モデルのトレーニング
専用の NVIDIA GPU で CNN、トランスフォーマー、拡散モデルをトレーニングします。完全な CUDA アクセス、高速データ読み込みのための NVMe、マルチ GPU トレーニングのための NCCL。
ディープラーニングGPUサーバー
モデルをトレーニングする
専用GPU。
NVIDIA A100、RTX 5090、および RTX 4090、フル PCI パススルー、非共有。
NVMeストレージによる高速データ読み込み。 2008 年から独立したクラウド。
122,000 人以上のユーザーが Cloudzy を信頼しています。 14 日間の返金、質問なし。
開始価格 $14.47/mo · 50%オフ · クレジットカード不要
~ ssh root@vps-001
接続されています
$ ssh root@gpu-srv-001
Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4) へようこそ
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
名前、メモリ.合計 [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB、81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "トーチをインポート; print(torch.cuda.is_available())"
真実
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
エポック 1/50 |損失: 0.4821 | LR: 1e-4
ディープラーニング GPU サーバーの概要
Cloudzy ディープラーニング GPU サーバー フル PCI パススルーで NVIDIA A100、RTX 5090、および RTX 4090 GPU を使用します。 AMD EPYC CPU、 NVMe ストレージ、 DDR5 記憶、そして 40 Gbps アップリンク、対象リージョンは 12リージョン。 CPU プランは次から始まります $2.48/mo; GPU プランは価格ページでご利用いただけます。 Cloudzy 務めました 122,000+ それ以降のユーザー 2008、評価済み 4.6/5 Trustpilotで。 14日間 すべてのプランで返金。
- 開始価格
- 月額2.48ドル
- プロビジョニング
- 60秒
- 地域
- 世界12カ所
- 稼働率SLA
- 99.95%
- 返金
- 14日
- 設立
- 2008
開発者がCloudzyを選ぶ理由
技術に精通した お気に入り。
ユーザーが実際に比較する4つのポイントを、しっかり押さえました。
ハイスペックなインフラ
最新世代のAMD EPYC、NVMe専用ストレージ、DDR5メモリ、40 Gbpsアップリンク。全プラン階層でシングルスレッド性能はトップクラス。
リスクなしのトライアル
全プランで14日間の返金保証。理由を問いません。セットアップ料なし。ダッシュボードからいつでもキャンセル可。
稼働率SLA 99.95%
12リージョン全体で自動モニタリング。直近30日のSLAは status.cloudzy.com で公開しています。隠しません。
24時間365日の有人サポート
ライブチャットとチケット返信は通常5分以内。スクリプトを読むだけのスタッフではなくエンジニアが対応します。中央値で1時間以内に解決。
ユースケース
開発者が選ぶ理由
Cloudzy のディープラーニング GPU サーバー。
LLM の微調整
A100 または RTX 5090 で Llama、Mistral、または Gemma を微調整します。24 GB VRAM で QLoRA、80 GB で完全に微調整します。 NVMe は、トレーニングを停止させることなくチェックポイントの書き込みを処理します。
推論サービス
専用 GPU 上の vLLM、TGI、または Triton 経由でモデルを提供します。 PCI パススルーとは、フル VRAM とフル クロック速度、ベア メタルと同じパフォーマンスを意味します。
コンピュータビジョン
オブジェクトの検出、セグメンテーション、画像生成。 GPU で高速化された OpenCV、YOLO、安定した拡散。 NVMe は、ボトルネックなしでトレーニング データ パイプラインに供給され続けます。
研究とプロトタイピング
Jupyter ノートブック、実験追跡、ハイパーパラメーター スイープ。 GPU サーバーを起動し、実験を実行し、解体します。 14 日間の返金は、新しいプロジェクトのリスクが低いことを意味します。
データの前処理
ラピッズ、cuDF、cuML。 GPU は、大規模なデータセットのデータ処理を高速化します。トレーニング前にデータをクリーンアップ、変換、特徴付けします。 NVMe 読み取りにより、GPU の使用率が高く維持されます。
60s
プロビジョニング
40 Gbps
アップリンク
NVMeのみ
ストレージ
12
地域
99.95%
稼働率SLA
14日
返金
グローバルネットワーク
12リージョン。4大陸。
1クリックで利用可能。
Deep Learning GPU サーバーを、物理が許す限りユーザーの近くに配置します。北米とヨーロッパでは、P50 遅延の中央値が 10 ミリ秒未満です。
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
価格設定
使った分だけお支払い。 それだけです。
時間単位、月単位、年単位。egress費用なし。契約縛りなし。現在 50%オフ 全プラン。
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4 GB DDR5
エントリー GPU ワークロード · 準備の微調整
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- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
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8 GB DDR5
トレーニング データ パイプライン · 前処理
$26.475 /月
$52.95/mo −50%
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- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- 専用IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
16 GB DDR5
マルチGPU調整・モデル提供
$49.98 /月
$99.95/mo −50%
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14日間返金保証
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- 専用IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
32 GB DDR5
大規模なトレーニング・分散コンピューティング
$109.975 /月
$219.95/mo −50%
今すぐデプロイ
14日間返金保証
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- 専用IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
FAQ — ディープラーニング GPU サーバー
よくある質問、 明快な回答。
どの GPU が利用可能ですか?
