು

ಸಿಮುಲೇಶನ್ ಕೆಲಸ ಡೌನ್‌ಡೌನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮನಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು.

ಒಂದೇ ನಿಷ್ಕೃಷ್ಟತೆ

The P40 is designed for single-precision (FP32) and INT8 work; it is not a double-precision HPC card.

ದೀರ್ಘ- ಚಾಲನೆಯ ಪರಿಚಾರಕ (ಸರ್ವರ್) Comment

ಪರಿಚಾರಕವು ಕೆಲಸಗಳ ನಡುವೆ ನೆಲೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವು ಇನ್ನೂ ಹಾಗೆಯೇ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ.

ಜನಪ್ರಿಯ {ನಾಮ} ಪ್ರಯೋಗಗಳು

ಅಣುವಿನ ಶಕ್ತಿಗಳು (GROMACS)
ಹವಾಮಾನದ ಮಾದರಿಗೊಳಿಕೆComment
ಫ್ಲೂಡೈಡ್ ಶಕ್ತಿಗಳು (CFD)
ವಿಕೃತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
Pyscs ಸಿಮುಲೇಶನ್‌ಗಳು
ಹಣಕಾಸು ಮಾದರಿ

ಯೋಜಿಸಲಾದ GPU ವಿನಿರ್ದೇಶನಗಳು

ಸಂಸ್ಕಾರಕ( ಸಿಪಿಯು)NVIDIA Tesla P40
ವೈರಾಮ್‌24 GB GDDR5
ಕ್ರಿ. ಶ.3,840
FP32Name12 TFLOPS
ಇಳಿಮುಖ47 TOPS
ಸ್ಮೃತಿ ಬಿW346 GB/s
ವಿದ್ಯುತ್ಕೋಶ (ಫಾರ್ಮಾಟ್) CommentPascal (GP102)
ಚಾಲನೆಗೊಳಿಸು( k)PCI ನಡುವೆ ಹಾದು ಹೋಗುತ್ತದೆ

ಅನೇಕವೇಳೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

What is Scientific Computing on a GPU VPS?

+

Scientific Computing can use an NVIDIA GPU to speed up its work. VPS.org GPU servers are not available to order yet; contact us to hear when they are. Scientific Computing is a general GPU-accelerated workload. Make sure your software has CUDA support and that your driver / runtime versions match the workload requirements for Scientific Computing.

How do I set up Scientific Computing on a GPU VPS?

+

GPU servers are not available to order yet. Today you can run Scientific Computing on a regular CPU plan, where it works far more slowly than on a GPU: SSH in and run apt install nvidia-cuda-toolkit && nvcc --version.

VRAM ನನಗೆ Scientific Computing ಬೇಕಿರುವುದು ಎಷ್ಟು?

+

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

Scientific Computing ಗೆ GPU ಪರಿಚಾರಕ (ಸರ್ವರ್) ಎಷ್ಟು ವೆಚ್ಚ?

+

GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳನ್ನು ಆದೇಶಿಸಿದಾಗ GPU ಗಣಕವನ್ನು ಪ್ರಕಾಶಿಸಲಾಗುವುದು. ಇದು ಸಂಭವಿಸಿದಾಗ ನೀವು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಿ.

Scientific Computing ರಷ್ಟ್ರೀಯದಲ್ಲಿ ನಾನು ಬೇರೆ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಬಲ್ಲೆನೊ?

+

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

Do I get full root on the Scientific Computing GPU VPS?

+

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

Does VPS.org preinstall CUDA for Scientific Computing?

+

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 Scientific Computing needs yourself.

Does my Scientific Computing GPU VPS persist between sessions?

+

Yes. VPS.org servers are persistent virtual machines, not ephemeral instances: Scientific Computing models, configs and data stay on the server's SSD storage until you delete them.

Where should I store data for my Scientific Computing workload?

+

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

Can I scale my Scientific Computing GPU VPS later?

+

You can upgrade any VPS.org server to a larger plan from the control panel; the resize restarts it and your Scientific Computing install carries over. GPU servers are not available yet.

GPU VPS ಗೆ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆಯೋ?

+

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 Scientific Computing runs. Both stay on the same storage cluster as the server.

ನನಗೆ ಆರಾಮವಾಗಿರೋ?

+

ಒಂದು ರಿಫ್ಟ್ ಮಾಡಲು ನೀವು ಮೊದಲು ಖರೀದಿಸಿದ 30 ದಿನಗಳೊಳಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಬೆಂಬಲ. GPU ಪರಿಚಾರಕಗಳು ಇನ್ನೂ ಮಾರಲ್ಪಡುತ್ತಿಲ್ಲ, ಆದುದರಿಂದ GPU ವರ್ಗವು ಒಳಗೂಡಿಲ್ಲ.

Want to Run Scientific Computing on a GPU Server?

GPU ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಮಗೆ ತಿಳಿಸಿ.