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.
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.
Dimulai 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 tautan lintas 12 wilayah. Paket CPU mulai dari $2.48/mo; paket GPU tersedia di halaman harga. Cloudzy telah melayani 122,000+ pengguna sejak 2008, dinilai 4.6/5 di Trustpilot. 14 hari uang kembali untuk semua paket.
- Harga mulai
- $2.48 / month
- Penyediaan
- 60 detik
- Wilayah
- 12 di seluruh dunia
- Waktu Aktif SLA
- 99.95%
- Uang kembali
- 14 hari
- Didirikan
- 2008
Mengapa developer memilih Cloudzy
Seorang yang paham teknologi favorit
Empat hal yang benar-benar dibandingkan pembeli, dan kami lakukan dengan benar.
Infrastruktur berperforma tinggi
AMD EPYC generasi terbaru, penyimpanan NVMe saja, memori DDR5, uplink 40 Gbps. Performa single-thread terdepan di setiap tingkat paket.
Coba tanpa risiko
Garansi uang kembali 14 hari untuk semua paket. Tanpa pertanyaan. Tanpa biaya setup. Batalkan kapan saja dari dashboard.
Jaminan Waktu Aktif 99.95% SLA
Pemantauan otomatis di 12 region. SLA kami selama 30 hari terakhir dapat dipantau secara publik di status.cloudzy.com, tanpa ada yang disembunyikan.
Dukungan manusia 24/7
Live chat dan balasan tiket biasanya di bawah 5 menit. Ditangani oleh engineer, bukan pembaca skrip. Median penyelesaian masalah di bawah 1 jam.
Kasus penggunaan
Mengapa para developer memilih
GPU Server Deep Learning milik Cloudzy.
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
12
Wilayah
99.95%
Waktu Aktif SLA
14 hari
Uang kembali
Jaringan Global
12 region. Empat benua.
Satu klik saja.
Tempatkan Deep Learning GPU Server Anda sedekat mungkin dengan pengguna. Latensi median P50 di bawah 10 ms di Amerika Utara dan Eropa.
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 penggunaan. Itu saja.
Per jam, per bulan, atau per tahun. 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%
Terapkan sekarang
Uang kembali 14 hari
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6 Khusus
- Akar SSH · KVM
8 GB DDR5
Pipeline data pelatihan · preprocessing
$26.475 /bln
$52.95/mo −50%
Terapkan sekarang
Uang kembali 14 hari
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6 Khusus
- Akar SSH · KVM
16 GB DDR5
Koordinasi multi-GPU · penyajian model
$49.98 /bln
$99.95/mo −50%
Terapkan sekarang
Uang kembali 14 hari
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6 Khusus
- Akar SSH · KVM
32 GB DDR5
Pelatihan skala besar · komputasi terdistribusi
$109.975 /bln
$219.95/mo −50%
Terapkan sekarang
Uang kembali 14 hari
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- Dedicated IPv4 + IPv6 Khusus
- Akar SSH · KVM
FAQ — Server Deep Learning GPU
Pertanyaan umum jawaban langsung.
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 proses provisioningnya?
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.
Sebarkan dalam 60 detik.
Tidak perlu kartu kredit · Garansi uang kembali 14 hari · Batalkan kapan saja