NVIDIA A100 (1x、2x、4x)、RTX 5090 (1x、2x)、および RTX 4090 (1x、2x、4x)。すべて PCI パススルーを使用します。GPU は VM 専用であり、共有されません。フル VRAM、フル クロック速度、フル CUDA アクセス。現在の GPU プランの詳細と利用可能状況については、価格ページをご覧ください。
GPU は共有ですか、それとも専用ですか?
ひたむきな。 PCI パススルーにより、VM は物理 GPU に排他的にアクセスできるようになります。 CUDA、NVENC、NCCL はすべてベアメタルとまったく同じように動作します。タイムシェアリング、MIG パーティショニング、GPU 自体の仮想化オーバーヘッドはありません。
利用可能な CUDA のバージョンは何ですか?
GPU プランには事前構成された CUDA イメージが同梱されており、現在は Ubuntu LTS 上の CUDA 12.x です。完全な root アクセス権があるため、必要な CUDA バージョンをインストールできます。 PyTorch、TensorFlow、JAX、およびその他のフレームワークは、通常どおり pip または conda 経由でインストールされます。
ディープラーニングにはどれくらいの VRAM が必要ですか?
モデルによって異なります。 QLoRA を使用して 7B LLM を微調整すると、24 GB に収まります。 7B モデルの完全な微調整には 40 GB 以上が必要です。大規模なモデルで最初からトレーニングするか、fp16 70B 推論を実行するには、80 GB (A100) が必要です。 GPU プランをモデルのメモリ使用量に合わせます。
マルチ GPU トレーニングを行うことはできますか?
はい。 2x または 4x GPU を含むプランは、分散トレーニング用の NCCL をサポートします。 PyTorch DDP、DeepSpeed、FSDP はすべて期待どおりに機能します。 NVMe ストレージは、トレーニング ループを停止させることなくチェックポイントの保存を処理します。
GPU プランには返金保証はありますか?
はい、14 日間、全額返金、質問はありません。実際のトレーニング ジョブを実行し、推論パイプラインのベンチマークを行います。 GPU サーバーがニーズを満たさない場合は、返金されます。
プロビジョニングの速さは?
入金確認から60秒。 GPU は、事前設定された CUDA イメージで起動することを計画しており、nvidia-smi はすぐに戻ります。フレームワークをインストールすると、数時間ではなく数分でトレーニングを開始できます。
これらを本番環境での推論に使用できますか?
はい。専用 GPU、99.95% 稼働率 SLA、専用 IPv4。 vLLM、Triton、または独自の推論サーバーをロード バランサーの背後で実行します。 40 Gbps ネットワークは、高スループットの推論トラフィックを処理します。
CPUとストレージも入手できますか?
はい。 GPU プランには、AMD EPYC CPU (プランに応じて 12 ～ 64 vCPU)、DDR5 RAM (48 ～ 768 GB)、および NVMe ストレージ (500 GB ～ 6 TB) が含まれます。 CPU は、GPU がトレーニングしている間、データの前処理を処理します。 NVMe はデータの読み込みを高速に保ちます。
クラウド GPU プロバイダーとの価格比較はどうですか?
Cloudzy GPU プランでは、タイムシェアリングのオーバーヘッドなしで専用のハードウェアを使用します。価格は価格ページに記載されており、隠れたコンピューティング時間料金のない透明な月額および年額料金です。 14 日間の返金制度により、契約する前にテストすることができます。