NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

ตัวจัดการเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวของ GPU TensorFlow

เร่งความเร็วของงาน TensorFlow ด้วย NVIDIA GPU ฮาร์ดแวร์ที่มอบหมาย ฝึกแบบจำลอง ทำการคาดการณ์ และสร้างท่อ ML ด้วยการสนับสนุน CUDA อย่างเต็มที่

$ pip install tensorflow[and-cuda]
# กำลังทำงานบน NVIDIA Tesla P40 (24GB)
พร้อม _

อะไรคือ {ชื่อ} ใน GPU VPS?

TensorFlow เป็นกรอบการเรียนรู้ของเครื่องแบบเปิดของ Google สำหรับสร้างและจัดจำหน่ายโมเดล ML ด้วย GPU VPS คุณจะได้รับฮาร์ดแวร์ที่มอบหมายเพื่อเร่งการฝึกอบรมและสรุปโดยไม่ต้องแบ่งปันทรัพยากร

ทำไม TensorFlow ถึงใช้กับ VPS.org GPU

เร่งความเร็วด้วย GPU

รองรับ CUDA แบบพื้นฐานสำหรับปฏิบัติการ TensorFlow เร็วกว่า CPU ถึง 50 เท่า

ฮาร์ดแวร์ที่เข้ากันได้

การรวมตัว Keras อย่างเต็มที่เพื่อสร้างแบบจำลองระดับสูงด้วย GPU เบื้องหลัง

แท่นเทนเซอร์

ติดตามการฝึกด้วย TensorBoard บนเซิร์ฟเวอร์ของคุณเอง

เตรียมพร้อม

จัดส่งโมเดลไปยังการผลิตด้วย TensorFlow Serving on GPU

กรณีการใช้ที่นิยมของ TensorFlow

การจัดหมวดหมู่ภาพ
การตรวจจับวัตถุ
ประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ระบบแนะนำ
การคาดการณ์ชุดเวลา
ผลิต ML Pipelines

ข้อมูลเฉพาะของ GPU

หน่วยประมวลผลภาพจิ๊กซอว์NVIDIA Tesla P40
หน่วยความจำภาพ24 GB GDDR5X
สี CUDA3,840
FP3212 TFLOPS
INT847 TOPS
หน่วยความจำ สีดำ346 GB/s
สถาปัตยกรรมPascal (GP102)
ผ่านเบอร์เมทัล PCIe

คำถามที่ถามบ่อย

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.

พร้อมที่จะทำงาน TensorFlow บน GPU ใช่หรือไม่?

จัดตั้งเซิร์ฟเวอร์ NVIDIA GPU เฉพาะในไม่กี่นาที ไม่ต้องจอง ไม่จำเป็นต้องโทรหาฝ่ายขาย

เริ่มการทำงาน VPS ของคุณ
เริ่มต้นที่ 2.0 ดอลลาร์/เดือน