Pelatihan model
Latih CNN, transformator, dan model difusi pada GPU NVIDIA khusus. Akses CUDA penuh, NVMe untuk pemuatan data cepat, NCCL untuk pelatihan multi-GPU.
Server GPU Pembelajaran Mendalam
Latih model
GPU khusus.
NVIDIA A100, RTX 5090, dan RTX 4090, passthrough PCI penuh, tidak dibagikan.
Penyimpanan NVMe untuk pemuatan data yang cepat. Cloud independen sejak 2008.
122.000+ pengguna mempercayai Cloudzy. Uang kembali 14 hari, tanpa pertanyaan.
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=nama,memori.total --format=csv
nama, memori.total [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "impor obor; cetak(torch.cuda.is_available())"
BENAR
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Zaman 1/50 | Kerugian: 0,4821 | LR: 1e-4
Sekilas tentang Server GPU Pembelajaran Mendalam
Server GPU Pembelajaran Mendalam Cloudzy menggunakan GPU NVIDIA A100, RTX 5090, dan RTX 4090 dengan passthrough PCI penuh. AMD EPYC CPU, NVMe penyimpanan, DDR5 memori, dan 40 Gbps uplink di 12 region. Paket CPU dimulai pada $2.48/mo; Paket GPU tersedia di halaman harga. Cloudzy telah melayani 122,000+ pengguna sejak itu 2008, dinilai 4.6/5 di Trustpilot. 14 hari uang kembali untuk semua paket.
- Harga mulai
- $2,48 / bulan
- Penyediaan
- 60 detik
- Daerah
- 12 di seluruh dunia
- Uptime SLA
- 99.95%
- Uang kembali
- 14 hari
- Didirikan
- 2008
Mengapa 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 12 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
Server GPU Pembelajaran Mendalam Cloudzy.
Menyempurnakan LLM
Sempurnakan Llama, Mistral, atau Gemma di A100 atau RTX 5090. QLoRA di VRAM 24 GB, sempurnakan penuh di 80 GB. NVMe menangani penulisan pos pemeriksaan tanpa menghentikan pelatihan.
Penyajian inferensi
Sajikan model melalui vLLM, TGI, atau Triton pada GPU khusus. Passthrough PCI berarti VRAM penuh dan kecepatan clock penuh, performa sama seperti bare metal.
Visi komputer
Deteksi objek, segmentasi, pembuatan gambar. OpenCV dengan akselerasi GPU, YOLO, Difusi Stabil. NVMe terus menyalurkan data pelatihan tanpa hambatan.
Riset & pembuatan prototipe
Buku catatan Jupyter, pelacakan eksperimen, sapuan hyperparameter. Jalankan server GPU, jalankan eksperimen, hancurkan. Uang kembali 14 hari berarti risiko rendah pada proyek baru.
Pemrosesan awal data
CEPAT, cuDF, cuML. Pemrosesan data yang dipercepat GPU untuk kumpulan data besar. Bersihkan, transformasi, dan fiturkan data sebelum pelatihan. Pembacaan NVMe menjaga pemanfaatan GPU tetap tinggi.
60s
Penyediaan
40 Gbps
Tautan ke atas
Khusus NVMe
Penyimpanan
12
Daerah
99.95%
Uptime SLA
14 hari
Uang kembali
Jaringan global
12 region. Empat benua.
Tinggal satu klik.
Letakkan Server GPU Deep Learning Anda sedekat mungkin dengan pengguna Anda sejauh yang dimungkinkan oleh fisika. Latensi P50 median 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 pemakaian. Cuma itu.
Per jam, bulanan, atau tahunan. Tanpa biaya egress. Tanpa komitmen. Saat ini Diskon 50%. semua paket.
Paling populer
4 GB DDR5
Memasuki beban kerja GPU · persiapan penyempurnaan
$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
Saluran pipa data pelatihan · prapemrosesan
$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
FAQ — Server GPU Pembelajaran Mendalam
Pertanyaan umum, jawaban lugas.
