Which GPUs does Cloudzy offer?

Four families: RTX 6000 Pro (1×, 48 GB GDDR6 ECC VRAM, pro-grade for inference and rendering), Nvidia A100 (1× / 2× / 4×, for ML training, fp16/bf16 workloads, and 80 GB HBM2e per card), RTX 5090 (1× / 2×, newer Blackwell architecture, ideal for inference workloads and rendering), and RTX 4090 (1× / 2× / 4×, cost-effective for Stable Diffusion, LLM inference, and 3D rendering).

Are the GPUs dedicated or shared?

Dedicated. Each plan is a passthrough of the full physical GPU(s), not a slice, not vGPU, not MIG. The CUDA cores, the VRAM, the PCIe bandwidth, all yours. Multi-GPU plans use NVLink where the physical hardware supports it (A100 multi-GPU plans).

Is CUDA pre-installed?

Yes. Every GPU VPS ships with the latest stable CUDA toolkit, cuDNN, and Nvidia drivers pre-baked into the Ubuntu image. PyTorch, TensorFlow, JAX, and the Hugging Face stack run out of the box. You can re-image to a clean Ubuntu without CUDA if you want to install a specific version.

How much VRAM do I get?

Per GPU: RTX 6000 Pro = 48 GB GDDR6 ECC, A100 = 80 GB HBM2e, RTX 5090 = 32 GB GDDR7, RTX 4090 = 24 GB GDDR6X. Multi-GPU plans aggregate that, a 4× A100 plan has 320 GB total VRAM. The plan list above shows system RAM separately.

Can I run Stable Diffusion / Llama / Whisper on a GPU VPS?

Yes. The 1× RTX 4090 plan is a good starting point: enough VRAM for SDXL inference, Llama 3 70B (4-bit quantized), or Whisper Large. Bump to RTX 5090 or A100 if you need to run unquantized 70B models or train LoRAs.

How does the pricing compare to AWS / Google Cloud / Lambda Labs?

Generally cheaper for steady-state workloads, we don't price-discriminate by 'on-demand' vs 'spot' and we don't have egress fees. We won't quote competitor numbers (those change monthly). The 14-day money-back guarantee lets you A/B against your current provider with your own benchmarks.

Is there an annual discount?

Yes, 35% off annual billing on every GPU plan (lower than the 50% on regular CPU because GPU hardware costs more to amortize). No auto-renewal; you'll get an invoice before each yearly cycle so you can downgrade, upgrade, or cancel without surprise charges.

What about networking? Is it really 40 Gbps?

Yes. Same 40 Gbps uplinks as our flagship Cloud VPS, with no egress fees on monthly transfer up to the plan allowance. Useful for moving large datasets in and out of the GPU node, pulling a 100 GB Hugging Face model takes about 30 seconds at line rate.

Can I run multi-node training (multiple GPU VPS together)?

Yes within a region. VPS in the same datacenter share the local network with sub-millisecond latency. We don't currently offer InfiniBand interconnect, multi-node training over standard Ethernet is fine for fine-tuning and small-scale distributed jobs but isn't competitive with bare-metal HPC for large pre-training.

Money-back guarantee on GPU plans?

14 days, no questions asked. Refund within one billing cycle. Plenty of time to benchmark CUDA throughput, run a real training step, and decide if Cloudzy is the right fit for your workload.

GPU VPS hosting

RTX 6000 Pro. A100. RTX 5090.
Dedikált, nem szeletelt.

Name: Cloudzy GPU VPS
Brand: Cloudzy
Availability: InStock
Rating: 4.6 (713 reviews)

Teljes GPU átmenő. RTX 6000 Pro, A100, RTX 5090, RTX 4090. Előre telepített CUDA, cuDNN, PyTorch készen áll.
NVMe + 40 Gbps hálózat. Független felhő 2008 óta.

