NVIDIA Tesla P40 · 24GB VRAM

vLLM GPU サーバ

専用 NVIDIA GPU ハードウェア上で vLLM を使って最大スループットで大規模な言語モデルを提供します。OpenAI 互換 API を使用して実行します。

$ pip install vllm && vllm serve meta-llama/Llama-3-8B-Instruct --host 0.0.0.0
# NVIDIA Tesla P40 (24GB) で実行中
準備完了 _

GPU VPS 上の vLLM は何ですか?

vLLMは、効率的なメモリ管理のために PagedAttention を使用する高スループットのLLMサーバエンジンです。vLLMをGPU VPS上で実行すると、最適な性能を持つプロダクション準備のLLM APIが得られます。

VPS.org GPU 上で vLLM を使用する理由

ページドアテント

効率的なGPUメモリ管理により,スループットを向上させた。

連続バッチ

多重並列要求を最適なGPU利用率で処理する。

OpenAI API

OpenAI APIエンドポイントのドロップイン置換。

モデルサポート

LLaMA,Mistral,Gemma,Qwen,50以上のモデルアーキテクチャを用いた。

よく使われる vLLM ユースケース

プロダクション・LLM API
ハイトラフィックチャットボット
バッチテキスト処理
マルチテナントLLM
AI SaaSバックエンド
エンタープライズAIプラットフォーム

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 vLLM on a GPU VPS?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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?

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Yes — 30-day money-back guarantee on every plan including GPU. Try vLLM on a GPU VPS risk-free.

GPU 上で vLLM 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