Modelltraining
Trainieren Sie CNNs, Transformatoren und Diffusionsmodelle auf dedizierten NVIDIA-GPUs. Vollständiger CUDA-Zugriff, NVMe für schnelles Laden von Daten, NCCL für Multi-GPU-Training.
Deep-Learning-GPU-Server
Trainieren Sie Modelle weiter
dedizierte GPUs.
NVIDIA A100, RTX 5090 und RTX 4090, vollständiger PCI-Passthrough, nicht gemeinsam genutzt.
NVMe-Speicher für schnelles Laden von Daten. Unabhängige Cloud seit 2008.
Über 122.000 Benutzer 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.total [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80 GB, 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
Epoche 1/50 | Verlust: 0,4821 | LR: 1e-4
Deep Learning GPU Server auf einen Blick
Cloudzy Deep Learning GPU-Server Verwenden Sie NVIDIA A100-, RTX 5090- und RTX 4090-GPUs mit vollständigem PCI-Passthrough. AMD EPYC CPUs, NVMe Lagerung, DDR5 Erinnerung und 40 Gbps Uplinks in 12 Regionen. CPU-Pläne beginnen bei $2.48/mo; GPU-Pläne sind auf der Preisseite verfügbar. Cloudzy hat gedient 122,000+ Benutzer seitdem 2008, bewertet 4.6/5 auf Trustpilot. 14 Tage Geld-zurück-Garantie für alle Pläne.
- Einstiegspreis
- 2,48 $ / Monat
- Bereitstellung
- 60 Sekunden
- Regionen
- 12 weltweit
- Uptime-SLA
- 99.95%
- Geld zurück
- 14 Tage
- Gegründet
- 2008
Warum Entwickler Cloudzy wählen
Ein technisch versierter Favorit.
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.
Risikofreier Test
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 12 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
Der Deep-Learning-GPU-Server von Cloudzy.
Feinabstimmung von LLMs
Feinabstimmung von Llama, Mistral oder Gemma auf A100 oder RTX 5090. QLoRA auf 24 GB VRAM, vollständige Feinabstimmung auf 80 GB. NVMe verarbeitet Checkpoint-Schreibvorgänge, ohne das Training zu unterbrechen.
Inferenzdienst
Bedienen Sie Modelle über vLLM, TGI oder Triton auf dedizierten GPUs. PCI-Passthrough bedeutet vollen VRAM und volle Taktraten, die gleiche Leistung wie Bare-Metal.
Computer Vision
Objekterkennung, Segmentierung, Bilderzeugung. GPU-beschleunigtes OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe versorgt die Trainingsdatenpipelines weiterhin ohne Engpässe.
Forschung und Prototyping
Jupyter-Notebooks, Experimentverfolgung, Hyperparameter-Sweeps. GPU-Server hochfahren, Experimente durchführen, herunterfahren. 14-tägige Geld-zurück-Garantie bedeutet geringes Risiko bei neuen Projekten.
Datenvorverarbeitung
RAPIDS, cuDF, cuML. GPU-beschleunigte Datenverarbeitung für große Datensätze. Bereinigen, transformieren und funktionsfähige Daten vor dem Training. NVMe-Lesevorgänge halten die GPU-Auslastung hoch.
60s
Bereitstellung
40 Gbps
Uplink
Nur NVMe
Lagerung
12
Regionen
99.95%
Uptime-SLA
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Globales Netzwerk
12 Regionen. Vier Kontinente.
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Platzieren Sie Ihren Deep-Learning-GPU-Server so nah an Ihren Benutzern, wie es die Physik zulässt. Mittlere P50-Latenz unter 10 ms in Nordamerika und Europa.
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Preise
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FAQ – 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 verwenden PCI-Passthrough. Der GPU ist Ihrer VM gewidmet und wird nicht gemeinsam genutzt. Voller VRAM, volle Taktraten, voller CUDA-Zugriff. Einzelheiten und Verfügbarkeit des aktuellen GPU-Plans finden Sie auf der Preisseite.
Werden die GPUs gemeinsam genutzt oder sind sie dediziert?
Gewidmet. PCI-Passthrough gewährt Ihrer VM exklusiven Zugriff auf die physische GPU. CUDA, NVENC und NCCL verhalten sich alle genau wie Bare Metal. Kein Time-Sharing, keine MIG-Partitionierung, kein Virtualisierungsaufwand auf der GPU selbst.
Welche CUDA-Version ist verfügbar?
GPU-Pläne werden mit vorkonfigurierten CUDA-Images ausgeliefert, derzeit CUDA 12.x auf Ubuntu LTS. du kannst jede benötigte CUDA-Version installieren, da Sie über vollständigen Root-Zugriff verfügen. PyTorch, TensorFlow, JAX und andere Frameworks werden wie gewohnt über Pip oder Conda installiert.
Wie viel VRAM benötige ich für Deep Learning?
Hängt von Ihrem Modell ab. Durch die Feinabstimmung eines 7B-LLM mit QLoRA passen 24 GB. Für die vollständige Feinabstimmung eines 7B-Modells sind 40+ GB erforderlich. Das Training von Grund auf auf großen Modellen oder das Ausführen der fp16 70B-Inferenz erfordert 80 GB (A100). Passen Sie den GPU-Plan an den Speicherbedarf Ihres Modells an.
Kann ich ein Multi-GPU-Training durchführen?
Ja. Pläne mit 2x oder 4x GPUs unterstützen NCCL für verteiltes Training. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP funktionieren alle wie erwartet. Der NVMe-Speicher verarbeitet Checkpoint-Speicherungen, ohne die Trainingsschleife zu unterbrechen.
Gibt es eine Geld-zurück-Garantie für GPU-Pläne?
Ja, 14 Tage, volle Rückerstattung, keine Fragen. Führen Sie Ihren eigentlichen Trainingsjob aus und vergleichen Sie Ihre Inferenzpipeline. Sollte der GPU-Server nicht Ihren Anforderungen entsprechen, erhalten Sie Ihr Geld zurück.
Wie schnell ist die Bereitstellung?
60 Sekunden ab Zahlungsbestätigung. GPU plant den Start mit einem vorkonfigurierten CUDA-Image, nvidia-smi kehrt sofort zurück. Installieren Sie Ihr Framework und beginnen Sie mit dem Training in wenigen Minuten, nicht in Stunden.
Kann ich diese als Schlussfolgerung in der Produktion verwenden?
Ja. Dedizierte GPU, 99,95 % Verfügbarkeits-SLA, dediziertes IPv4. Führen Sie vLLM, Triton oder Ihren eigenen Inferenzserver hinter einem Load Balancer aus. Das 40-Gbit/s-Netzwerk verarbeitet Inferenzverkehr mit hohem Durchsatz.
Bekomme ich auch CPU und Speicher?
Ja. Zu den GPU-Plänen gehören AMD EPYC-CPUs (12–64 vCPU je nach Plan), DDR5-RAM (48–768 GB) und NVMe-Speicher (500 GB bis 6 TB). Die CPU übernimmt die Datenvorverarbeitung, während die GPU trainiert. NVMe sorgt für ein schnelles Laden der Daten.
Wie sind die Preise im Vergleich zu Cloud-GPU-Anbietern?
Cloudzy GPU-Pläne nutzen dedizierte Hardware ohne Time-Sharing-Overhead. Die Preise sind auf der Preisseite aufgeführt. Es handelt sich um transparente monatliche und jährliche Tarife ohne versteckte Gebühren für Rechenstunden. Mit der 14-tägigen Geld-zurück-Garantie können Sie testen, bevor Sie sich verpflichten.
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