4.6 · 713 reviews on Trustpilot

GPU VPS telepítése Hasonlítsa össze a GPU-terveket

Kezdő ár $506.35/mo · 35% éves kedvezmény · Nem szükséges hitelkártya

~ ssh root@gpu-train-001 csatlakoztatva

root@gpu-train-001:~# nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,driver_version --format=csv
name, memory.total, driver_version
NVIDIA RTX 6000 Pro, 49152 MiB, 560.94
root@gpu-train-001:~# python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
True NVIDIA RTX 6000 Pro
root@gpu-train-001:~# python train.py --model llama-3-8b --epochs 3
→ Training step 1/2400 · 4.2s/step · loss=2.143
root@gpu-train-001:~# _

GPU VPS egy pillantásra

Cloudzy GPU VPS terveket értékesít dedikált RTX 6000 Pro, Nvidia A100, RTX 5090, és RTX 4090 kártyák be 1×-től 4×-ig konfigurációk, kezdve $506.35 per month. Minden csomag előre telepítve, a legújabb verzióval érkezik CUDA, cuDNN, és Nvidia illesztőprogramok, AMD EPYC + DDR5-ön fut Csak NVMe tárhely és 40 Gbps felfelé mutató linkek és rendelkezések be 60 másodperc. Az GPU-k dedikált áteresztőképességűek, nem a vGPU, nem MIG, nem megosztott. Az Cloudzy azóta önállóan működik 2008 és értékelése 4.6 / 5 by 713+ reviewers a Trustpiloton.

Kezdő ár: $506.35 / mo
GPU típusok: 6000 Pro · A100 · 5090 · 4090
Konfigurációk: 1×-től 4×-ig
CUDA: Előre telepítve
Éves kedvezmény: 35% kedvezmény
Pénzvisszafizetés: 14 nap

Miért választják az ML-csapatok a Cloudzy-t?

GPU kiszámítja a unalmas módon.

A négy ok, amiért a csapatok áttérnek a Cloudzy-ra az AWS / GCP / hyperscaler GPU-król.

Dedikált GPU átjárás

A teljes fizikai kártya a tiéd, nincs vGPU szeletelés, nincsenek MIG-partíciók, nincs versengés más bérlőkkel. CUDA magok, VRAM, PCIe sávok, mind dedikált.

CUDA-kompatibilis képek

A legújabb Nvidia illesztőprogramok, CUDA eszközkészlet és cuDNN előre beépítve az Ubuntu képbe. PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face, pip telepítés és már edz.

NVMe + 40 Gbps

Tiszta NVMe tárhely, így nem az adatkészletek betöltése jelenti a szűk keresztmetszetet. A 40 Gbps-os hálózat azt jelenti, hogy egy 100 GB-os Hugging Face modell másodpercek, nem pedig percek alatt elkészül.

24/7 emberi támogatás

Igazi mérnökök a chaten. Elég sok csapatnak segítettünk több GPU-s képzés beállításában, CUDA OOM-ok hibakeresésében és a Llama következtetések hangolásában, hogy a válaszok gyorsan visszaérkezzenek.

GPU felállás

Négy család.
Kilenc módja a méretezésnek.

RTX 6000 Pro a profi szintű következtetésekhez és rendereléshez 48 GB ECC VRAM-mal. A100 képzéshez és nagy VRAM-os munkaterhelésekhez. RTX 5090 a legújabb következtetéshez. RTX 4090 a költséghatékony következtetéshez 70B-ig (4 bites). Több GPU csomag is elérhető, válassza ki, mire van szüksége a VRAM költségvetésének.

Teljes GPU átjárás, nem szeletelve, nem megosztva

RTX 6000 Pro

48 GB GDDR6 ECC · Pro-grade

Nvidia A100

80 GB HBM2e · ML training

RTX 5090

32 GB GDDR7 · Blackwell

RTX 4090

24 GB GDDR6X · cost-effective

1×–4× GPU

Több GPU-s tervek is elérhetők

CUDA előre telepítve

PyTorch · TF · JAX kész

Tiszta NVMe

Gyors adatkészlet I/O

40 Gbps uplink

100 GB-os modellek 30 másodperc alatt

Felhasználási esetek

A munkaterhelés a miénket
az ügyfelek valóban edzenek.

