Modelltanítás
Taníts CNN-eket, transformereket és diffúziós modelleket dedikált NVIDIA GPU-eken. Teljes CUDA hozzáférés, NVMe a gyors adatbetöltéshez, NCCL a többprocesszoros tanításhoz.
Deep Learning GPU szerver
Modelleket tanítson be
dedikált GPU-k.
NVIDIA A100, RTX 5090 és RTX 4090, teljes PCI passthrough, nem megosztott.
NVMe tárolás a gyors adatbetöltéshez. Független felhőszolgáltató 2008 óta.
122 000+ felhasználó bízik a Cloudzy-ban. 14 napos pénzvisszafizetési garancia, kérdések nélkül.
Kezdő ár $14.47/mo · 50% kedvezmény · Nincs szükség hitelkártyára
~ ssh root@vps-001
csatlakozva
$ ssh root@gpu-srv-001
Üdvözöljük az Ubuntu 24.04 LTS rendszerben (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
név, memória.összesen [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Igaz
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
A Deep Learning GPU szerver dióhéjban
Cloudzy Deep Learning GPU Szerverek használj NVIDIA A100, RTX 5090 és RTX 4090 GPU-eket teljes PCI passthrough-val. AMD EPYC CPU-k, NVMe tárolás, DDR5 memória és 40 Gbps feltöltés 13 régió. CPU csomagok kezdődnek $2.48/mo; GPU csomagok elérhetők az árazási oldalon. Cloudzy szolgált 122,000+ felhasználó óta 2008, értékelve 4.7/5 a Trustpiloton. 14 napos pénzvisszafizetési garancia minden csomagra.
- Kezdő ár
- 2,48 $ / hó
- Kiépítés
- 60 másodperc
- Régiók
- 13 világszerte
- Uptime SLA
- 99.95%
- Pénzvisszafizetés
- 14 nap
- Alapított
- 2008
Miért választják a fejlesztők a Cloudzy-t
Egy technológiához értő kedvenc
Az a négy dolog, amelyben a vásárlók valóban összehasonlítanak minket, jól megcsinálva.
Csúcsspecifikációjú infrastruktúra
Legújabb generációs AMD EPYC, kizárólag NVMe tárhely, DDR5 memória, 40 Gbps feltöltés. Single-thread vezető szerep minden csomagszinten.
Kockázatmentes próba
14 napos pénzvisszafizetési garancia minden csomagra. Kérdések nélkül. Nincs beállítási díj. Bármikor lemondhatja az irányítópultról.
99,95% uptime SLA
Automatizált monitorozás 13 régióban. Az elmúlt 30 napos SLA-t nyilvánosan követjük a status.cloudzy.com oldalon, nincs takargatás.
24/7 emberi támogatás
Élő chat és ticket válaszok jellemzően 5 percen belül. Mérnökök, nem szkriptolvasók. Medián megoldás 1 órán belül.
Felhasználási esetek
Miért választják a fejlesztők
Cloudzy Deep Learning GPU Szervere.
LLM finomhangolása
Finomhangold a Llama, Mistral vagy Gemma modelleket A100-en vagy RTX 5090-en. QLoRA 24 GB VRAM-en, teljes finomhangolás 80 GB-on. NVMe kezeli a checkpoint írásokat a tanítás megakasztása nélkül.
Inference kiszolgálás
Szolgáltass modelleket vLLM, TGI vagy Triton segítségével dedikált GPU-eken. A PCI passthrough teljes VRAM-t és teljes órajelet biztosít, ugyanolyan teljesítménnyel, mint a bare metal.
Számítógépes látás
Objektumdetekció, szegmentálás, képgenerálás. GPU-gyorsított OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe tartja feltöltve a tanítási adatfolyamokat szűk keresztmetszetek nélkül.
Kutatás és prototípusok
Jupyter notebookok, kísérletkövetés, hiperparaméter-keresés. Indíts GPU szervereket, futtass kísérleteket, majd állítsd le őket. A 14 napos pénzvisszafizetési garancia csökkenti az új projektek kockázatát.
Adatfeldolgozás
RAPIDS, cuDF, cuML. GPU-gyorsított adatfeldolgozás nagy adathalmazokhoz. Tisztítsd, alakítsd át és vonj ki jellemzőket az adatokból a tanítás előtt. NVMe olvasások tartják magasan a GPU kihasználtságát.
60s
Kiépítés
40 Gbps
Felfelé mutató kapcsolat
Csak NVMe
Tárolás
13
Régiók
99.95%
Uptime SLA
14 nap
Pénzvisszafizetés
Globális hálózat
13 régió. Négy kontinens.
Egy kattintásra.
Helyezd el Deep Learning GPU Szerveredet a fizika által lehetővé tett legközelebbi pontra a felhasználóidhoz. Medián P50 késleltetés 10 ms alatt Észak-Amerikában és Európában.
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
Árazás
Csak a felhasznált erőforrásokért fizet. Ennyi.
