Modelltraining
Trainiere CNNs, Transformer und Diffusionsmodelle auf dedizierten NVIDIA GPUs. Voller CUDA-Zugriff, NVMe für schnelles Datenladen, NCCL für Multi-GPU-Training.
Deep-Learning-GPU-Server
Trainiere Modelle auf
dedizierte GPUs.
NVIDIA A100, RTX 5090 und RTX 4090, volles PCI-Passthrough, nicht geteilt.
NVMe-Storage für schnelles Datenladen. Unabhängige Cloud seit 2008.
Über 122.000 Nutzer vertrauen Cloudzy. 14 Tage Geld-zurück-Garantie, keine Fragen.
Ab $14.47/mo · 50 % Rabatt · Keine Kreditkarte erforderlich
~ ssh root@vps-001
verbunden
$ ssh root@gpu-srv-001
Willkommen bei Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
Name, Speicher gesamt [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Wahr
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
GPU-Server für Deep Learning auf einen Blick
Cloudzy Deep-Learning-GPU-Server nutzen NVIDIA A100, RTX 5090 und RTX 4090 GPUs mit vollem PCI-Passthrough. AMD EPYC CPUs, NVMe Speicher, DDR5 Arbeitsspeicher und 40 Gbps Uplinks in 13 Regionen. CPU-Tarife ab $2.48/mo; GPU-Tarife auf der Preisseite. Cloudzy hat bedient 122,000+ Benutzer seit 2008, bewertet mit 4.7/5 auf Trustpilot. 14-tägig Geld-zurück-Garantie für alle Tarife.
- Einstiegspreis
- 2,48 $ / Monat
- Bereitstellung
- 60 Sekunden
- Regionen
- 13 weltweit
- Uptime-SLA
- 99.95%
- Geld-zurück
- 14 Tage
- Gegründet
- 2008
Warum Entwickler Cloudzy wählen
Ein technisch versierter technikaffinen Entwicklern.
Die vier Dinge, an denen Kunden uns wirklich messen. Richtig gemacht.
Hochwertige Infrastruktur
Neueste AMD EPYC-Generation, reiner NVMe-Speicher, DDR5-Arbeitsspeicher, 40 Gbps Uplinks. Single-Thread-Spitze in jeder Plan-Stufe.
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14 Tage Geld-zurück-Garantie auf jeden Plan. Ohne Wenn und Aber. Keine Einrichtungsgebühren. Jederzeit über das Dashboard kündbar.
99,95 % Uptime-SLA
Automatisches Monitoring in 13 Regionen. Unser SLA der letzten 30 Tage wird öffentlich auf status.cloudzy.com nachverfolgt. Nichts wird versteckt.
Menschlicher Support rund um die Uhr
Live-Chat- und Ticket-Antworten in der Regel unter 5 Minuten. Ingenieure, keine Skript-Leser. Mittlere Lösungszeit unter 1 Stunde.
Anwendungsfälle
Warum Entwickler sich entscheiden für
Cloudzys Deep-Learning-GPU-Server.
Fine-Tuning von LLMs
Fine-Tune von Llama, Mistral oder Gemma auf A100 oder RTX 5090. QLoRA mit 24 GB VRAM, vollständiges Fine-Tuning mit 80 GB. NVMe schreibt Checkpoints, ohne das Training zu blockieren.
Inferenzbereitstellung
Modelle über vLLM, TGI oder Triton auf dedizierten GPUs bereitstellen. PCI-Passthrough bedeutet voller VRAM-Zugriff und volle Taktfrequenzen, gleiche Leistung wie Bare Metal.
Maschinelles Sehen
Objekterkennung, Segmentierung, Bildgenerierung. GPU-beschleunigtes OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe versorgt Trainingsdaten-Pipelines ohne Engpässe.
Forschung & Prototyping
Jupyter-Notebooks, Experiment-Tracking, Hyperparameter-Suche. GPU-Server starten, Experimente durchführen, wieder stoppen. 14 Tage Geld-zurück-Garantie für risikoarme neue Projekte.
Datenvorbereitung
RAPIDS, cuDF, cuML. GPU-beschleunigte Datenverarbeitung für große Datensätze. Daten bereinigen, transformieren und featurisieren vor dem Training. NVMe-Lesezugriffe halten die GPU-Auslastung hoch.