GPU apa saja yang tersedia?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x), dan RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Semua menggunakan PCI passthrough, GPU didedikasikan untuk VM Anda, bukan dibagikan. VRAM penuh, kecepatan jam penuh, akses CUDA penuh. Lihat halaman harga untuk detail dan ketersediaan paket GPU saat ini.
Apakah GPU tersebut digunakan bersama atau didedikasikan?
Berdedikasi. Passthrough PCI memberi VM Anda akses eksklusif ke GPU fisik. CUDA, NVENC, NCCL semuanya berperilaku persis seperti bare metal. Tidak ada pembagian waktu, tidak ada partisi MIG, tidak ada overhead virtualisasi pada GPU itu sendiri.
Versi CUDA apa yang tersedia?
Paket GPU dikirimkan dengan gambar CUDA yang telah dikonfigurasi sebelumnya, saat ini CUDA 12.x pada Ubuntu LTS. Anda dapat menginstal versi CUDA apa pun yang Anda perlukan karena Anda memiliki akses root penuh. PyTorch, TensorFlow, JAX, dan framework lainnya diinstal melalui pip atau conda seperti biasa.
Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk pembelajaran mendalam?
Tergantung pada model Anda. Menyempurnakan LLM 7B dengan QLoRA yang muat dalam 24 GB. Penyempurnaan penuh model 7B memerlukan 40+ GB. Pelatihan dari awal pada model besar atau menjalankan inferensi fp16 70B memerlukan 80 GB (A100). Cocokkan paket GPU dengan jejak memori model Anda.
Bisakah saya melakukan pelatihan multi-GPU?
Ya. Paket dengan 2x atau 4x GPU mendukung NCCL untuk pelatihan terdistribusi. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, semuanya berfungsi seperti yang diharapkan. Penyimpanan NVMe menangani penyimpanan pos pemeriksaan tanpa menghentikan loop pelatihan.
Apakah ada jaminan uang kembali pada paket GPU?
Ya, 14 hari, pengembalian dana penuh, tidak ada pertanyaan. Jalankan tugas pelatihan Anda yang sebenarnya, ukur jalur inferensi Anda. Jika server GPU tidak memenuhi kebutuhan Anda, uang Anda kembali.
Seberapa cepat provisioning?
60 detik dari konfirmasi pembayaran. GPU merencanakan boot dengan image CUDA yang telah dikonfigurasi sebelumnya, nvidia-smi segera kembali. Instal kerangka kerja Anda dan mulai pelatihan dalam hitungan menit, bukan jam.
Bisakah saya menggunakan ini untuk inferensi dalam produksi?
Ya. GPU khusus, SLA uptime 99,95%, IPv4 khusus. Jalankan vLLM, Triton, atau server inferensi Anda sendiri di belakang penyeimbang beban. Jaringan 40 Gbps menangani lalu lintas inferensi throughput tinggi.
Apakah saya juga mendapatkan CPU dan penyimpanan?
Ya. Paket GPU mencakup CPU AMD EPYC (12-64 vCPU tergantung paket), RAM DDR5 (48-768 GB), dan penyimpanan NVMe (500 GB hingga 6 TB). CPU menangani prapemrosesan data saat GPU berlatih. NVMe menjaga pemuatan data dengan cepat.
Bagaimana perbandingan harga dengan penyedia GPU cloud?
Paket Cloudzy GPU menggunakan perangkat keras khusus tanpa overhead pembagian waktu. Harga tercantum di halaman harga, tarif bulanan dan tahunan yang transparan tanpa biaya jam komputasi tersembunyi. Uang kembali 14 hari memungkinkan Anda menguji sebelum melakukan.
GPU khusus, siap sekarang.
Aktif dalam 60 detik.
Tanpa kartu kredit · Garansi uang kembali 14 hari · Batal kapan saja