Entrenamiento de modelos
Entrena CNNs, transformers y modelos de difusión en GPUs NVIDIA dedicadas. Acceso completo a CUDA, NVMe para carga rápida de datos y NCCL para entrenamiento multi-GPU.
Servidor GPU para Deep Learning
Entrena modelos en
GPUs dedicadas.
NVIDIA A100, RTX 5090 y RTX 4090, con PCI passthrough completo, sin compartir.
Almacenamiento NVMe para carga de datos rápida. Proveedor cloud independiente desde 2008.
Más de 122.000 usuarios confían en Cloudzy. 14 días de garantía de devolución, sin preguntas.
Desde $14.47/mo · 50% de descuento · Sin tarjeta de crédito
~ ssh root@vps-001 conectado
$ ssh root@gpu-srv-001
Welcome to Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
name, memory.total [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
True
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
Servidores GPU de Deep Learning: resumen
Servidores GPU de Deep Learning de Cloudzy usa GPUs NVIDIA A100, RTX 5090 y RTX 4090 con PCI passthrough completo. AMD EPYC CPUs, NVMe almacenamiento, DDR5 memoria y 40 Gbps enlaces en 13 regiones. Los planes CPU empiezan en $2.48/mo; planes GPU disponibles en la página de precios. Cloudzy ha dado servicio a 122,000+ usuarios desde 2008, valorado 4.7/5 en Trustpilot. 14 días devolución del dinero en todos los planes.
- Precio inicial
- $2,48 / mes
- Aprovisionamiento
- 60 segundos
- Regiones
- 13 en todo el mundo
- SLA de uptime
- 99.95%
- Reembolso
- 14 días
- Fundada
- 2008
Por qué los desarrolladores eligen Cloudzy
Una persona con conocimientos técnicos desarrolladores más exigentes.
Las cuatro cosas en las que los clientes nos comparan, bien hechas.
Infraestructura de alto nivel
AMD EPYC de última generación, almacenamiento solo NVMe, memoria DDR5 y enlaces de 40 Gbps. Liderazgo en un solo hilo en cada nivel de plan.
Prueba sin riesgo
Garantía de reembolso de 14 días en todos los planes. Sin preguntas. Sin costes de configuración. Cancela cuando quieras desde el panel.
SLA de uptime del 99,95%
Monitorización automática en 13 regiones. Nuestro SLA de los últimos 30 días se publica abiertamente en status.cloudzy.com. Sin esconder nada.
Soporte humano 24/7
Respuestas en chat en vivo y tickets en menos de 5 minutos. Ingenieros, no operadores con guion. Tiempo medio de resolución por debajo de 1 hora.
Casos de uso
Por qué los desarrolladores eligen
El servidor GPU de Deep Learning de Cloudzy.
Fine-tuning de LLMs
Aplica fine-tuning a Llama, Mistral o Gemma en A100 o RTX 5090. QLoRA con 24 GB de VRAM, fine-tuning completo con 80 GB. NVMe gestiona las escrituras de checkpoints sin interrumpir el entrenamiento.
Inferencia en producción
Sirve modelos mediante vLLM, TGI o Triton en GPUs dedicadas. El PCI passthrough garantiza VRAM completa y frecuencias máximas, con el mismo rendimiento que en bare metal.
Visión por computador
Detección de objetos, segmentación, generación de imágenes. OpenCV, YOLO y Stable Diffusion acelerados por GPU. NVMe mantiene los pipelines de datos de entrenamiento sin cuellos de botella.
Investigación y prototipado
Notebooks de Jupyter, seguimiento de experimentos, búsqueda de hiperparámetros. Arranca servidores GPU, ejecuta experimentos y apágalos cuando termines. La garantía de devolución de 14 días reduce el riesgo en proyectos nuevos.
Preprocesamiento de datos
RAPIDS, cuDF, cuML. Procesamiento de datos acelerado por GPU para grandes conjuntos de datos. Limpia, transforma y extrae características antes del entrenamiento. Las lecturas secuenciales de NVMe mantienen la utilización de GPU al máximo.
60s
Aprovisionamiento
40 Gbps
Enlace ascendente
Solo NVMe
Almacenamiento
13
Regiones
99.95%
SLA de uptime
14 days
Reembolso
Red global
13 regiones. Cuatro continentes.
A un clic.
Despliega tu servidor GPU de Deep Learning lo más cerca posible de tus usuarios. Latencia media P50 inferior a 10 ms en Norteamérica y Europa.
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Precios
Paga sólo por lo que usas. Eso es todo.