60s
Bereitstellung
40 Gbps
Aufwärtsverbindung
Nur NVMe
Speicher
13
Regionen
99.95%
Uptime-SLA
14 Tage
Geld-zurück
Globales Netzwerk
13 Regionen. Vier Kontinente.
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Preise
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Häufig gestellte Fragen — Deep Learning GPU Server
Häufige Fragen, klare Antworten.
Welche GPUs sind verfügbar?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) und RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Alle nutzen PCI passthrough, die GPU ist Ihrer VM dediziert und wird nicht geteilt. Vollständiger VRAM-Zugriff, volle Taktfrequenzen, vollständiger CUDA-Zugriff. Weitere Informationen zu verfügbaren GPU-Plänen und deren Verfügbarkeit finden Sie auf der Preisseite.
Sind die GPUs geteilt oder dediziert?
Dediziert. PCI-Passthrough gibt deiner VM exklusiven Zugriff auf die physische GPU. CUDA, NVENC und NCCL verhalten sich genau wie auf Bare Metal. Kein Time-Sharing, keine MIG-Partitionierung, kein Virtualisierungs-Overhead auf der GPU selbst.
Welche CUDA-Version ist verfügbar?
GPU-Pläne werden mit vorkonfigurierten CUDA-Images ausgeliefert – derzeit CUDA 12.x auf Ubuntu LTS. Da du vollen Root-Zugriff hast, kannst du jede benötigte CUDA-Version installieren. PyTorch, TensorFlow, JAX und andere Frameworks lassen sich wie gewohnt über pip oder conda installieren.
Wie viel VRAM brauche ich für Deep Learning?
Je nach Modell unterschiedlich. Fine-Tuning eines 7B LLM mit QLoRA passt in 24 GB. Vollständiges Fine-Tuning eines 7B-Modells benötigt 40+ GB. Training von Grund auf bei großen Modellen oder fp16-Inferenz mit 70B erfordert 80 GB (A100). Wählen Sie den GPU-Plan passend zum Speicherbedarf Ihres Modells.
Kann ich Multi-GPU-Training durchführen?
Ja. Pläne mit 2x oder 4x GPUs unterstützen NCCL für verteiltes Training. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP – alles funktioniert wie erwartet. NVMe Storage speichert Checkpoints, ohne den Trainingsloop zu blockieren.
Gibt es eine Geld-zurück-Garantie für GPU-Tarife?
Ja, 14 Tage, volle Rückerstattung, keine Fragen. Führe deinen echten Trainingsjob aus, benchmarke deine Inference-Pipeline. Wenn der GPU-Server deine Anforderungen nicht erfüllt, bekommst du dein Geld zurück.
Wie schnell ist die Bereitstellung?
60 Sekunden nach Zahlungsbestätigung. GPU-Pläne starten mit einem vorkonfigurierten CUDA-Image, nvidia-smi antwortet sofort. Framework installieren, Training starten - in Minuten, nicht Stunden.
Kann ich diese für Inferenz in der Produktion verwenden?
Ja. Dedizierter GPU, 99,95 % Verfügbarkeit SLA, dedizierter IPv4. Betreibe vLLM, Triton oder deinen eigenen Inferenz-Server hinter einem Load Balancer. Das 40 Gbps-Netzwerk bewältigt auch hohes Inferenz-Traffic-Aufkommen.
Bekomme ich auch CPU und Speicher?
Ja. GPU-Pläne umfassen AMD EPYC CPUs (12–64 vCPU je nach Plan), DDR5 RAM (48–768 GB) und NVMe-Speicher (500 GB bis 6 TB). Der CPU übernimmt die Datenvorverarbeitung, während der GPU trainiert. NVMe sorgt für schnelles Laden der Daten.
Wie schneidet die Preisgestaltung im Vergleich zu anderen Cloud-Anbietern ab?
Cloudzy GPU-Pläne laufen auf dedizierter Hardware ohne geteilte Ressourcen. Die Preise findest du auf der Preisseite – klare Monats- und Jahrestarife, keine versteckten Compute-Gebühren. Mit der 14-tägigen Geld-zurück-Garantie kannst du alles in Ruhe testen, bevor du dich festlegst.
Dedizierte GPUs, sofort verfügbar.
In 60 Sekunden bereit.
Keine Kreditkarte erforderlich · 14 Tage Geld-zurück-Garantie · Jederzeit kündbar