Skip to main content
diskon 50% semua paket, waktu terbatas. Mulai dari $2.48/mo

Server GPU untuk Deep Learning

Latih model pada
GPU khusus.

NVIDIA A100, RTX 5090, dan RTX 4090, PCI passthrough penuh, tidak dibagikan.
Storage NVMe untuk pemuatan data yang cepat. Cloud independen sejak 2008.
Lebih dari 122.000 pengguna mempercayai Cloudzy. Garansi uang kembali 14 hari, tanpa pertanyaan.

4.7 · 747 ulasan di Trustpilot
Deploy Server GPU Bandingkan paket

Mulai dari $14.47/mo · Diskon 50% · Tanpa kartu kredit

~ ssh root@vps-001 terhubung
$ ssh root@gpu-srv-001
Selamat datang di Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
nama, memori.total [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Benar
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4

Sekilas tentang Deep Learning GPU Server

GPU Server Deep Learning Cloudzy menggunakan NVIDIA A100, RTX 5090, dan RTX 4090 dengan PCI passthrough penuh. AMD EPYC CPU, NVMe penyimpanan, DDR5 memori, dan 40 Gbps uplink di 13 region. Paket CPU mulai dari $2.48/mo; paket GPU tersedia di halaman harga. Cloudzy telah melayani 122,000+ pengguna sejak 2008, dinilai 4.7/5 di Trustpilot. 14 hari uang kembali untuk semua paket.

Harga mulai
$2,48 / bulan
Penyediaan
60 detik
Wilayah
13 di seluruh dunia
Uptime SLA
99.95%
Uang kembali
14 hari
Didirikan
2008

Kenapa pengembang memilih Cloudzy

Yang melek teknologi favorit

Empat hal yang benar-benar dibandingkan pembeli, dikerjakan dengan benar.

Infrastruktur spek tinggi

AMD EPYC generasi terbaru, penyimpanan NVMe saja, memori DDR5, uplink 40 Gbps. Unggul single-thread di setiap tier paket.

Uji coba bebas risiko

Garansi uang kembali 14 hari di setiap paket. Tanpa ditanya. Tanpa biaya setup. Batal kapan saja dari dashboard.

SLA uptime 99,95%

Monitoring otomatis di 13 region. SLA 30 hari terakhir kami dilacak publik di status.cloudzy.com, tanpa sembunyi.

Dukungan manusia 24/7

Live chat dan balasan tiket biasanya di bawah 5 menit. Engineer, bukan pembaca skrip. Median resolusi di bawah 1 jam.

Kasus penggunaan

Kenapa pengembang memilih
GPU Server Deep Learning milik Cloudzy.

Pelatihan model

Latih CNN, transformer, dan model difusi pada GPU NVIDIA khusus. Akses CUDA penuh, NVMe untuk pemuatan data cepat, NCCL untuk pelatihan multi-GPU.

Fine-tuning LLM

Fine-tune Llama, Mistral, atau Gemma pada A100 atau RTX 5090. QLoRA pada VRAM 24 GB, fine-tune penuh pada 80 GB. NVMe menangani penulisan checkpoint tanpa menghentikan proses pelatihan.

Penyajian inferensi

Sajikan model melalui vLLM, TGI, atau Triton pada GPU khusus. PCI passthrough berarti VRAM penuh dan kecepatan clock penuh, performa setara bare metal.

Visi komputer

Deteksi objek, segmentasi, pembuatan gambar. OpenCV, YOLO, Stable Diffusion yang diakselerasi GPU. NVMe menjaga pipeline data pelatihan tetap lancar tanpa hambatan.

Penelitian & Prototyping

Jupyter notebook, pelacakan eksperimen, hyperparameter sweep. Jalankan server GPU, lakukan eksperimen, lalu hentikan. Garansi uang kembali 14 hari meminimalkan risiko pada proyek baru.

Prapemrosesan data

RAPIDS, cuDF, cuML. Pemrosesan data berakselerasi GPU untuk dataset besar. Bersihkan, transformasi, dan featurisasi data sebelum pelatihan. Pembacaan NVMe menjaga utilisasi GPU tetap tinggi.

60s
Penyediaan
40 Gbps
Tautan naik
NVMe saja
Penyimpanan
13
Wilayah
99.95%
Uptime SLA
14 hari
Uang kembali

Jaringan global

13 region. Empat benua.
Tinggal satu klik.

Tempatkan Deep Learning GPU Server Anda sedekat mungkin dengan pengguna. Latensi median P50 di bawah 10 ms di Amerika Utara dan Eropa.

Lihat semua 13 region
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

Harga

Bayar sesuai pemakaian. Cuma itu.

Per jam, bulanan, atau tahunan. Tanpa biaya egress. Tanpa komitmen. Saat ini diskon 50% semua paket.