Óránként, havonta vagy évente. Nincs egress díj. Nincs elköteleződés. Jelenleg 50% kedvezmény minden csomag.
Legnépszerűbb
4 GB DDR5
Belépő szintű GPU munkaterhelések · finomhangolás-előkészítés
$14.47 /hó
$28.95/mo −50%
Telepítés most
14 napos pénzvisszafizetés
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Dedikált IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Tanítási adatfolyamok · előfeldolgozás
$26.475 /hó
$52.95/mo −50%
Telepítés most
14 napos pénzvisszafizetés
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Dedikált IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
16 GB DDR5
Több GPU koordinációja · modellszolgáltatás
$49.98 /hó
$99.95/mo −50%
Telepítés most
14 napos pénzvisszafizetés
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- Dedikált IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
32 GB DDR5
Nagyszabású tanítás · elosztott számítás
$109.975 /hó
$219.95/mo −50%
Telepítés most
14 napos pénzvisszafizetés
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- Dedikált IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
GYIK — Deep Learning GPU Szerver
Gyakori kérdések, egyenes válaszok.
Mely GPU-ek érhetők el?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) és RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Mindegyik PCI passthrough-t használ, a GPU dedikáltan a te VM-edhez tartozik, nem megosztott. Teljes VRAM, teljes órajel, teljes CUDA hozzáférés. A jelenlegi GPU csomagok részleteiért és elérhetőségéért látogass el az árazási oldalra.
A GPU-ek megosztottak vagy dedikáltak?
Dedikáltak. A PCI passthrough kizárólagos hozzáférést biztosít a VM-ednek a fizikai GPU-hez. A CUDA, NVENC és NCCL pontosan úgy viselkedik, mint bare metal esetén. Nincs időosztás, nincs MIG particionálás, nincs virtualizációs többletterhelés magán a GPU-en.
Milyen CUDA verzió érhető el?
A GPU csomagok előre konfigurált CUDA képekkel érkeznek, jelenleg CUDA 12.x Ubuntu LTS-en. Mivel teljes root hozzáféréssel rendelkezel, bármilyen szükséges CUDA verziót telepíthetsz. PyTorch, TensorFlow, JAX és más keretrendszerek pip vagy conda segítségével telepíthetők a szokásos módon.
Mennyi VRAM kell a mélytanuláshoz?
A modelltől függ. Egy 7B LLM QLoRA-val való finomhangolása 24 GB-ba elfér. Egy 7B modell teljes finomhangolásához 40+ GB kell. Nagy modellek nulláról való tanításához vagy fp16 70B inferenciához 80 GB szükséges (A100). Válassz olyan GPU csomagot, amely illik a modelled memóriaigényéhez.
Lehetséges multi-GPU tanítás?
Igen. A 2x vagy 4x GPU-t tartalmazó csomagok támogatják az NCCL-t az elosztott tanításhoz. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP – mind az elvártak szerint működik. Az NVMe tárhely a checkpoint-mentéseket a tanítási folyamat lelassítása nélkül kezeli.
Van pénzvisszafizetési garancia a GPU csomagokra?
Igen, 14 nap, teljes visszatérítés, kérdések nélkül. Futtasd a tényleges tanítási feladatodat, mérd fel az inferencia-pipeline teljesítményét. Ha a GPU szerver nem felel meg az igényeidnek, visszakapod a pénzed.
Milyen gyors a kiépítés?
A fizetés visszaigazolásától számított 60 másodpercen belül. A GPU csomagok előre konfigurált CUDA-képpel indulnak, az nvidia-smi azonnal válaszol. Telepítsd a keretrendszered, és perceken belül kezdj el tanítani, ne órákig várj.
Használhatom ezeket éles inferenciához?
Igen. Dedikált GPU, 99,95%-os rendelkezésre állási SLA, dedikált IPv4. Futtasd a vLLM-t, Triton-t, vagy saját inferencia-szervered egy load balancer mögött. A 40 Gbps hálózat elbírja a nagy áteresztőképességű inferencia-forgalmat.
CPU-t és tárhelyet is kapok?
Igen. A GPU csomagok tartalmaznak AMD EPYC CPU-t (csomagtól függően 12–64 vCPU), DDR5 RAM-t (48–768 GB) és NVMe tárhelyet (500 GB-tól 6 TB-ig). A CPU az adatok előfeldolgozásáért felel, miközben a GPU tanít. Az NVMe gyors adatbetöltést biztosít.
Hogyan viszonyulnak az árak a felhős GPU szolgáltatókhoz?
A Cloudzy GPU csomagok dedikált hardvert használnak, megosztott erőforrások nélkül. Az árak az árképzési oldalon találhatók, átlátható havi és éves díjakkal, rejtett compute-hour díjak nélkül. A 14 napos pénzvisszafizetési garancia lehetőséget ad a tesztelésre, mielőtt elkötelezed magad.
Dedikált GPU-k, azonnal.
Élesben 60 másodperc alatt.
Nincs szükség hitelkártyára · 14 napos pénzvisszafizetési garancia · Bármikor lemondható