Modelový trénink
Trénujte CNN, transformátory a difúzní modely na vyhrazených GPU NVIDIA. Plný přístup CUDA, NVMe pro rychlé načítání dat, NCCL pro trénink více GPU.
Deep Learning GPU Server
Vlak modely na
vyhrazené GPU.
NVIDIA A100, RTX 5090 a RTX 4090, plný PCI průchod, nesdíleno.
Úložiště NVMe pro rychlé načítání dat. Nezávislý cloud od roku 2008.
Cloudzy důvěřuje více než 122 000 uživatelů. 14denní vrácení peněz, žádné otázky.
Od $14.47/mo · 50% sleva · Bez platební karty
~ ssh root@vps-001
připojeno
$ ssh root@gpu-srv-001
Vítejte v Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
jméno, paměť.celkem [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import baterky; print(torch.cuda.is_available())"
Věrný
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epocha 1/50 | Ztráta: 0,4821 | LR: 1e-4
Deep Learning GPU Server na první pohled
Cloudzy Deep Learning GPU servery používejte GPU NVIDIA A100, RTX 5090 a RTX 4090 s plnou průchodností PCI. AMD EPYC CPU, NVMe skladování, DDR5 paměť a 40 Gbps uplinky napříč 12 regionů. Plány CPU začínají v $2.48/mo; Plány GPU jsou k dispozici na stránce s cenami. Cloudzy sloužil 122,000+ uživatelů od 2008, hodnoceno 4.6/5 na Trustpilotu. 14denní vrácení peněz na všechny plány.
- Cena od
- 2,48 $ / měsíc
- Poskytování zásob
- 60 sekund
- Regiony
- 12 po celém světě
- SLA dostupnosti
- 99.95%
- Vrácení peněz
- 14 dní
- Založeno
- 2008
Proč si vývojáři vybírají Cloudzy
Technicky zdatný oblíbený.
Čtyři věci, na kterých nás zákazníci skutečně srovnávají. Uděláno správně.
Vysoce výkonná infrastruktura
Nejnovější generace AMD EPYC, čisté NVMe úložiště, paměť DDR5, uplinky 40 Gbps. Vedoucí pozice v single-thread výkonu na všech úrovních plánů.
Vyzkoušej bez rizika
Vrácení peněz do 14 dnů u každého plánu. Bez otázek. Žádné zaváděcí poplatky. Zruš kdykoli z dashboardu.
99,95% SLA dostupnosti
Automatický monitoring napříč 12 regiony. Naše SLA za posledních 30 dní je veřejně sledovatelné na status.cloudzy.com. Nic neskrýváme.
Lidská podpora 24/7
Odpovědi na chatu a tickety obvykle do 5 minut. Inženýři, ne čtenáři skriptů. Medián vyřešení pod 1 hodinu.
Případy použití
Proč si vývojáři vybírají
Cloudzy's Deep Learning GPU Server.
Jemné doladění LLM
Dolaďte Llama, Mistral nebo Gemma na A100 nebo RTX 5090. QLoRA na 24 GB VRAM, úplně dolaďte na 80 GB. NVMe zpracovává zápisy kontrolních bodů bez zastavení školení.
Inferenční podávání
Podávejte modely přes vLLM, TGI nebo Triton na vyhrazených GPU. PCI passthrough znamená plnou VRAM a plné takty, stejný výkon jako holý kov.
Počítačové vidění
Detekce objektů, segmentace, generování obrazu. GPU akcelerované OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe udržuje tréninkové datové kanály napájené bez překážek.
Výzkum a prototypování
Poznámkové bloky Jupyter, sledování experimentů, rozmítání hyperparametrů. Roztočit servery GPU, spouštět experimenty, bourat. 14denní vrácení peněz znamená nízké riziko u nových projektů.
Předzpracování dat
RAPIDS, cuDF, cuML. GPU-zrychlené zpracování dat pro velké datové sady. Vyčistěte, transformujte a vybavte data před tréninkem. Čtení NVMe udržují využití GPU vysoké.
60s
Poskytování zásob
40 Gbps
Uplink
Pouze NVMe
Skladování
12
Regiony
99.95%
SLA dostupnosti
14 dní
Vrácení peněz
Globální síť
12 regionů. Čtyři kontinenty.
Jedno kliknutí daleko.
Umístěte svůj server Deep Learning GPU tak blízko svým uživatelům, jak to fyzika dovolí. Střední latence P50 pod 10 ms v Severní Americe a Evropě.
us-utah-1us-dal-1us-lax-1us-nyc-1us-mia-1eu-ams-1eu-lon-1eu-fra-1eu-brn-1me-dxb-1ap-sgp-1ap-syd-1
Ceny
Plaťte jen za to, co využíváte. To je celé.