Por hora, mes o año. Sin tarifas de egreso. Sin compromisos. Ahora mismo 50% de descuento todos los planes.
El más elegido
4 GB DDR5
Cargas de trabajo de entrada con GPU · preparación para fine-tuning
$14.47 /mo
$28.95/mo −50%
Desplegar ahora Reembolso en 14 días
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicadas
- Acceso root SSH · KVM
8 GB DDR5
Pipelines de datos de entrenamiento · preprocesamiento
$26.475 /mo
$52.95/mo −50%
Desplegar ahora Reembolso en 14 días
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicadas
- Acceso root SSH · KVM
16 GB DDR5
Coordinación multi-GPU · servicio de modelos
$49.98 /mo
$99.95/mo −50%
Desplegar ahora Reembolso en 14 días
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicadas
- Acceso root SSH · KVM
32 GB DDR5
Entrenamiento a gran escala · cómputo distribuido
$109.975 /mo
$219.95/mo −50%
Desplegar ahora Reembolso en 14 días
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicadas
- Acceso root SSH · KVM
Preguntas frecuentes — Servidor GPU para Deep Learning
Preguntas habituales, respuestas directas.
¿Qué GPUs están disponibles?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) y RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Todos usan PCI passthrough: el GPU es exclusivo para tu VM, no compartido. VRAM completa, frecuencias de reloj completas, acceso total a CUDA. Consulta la página de precios para ver los detalles y la disponibilidad de los planes GPU.
¿Los GPUs son compartidos o dedicados?
Dedicados. El PCI passthrough otorga a tu VM acceso exclusivo al GPU físico. CUDA, NVENC y NCCL se comportan exactamente igual que en bare metal. Sin time-sharing, sin particionado MIG, sin overhead de virtualización en el propio GPU.
¿Qué versión de CUDA está disponible?
Los planes GPU incluyen imágenes CUDA preconfiguradas, actualmente CUDA 12.x sobre Ubuntu LTS. Puedes instalar cualquier versión de CUDA que necesites, ya que tienes acceso root completo. PyTorch, TensorFlow, JAX y otros frameworks se instalan con pip o conda como de costumbre.
¿Cuánta VRAM necesito para deep learning?
Depende del modelo. El fine-tuning de un LLM de 7B con QLoRA cabe en 24 GB. El fine-tuning completo de un modelo de 7B necesita 40 GB o más. Entrenar desde cero modelos grandes o ejecutar inferencia fp16 en 70B requiere 80 GB (A100). Elige el plan GPU según el tamaño en memoria de tu modelo.
¿Puedo hacer entrenamiento multi-GPU?
Sí. Los planes con 2x o 4x GPUs admiten NCCL para entrenamiento distribuido. PyTorch DDP, DeepSpeed y FSDP funcionan como se espera. El almacenamiento NVMe gestiona los guardados de checkpoints sin interrumpir el bucle de entrenamiento.
¿Hay garantía de devolución en los planes GPU?
Sí, 14 días, reembolso completo, sin preguntas. Ejecuta tu trabajo de entrenamiento real, mide el rendimiento de tu pipeline de inferencia. Si el servidor GPU no cumple tus expectativas, recuperas tu dinero.
¿Cuánto tarda el aprovisionamiento?
60 segundos desde la confirmación del pago. Los planes GPU arrancan con una imagen CUDA preconfigurada y nvidia-smi responde de inmediato. Instala tu framework y empieza a entrenar en minutos, no en horas.
¿Puedo usarlos para inferencia en producción?
Sí. GPU dedicado, SLA con 99,95% de disponibilidad, IPv4 dedicada. Ejecuta vLLM, Triton o tu propio servidor de inferencia detrás de un balanceador de carga. La red de 40 Gbps soporta tráfico de inferencia de alto rendimiento.
¿También incluye CPU y almacenamiento?
Sí. Los planes GPU incluyen CPUs AMD EPYC (de 12 a 64 vCPU según el plan), RAM DDR5 (de 48 a 768 GB) y almacenamiento NVMe (de 500 GB a 6 TB). El CPU gestiona el preprocesamiento de datos mientras el GPU entrena. NVMe mantiene la carga de datos rápida.
¿Cómo se comparan los precios con los proveedores de cloud GPU?
Los planes Cloudzy GPU usan hardware dedicado sin sobrecarga por tiempo compartido. Los precios están en la página de precios: tarifas mensuales y anuales sin cargos ocultos por hora de cómputo. Garantía de devolución de 14 días para que puedas probarlo antes de comprometerte.
GPU dedicadas, disponibles ahora.
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