NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

حاسوب خدمة الوحدة المعالجة الرسومية

خدمة نماذج اللغة الكبيرة مع أقصى قدر من الإنتاجية باستخدام vLLM على أجهزة NVIDIA GPU المخصصة.

$ pip install vllm && vllm serve meta-llama/Llama-3-8B-Instruct --host 0.0.0.0
# تشغيل على NVIDIA Tesla P40 (24 جيغابايت)
جاهز _

ما هو vLLM على خادم افتراضي لمعالجة الرسوميات؟

vLLM هو محرك خدمة LLM عالي الإنتاجية يستخدم PagedAttention لإدارة الذاكرة بكفاءة. وتشغيل vLLM على GPU VPS يعطيك واجهة برمجة تطبيقات LLM جاهزة للإنتاج مع أداء أمثل.

لماذا vLLM على VPS.org GPU

الصفحة

إدارة ذاكرة وحدة المعالجة المركزية الرسومية بكفاءة لتحقيق معدل معالجة أعلى.

استمرارية دفعات

معالجة طلبات متعددة متزامنة مع استخدام أمثل لمعالج الرسومات.

تطبيقات برمجة التطبيقات

استبدال النقاط النهائية لبرنامج OpenAI API.

دعم النموذج

LLaMA, Mistral, Gemma, Qwen, وأكثر من 50 نموذجاً هندسياً.

حالات الاستخدام الشائعة {الاسم}

إنتاج ماجستير في القانون
الروبوتات الدردشة ذات حركة المرور العالية
تجهيز النصوص بالدفعات
خدمة ماجستير في القانون
برامجيات الذكاء الاصطناعي كخدمة
منصات الذكاء الاصطناعي المؤسسي

مواصفات وحدة المعالجة المركزية

وحدة المعالجة المركزيةNVIDIA Tesla P40
ذاكرة العرض المرئي24 GB GDDR5X
نواة CUDA3,840
FP32 برامجيات12 TFLOPS
INT8 )الجزء اﻷول(47 TOPS
ذاكرة BW346 GB/s
الهندسة المعماريةPascal (GP102)
المرور العابرأجهزة اتصالات معدنية

الأسئلة المتكررة

What is vLLM on a GPU VPS?

+

vLLM on a GPU VPS is a CUDA-accelerated deployment. vLLM is primarily an LLM-inference / chat workload. You will want fast random-access reads from disk to memory and enough VRAM for the model plus context window.

How do I set up vLLM on a GPU VPS?

+

Deploy a GPU VPS with the NVIDIA Tesla P40, SSH in, and run pip install vllm && vllm serve meta-llama/Llama-3-8B-Instruct --host 0.0.0.0. Your vLLM environment is ready in minutes with full GPU acceleration.

How much VRAM do I need for vLLM?

+

LLM inference VRAM scales with model parameters. A 7B model needs ~5-8 GB VRAM, 13B ~10-14 GB, 70B requires multi-GPU or quantization. Our 24 GB Tesla P40 comfortably runs 7B-13B models at full precision and 30B-class models with INT8 quantization.

Is vLLM 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 vLLM?

+

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

Do I get full root on the vLLM GPU VPS?

+

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

Which CUDA version is installed for vLLM?

+

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 vLLM workload.

Does my vLLM GPU VPS persist between sessions?

+

Yes — your vLLM 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 vLLM workload?

+

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

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

هل أنت جاهز لتشغيل vLLM على وحدة المعالجة الرسومية؟

نشر خادم مخصص NVIDIA GPU في دقائق. لا حجز، لا مكالمات مبيعات.

إطلاق VPS الخاص بك
من 2.0 دولار/شهر