NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

TensorFlow GPU VPS

Gyorsítsa fel a TensorFlow munkaterhelést a dedikált NVIDIA GPU hardverrel. Vonatmodellek, jóslatok, és építeni ML csővezetékek teljes CUDA támogatás.

$ pip install tensorflow[and-cuda]
# Futás NVIDIA Tesla P40 (24GB)
Kész. _

Mi az a {név} a GPU VPS-en?

A TensorFlow a Google nyílt forráskódú gépi tanulási kerete ML modellek kiépítéséhez és telepítéséhez. A GPU VPS-szel külön hardvert kapsz a képzés felgyorsítására és az erőforrások megosztása nélkül.

Miért {név} a VPS.org GPU-n

Akcelerált GPU

Native CUDA támogatás a TensorFlow műveletek. Akár 50x gyorsabb, mint a CPU.

Keras Kompatibilis

Teljes Keras integráció magas szintű modell épület GPU backend.

TensorBoardCity name (optional, probably does not need a translation)

Monitor képzés TensorBoard a saját szerverén.

TF készenlétben

Indítsa el a modelleket a gyártáshoz a TensorFlow szolgáltatással a GPU-n.

Népszerű {név} Esetek használata

Képosztályozás
Objektumfelismerés
Természetes nyelvi feldolgozás
Ajánlási rendszerek
Idősor-előrejelzés
ML csővezetékek gyártása

GPU specifikációk

GPUNVIDIA Tesla P40
VRAM24 GB GDDR5X
CUDA magok3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
BW memória346 GB/s
ÉpítészetPascal (GP102)
ÁthaladásPusztafém PCI

Gyakran ismételt kérdések

What is TensorFlow on a GPU VPS?

+

TensorFlow on a GPU VPS is a CUDA-accelerated deployment. TensorFlow 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 TensorFlow on a GPU VPS?

+

Deploy a GPU VPS with the NVIDIA Tesla P40, SSH in, and run pip install tensorflow[and-cuda]. Your TensorFlow environment is ready in minutes with full GPU acceleration.

How much VRAM do I need for TensorFlow?

+

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 TensorFlow 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 TensorFlow?

+

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

Do I get full root on the TensorFlow GPU VPS?

+

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

Which CUDA version is installed for TensorFlow?

+

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 TensorFlow workload.

Does my TensorFlow GPU VPS persist between sessions?

+

Yes — your TensorFlow 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 TensorFlow workload?

+

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

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

Készen állsz a futásra a GPU-n?

Egy dedikált NVIDIA GPU szerver indítása perceken belül. Nincs foglalás, nincs eladási hívás.

VPS indítása@ info: whatsthis
2.0/mo-tól