LLM következtetés

A Llama 3, a Mistral, a DeepSeek vagy a Qwen kiszolgálása vLLM vagy szöveggenerációs következtetéssel. Az RTX 4090 kezeli a 70B-t 4 biten, az RTX 5090 kezeli a 70B-t 8 biten, az A100 kezeli a kvantálatlant.

Stabil diffúzió · kép gen

Futtasson SDXL, Flux vagy finomhangolt stabil diffúziós ellenőrzőpontokat a ComfyUI vagy az Automatic1111 segítségével. Az RTX 4090 30+ kép/perc teljesítményt ér el szabványos 1024×1024 SDXL felbontáson.

ML edzés + finomhangolás

LoRA, QLoRA, teljes finomhangolás. Az A100 a 7B-13B nem kvantitált finomhangolás édes pontja; A 4× A100 70B-ig kezeli a megfelelő shardingot (FSDP / DeepSpeed).

3D renderelés · Blender

A Cycles + OptiX RTX kártyákon a leggyorsabb út az animációs stúdiók számára. Az RTX 4090 24 GB-os VRAM-ja lefedi az egykockás produkciós jelenetek túlnyomó részét.

Beszéd + látás csővezetékek

Nagy suttogás, Gyorsabb suttogás, YOLO, Bármi szegmentálása. Még az RTX 4090 terv is valós idejű következtetéseket futtat ezeken a kényelmes fejtérrel rendelkező modelleken.

Hosszú távú kötegelt munkák

Generálás beágyazása, lekérési folyamatok, adatkészlet-előfeldolgozás. Fizessen óránként, futtassa le a munkát, készítsen pillanatfelvételt a kimenetről, semmisítse meg a dobozt, olcsóbb, mintha bérelne AWS/GCP-n ugyanazon munkaterhelés mellett.

80 GB

A100 VRAM

40 Gbps

Uplink

CUDA-kész

Kép

4 ×

Max GPU-k

35%

Éves lejárat

14 nap

Pénzvisszafizetés

Árképzés

Kiemelt GPU tervek. Óránként vagy évente.

Jelenleg éves számlázás van 35% kedvezmény minden GPU-tervben.

Legnépszerűbb

1× RTX 6000 Pro

48 GB GDDR6 ECC VRAM

$845 /mo

$1300/mo -35%

Telepítés most

14 napos pénzvisszafizetés

200 GB DDR5
24 vCPU
1.3 TB NVMe NVMe
20 TB · 40 Gbps
CUDA előre telepítve

Tekintse meg mind a 9 GPU-csomagot (1×–4× kártya)

GYIK. GPU VPS

Gyakori kérdések, egyenes válaszok.

Milyen GPU-kat kínál a Cloudzy?

Négy család: RTX 6000 Pro (1×, 48 GB GDDR6 ECC VRAM, professzionális a következtetésekhez és rendereléshez), Nvidia A100 (1× / 2× / 4×, ML képzéshez, fp16/bf16 munkaterhelések és 80 GB HBM, 2×1 NT kártyánként) újabb Blackwell architektúra, ideális következtetési munkaterhelésekhez és rendereléshez), és RTX 4090 (1× / 2× / 4×, költséghatékony a stabil diffúzióhoz, az LLM következtetésekhez és a 3D rendereléshez).

A GPU-k dedikáltak vagy megosztottak?

Dedikált. Mindegyik terv a teljes fizikai GPU(ek) áthaladása, nem egy szelet, nem vGPU, nem MIG. A CUDA magok, a VRAM, a PCIe sávszélesség, mind a tiéd. A Multi-GPU tervek az NVLink-et használják, ahol a fizikai hardver támogatja (A100 multi-GPU tervek).