Hodinově, měsíčně, nebo ročně. Žádné poplatky za egress. Žádné závazky. Aktuálně 50% sleva všechny plány.
Nejoblíbenější
4 GB DDR5
Vstupní zátěže GPU · příprava jemného ladění
$14.47 /měs
$28.95/mo −50 %
Nasadit hned
Vrácení peněz do 14 dnů
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Dedikovaná IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Tréninkové datové kanály · předzpracování
$26.475 /měs
$52.95/mo −50 %
Nasadit hned
Vrácení peněz do 14 dnů
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Dedikovaná IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
16 GB DDR5
Koordinace více GPU · obsluha modelu
$49.98 /měs
$99.95/mo −50 %
Nasadit hned
Vrácení peněz do 14 dnů
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- Dedikovaná IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
32 GB DDR5
Rozsáhlé školení · distribuovaný výpočet
$109.975 /měs
$219.95/mo −50 %
Nasadit hned
Vrácení peněz do 14 dnů
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- Dedikovaná IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
FAQ — Deep Learning GPU Server
Běžné otázky, přímé odpovědi.
Které GPU jsou k dispozici?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) a RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Všechny používají PCI passthrough, GPU je vyhrazen pro váš VM, není sdílený. Plná VRAM, plné takty, plný přístup CUDA. Podrobnosti a dostupnost aktuálního plánu GPU naleznete na stránce s cenami.
Jsou GPU sdílené nebo vyhrazené?
Věnováno. PCI passthrough poskytuje vašemu virtuálnímu počítači exkluzivní přístup k fyzickému GPU. CUDA, NVENC, NCCL se všechny chovají přesně jako holý kov. Žádné sdílení času, žádné rozdělování MIG, žádná režie virtualizace na samotném GPU.
Jaká verze CUDA je k dispozici?
Plány GPU se dodávají s předkonfigurovanými obrazy CUDA, aktuálně CUDA 12.x na Ubuntu LTS. Můžete si nainstalovat jakoukoli verzi CUDA, kterou potřebujete, protože máte úplný root přístup. PyTorch, TensorFlow, JAX a další frameworky se instalují přes pip nebo conda jako obvykle.
Kolik VRAM potřebuji pro hluboké učení?
Záleží na vašem modelu. Jemné doladění 7B LLM pomocí QLoRA se vejde do 24 GB. Úplné doladění modelu 7B potřebuje 40+ GB. Trénink od nuly na velkých modelech nebo spuštění fp16 70B inference potřebuje 80 GB (A100). Přizpůsobte plán GPU velikosti paměti vašeho modelu.
Mohu absolvovat školení s více GPU?
Ano. Plány s 2x nebo 4x GPU podporují NCCL pro distribuované školení. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, všechny fungují podle očekávání. Úložiště NVMe zpracovává ukládání kontrolních bodů bez zastavení tréninkové smyčky.
Existuje u plánů GPU záruka vrácení peněz?
Ano, 14 dní, plná náhrada, žádné otázky. Spusťte svou skutečnou školicí práci, porovnejte svůj inferenční kanál. Pokud server GPU nesplňuje vaše potřeby, dostanete své peníze zpět.
Jak rychle probíhá zřízení?
60 sekund od potvrzení platby. GPU plánuje spouštění s předem nakonfigurovaným obrazem CUDA, nvidia-smi se okamžitě vrátí. Nainstalujte si framework a začněte trénovat během několika minut, nikoli hodin.
Mohu je použít pro odvození ve výrobě?
Ano. Vyhrazená GPU, 99,95% dostupnost SLA, vyhrazená IPv4. Spusťte vLLM, Triton nebo svůj vlastní inferenční server za nástrojem pro vyrovnávání zatížení. Síť 40 Gbps zvládá vysokopropustný inferenční provoz.
Dostanu také CPU a úložiště?
Ano. Plány GPU zahrnují procesory AMD EPYC (12–64 vCPU v závislosti na plánu), DDR5 RAM (48–768 GB) a úložiště NVMe (500 GB až 6 TB). CPU se stará o předzpracování dat, zatímco GPU trénuje. NVMe zajišťuje rychlé načítání dat.
Jaké jsou ceny ve srovnání s poskytovateli cloudových GPU?
Cloudzy Plány GPU využívají vyhrazený hardware bez režie na sdílení času. Ceny jsou uvedeny na stránce s cenami, transparentní měsíční a roční sazby bez skrytých poplatků za výpočetní hodiny. 14denní vrácení peněz vám umožní otestovat před závazkem.
Vyhrazená GPU, nyní připravena.
Hotovo za 60 sekund.
Bez platební karty · Vrácení peněz do 14 dnů · Zruš kdykoli