Paling populer
4 GB DDR5

Beban kerja GPU dasar · persiapan fine-tuning

$14.47 /bln
$28.95/mo −50%
Deploy sekarang
Garansi uang kembali 14 hari
  • 2 vCPU @ EPYC
  • 120 GB NVMe
  • 5 TB · 40 Gbps
  • IPv4 + IPv6 dedicated
  • Root SSH · KVM
8 GB DDR5

Pipeline data pelatihan · preprocessing

$26.475 /bln
$52.95/mo −50%
Deploy sekarang
Garansi uang kembali 14 hari
  • 4 vCPU @ EPYC
  • 240 GB NVMe
  • 7 TB · 40 Gbps
  • IPv4 + IPv6 dedicated
  • Root SSH · KVM
16 GB DDR5

Koordinasi multi-GPU · penyajian model

$49.98 /bln
$99.95/mo −50%
Deploy sekarang
Garansi uang kembali 14 hari
  • 8 vCPU @ EPYC
  • 350 GB NVMe
  • 10 TB · 40 Gbps
  • IPv4 + IPv6 dedicated
  • Root SSH · KVM
32 GB DDR5

Pelatihan skala besar · komputasi terdistribusi

$109.975 /bln
$219.95/mo −50%
Deploy sekarang
Garansi uang kembali 14 hari
  • 12 vCPU @ EPYC
  • 750 GB NVMe
  • 12 TB · 40 Gbps
  • IPv4 + IPv6 dedicated
  • Root SSH · KVM
Butuh lebih banyak? Lihat semua 10 paket (hingga 64 GB)

FAQ — Server Deep Learning GPU

Pertanyaan umum, jawaban lugas.

GPU mana saja yang tersedia?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x), dan RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Semuanya menggunakan PCI passthrough, GPU didedikasikan untuk VM Anda, tidak dibagikan. VRAM penuh, kecepatan jam penuh, akses CUDA penuh. Lihat halaman harga untuk detail rencana GPU saat ini dan ketersediaan.

Apakah GPU yang tersedia bersifat berbagi atau dedikasi?
Dedicated. PCI passthrough memberikan VM Anda akses eksklusif ke GPU fisik. CUDA, NVENC, NCCL semuanya berjalan persis seperti di bare metal. Tanpa pembagian waktu, tanpa partisi MIG, tanpa overhead virtualisasi pada GPU itu sendiri.

Versi CUDA apa yang tersedia?
Paket GPU sudah dilengkapi image CUDA yang telah dikonfigurasi sebelumnya, saat ini CUDA 12.x di Ubuntu LTS. Kamu bisa menginstal versi CUDA apa pun sesuai kebutuhan karena kamu memiliki akses root penuh. PyTorch, TensorFlow, JAX, dan framework lainnya dapat diinstal melalui pip atau conda seperti biasa.

Berapa banyak VRAM yang saya butuhkan untuk deep learning?
Tergantung modelnya. Fine-tuning model 7B LLM dengan QLoRA cukup dengan 24 GB. Full fine-tune model 7B butuh 40+ GB. Training dari awal pada model besar atau inferensi fp16 70B butuh 80 GB (A100). Sesuaikan plan GPU dengan kebutuhan memori modelmu.

Apakah saya bisa melakukan pelatihan multi-GPU?
Ya. Paket dengan 2x atau 4x GPU mendukung NCCL untuk pelatihan terdistribusi. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, semuanya berjalan normal. NVMe storage menangani penyimpanan checkpoint tanpa menghambat proses pelatihan.

Apakah ada garansi uang kembali untuk paket GPU?
Ya, 14 hari, uang kembali penuh, tanpa pertanyaan apapun. Jalankan training job Anda yang sebenarnya, benchmark pipeline inferensi Anda. Jika server GPU tidak memenuhi kebutuhan Anda, uang Anda kami kembalikan.

Seberapa cepat provisioning?
60 detik setelah pembayaran dikonfirmasi. Paket GPU langsung berjalan dengan image CUDA yang sudah dikonfigurasi, nvidia-smi langsung merespons. Instal framework Anda dan mulai training dalam hitungan menit, bukan jam.

Apakah server ini bisa digunakan untuk inferensi di lingkungan produksi?
Ya. IP GPU khusus, uptime 99,95% SLA, IPv4 khusus. Jalankan vLLM, Triton, atau inference server milik Anda sendiri di belakang load balancer. Jaringan 40 Gbps mampu menangani traffic inference dengan throughput tinggi.

Apakah saya juga mendapatkan CPU dan penyimpanan?
Ya. Paket GPU mencakup AMD EPYC CPU (12–64 vCPU tergantung paket), DDR5 RAM (48–768 GB), dan penyimpanan NVMe (500 GB hingga 6 TB). CPU menangani pra-pemrosesan data sementara GPU melakukan pelatihan. NVMe menjaga kecepatan pemuatan data tetap tinggi.

Bagaimana perbandingan harga Cloudzy dengan penyedia cloud lainnya?
Paket Cloudzy GPU menggunakan hardware dedicated tanpa overhead time-sharing. Harga tertera di halaman pricing, dengan tarif bulanan dan tahunan yang transparan tanpa biaya compute-hour tersembunyi. Garansi uang kembali 14 hari tersedia agar Anda bisa mencoba sebelum berkomitmen.

Dedicated GPUs, siap sekarang.
Aktif dalam 60 detik.

Deploy Server GPU Bandingkan semua paket

Tanpa kartu kredit · Garansi uang kembali 14 hari · Batal kapan saja