A CUDA előre telepítve van?

Igen. Minden GPU VPS-t a legújabb stabil CUDA-eszközkészlettel, cuDNN-vel és Nvidia-illesztőprogramokkal szállítjuk, amelyek előre bele vannak építve az Ubuntu képbe. A PyTorch, a TensorFlow, a JAX és a Hugging Face verem kifogyott a dobozból. Ha egy adott verziót szeretne telepíteni, átállíthatja a képet egy tiszta Ubuntut CUDA nélkül.

Mennyi VRAM-ot kapok?

GPU-nként: RTX 6000 Pro = 48 GB GDDR6 ECC, A100 = 80 GB HBM2e, RTX 5090 = 32 GB GDDR7, RTX 4090 = 24 GB GDDR6X. A Multi-GPU csomagok ezt összesítik, a 4× A100 csomag 320 GB teljes VRAM-mal rendelkezik. A fenti tervlista külön mutatja a rendszer-RAM-ot.

Futtathatom a Stable Diffusion / Llama / Whispert GPU VPS-en?

Igen. Az 1× RTX 4090 terv jó kiindulópont: elegendő VRAM az SDXL következtetésekhez, Llama 3 70B (4 bites kvantált) vagy Whisper Large. Lépjen az RTX 5090-re vagy A100-ra, ha kvantitálatlan 70B modelleket kell futtatnia vagy LoRA-kat kell betanítania.

Hogyan viszonyul az árak az AWS/Google Cloud/Lambda Labs áraihoz?

Általában olcsóbb az állandó állapotú munkaterhelések esetén, nem teszünk árdiszkriminációt az „igény szerinti” és a „spot” között, és nincs kilépési díjunk. A versenytársak számait nem idézzük (havonta változnak). A 14 napos pénz-visszafizetési garancia lehetővé teszi, hogy a jelenlegi szolgáltatójával szemben saját benchmarkjaival A/B ellen tudjon állni.

Van éves kedvezmény?

Igen, 35%-os éves számlázási kedvezmény minden GPU csomagra (alacsonyabb, mint a normál CPU 50%-a, mivel az GPU hardver amortizációja többe kerül). Nincs automatikus megújítás; minden éves ciklus előtt kap egy számlát, így meglepetés díjak nélkül frissíthet alacsonyabb verzióra, frissíthet vagy lemondhat.

Mi a helyzet a hálózatépítéssel? Tényleg 40 Gbps?

Igen. Ugyanazok a 40 Gbps-os uplinkek, mint zászlóshajónk Cloud VPS-ünk, kilépési díjak nélkül a havi átutalás esetén a csomag juttatásáig. Hasznos nagy adathalmazok GPU csomópontba történő mozgatásához, és egy 100 GB-os Hugging Face modell húzása vonalsebességgel körülbelül 30 másodpercet vesz igénybe.

Futtathatok több csomópontos képzést (több GPU VPS együtt)?

Igen egy régión belül. Az ugyanabban az adatközpontban lévő VPS megosztja a helyi hálózatot ezredmásodperces alatti késleltetéssel. Jelenleg nem kínálunk InfiniBand összeköttetést, a szabványos Etherneten keresztüli több csomópontos oktatás tökéletes finomhangoláshoz és kis léptékű elosztott munkákhoz, de nem versenyképes a csupasz fém HPC-vel a nagy előképzéseknél.

Pénz-visszafizetési garancia a GPU-tervekre?

14 nap, nincs kérdés. Visszatérítés egy számlázási cikluson belül. Rengeteg idő van a CUDA átviteli teljesítményének összehasonlítására, egy valódi edzési lépés végrehajtására, és eldöntheti, hogy a Cloudzy megfelelő-e az Ön munkaterheléséhez.

Ne fizessen hiperskálás árakat.
Tanuljon dedikált GPU-kon.

Válassz egy kártyát, válassz egy régiót, kattints. A CUDA már telepítve van.