모델 훈련
전용 NVIDIA GPU에서 CNN, 트랜스포머, 디퓨전 모델을 학습시키세요. CUDA 완전 지원, NVMe로 빠른 데이터 로딩, NCCL로 멀티 GPU 학습.
딥 러닝 GPU 서버
모델 학습
전용 GPU.
NVIDIA A100, RTX 5090, RTX 4090, 전체 PCI 패스스루, 공유 없음.
빠른 데이터 로딩을 위한 NVMe 스토리지. 2008년부터 운영해 온 독립 클라우드.
122,000명 이상의 사용자가 Cloudzy를 신뢰합니다. 14일 환불 보장, 이유 불문.
시작 가격 $14.47/mo · 50% 할인 · 신용카드 불필요
~ ssh root@vps-001
연결됨
$ ssh root@gpu-srv-001
Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)에 오신 것을 환영합니다
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
이름, 메모리.전체 [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
참
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
딥러닝 GPU 서버 한눈에 보기
Cloudzy 딥러닝 GPU 서버 NVIDIA RTX 6000 Pro, RTX 4090, A100 GPU를 PCI 패스스루로 완전히 활용하세요. AMD EPYC CPUs, NVMe 스토리지, DDR5 메모리, 40 Gbps 업링크 제공, 전 세계 12개 리전. Linux 요금제는 $2.48/mo; GPU 요금제는 요금 페이지에서 확인하세요. Cloudzy 제공했습니다 122,000+ 사용자 이후 2008, 평점 4.6/5 Trustpilot에서. 14일 모든 요금제에 환불 보장 적용.
- 시작 가격
- $2.48 / month
- 프로비저닝
- 60초
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- 전 세계 12개 지역
- 업타임 SLA
- 99.95%
- 환불 보장
- 14일
- 설립
- 2008
개발자들이 Cloudzy를 선택하는 이유
기술에 익숙한 개발자들의 선택.
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고사양 인프라
최신 세대 AMD EPYC, NVMe 전용 스토리지, DDR5 메모리, 40 Gbps 업링크. 모든 플랜 등급에서 싱글 스레드 최고 성능.
부담 없는 무료 체험
모든 플랜에 14일 환불 보장. 이유 불문. 설정 비용 없음. 대시보드에서 언제든지 취소 가능.
99.95% 가동률 SLA
12개 리전에서 자동 모니터링. 지난 30일 SLA는 status.cloudzy.com에서 공개 추적 중이며, 숨기는 것 없습니다.
24/7 실제 전문가 지원
라이브 채팅과 티켓 답변은 평균 5분 이내. 스크립트를 읽는 상담원이 아닌 엔지니어가 직접 응대합니다. 중간 해결 시간 1시간 이내.
활용 사례
개발자들이 선택하는 이유
Cloudzy 딥러닝 GPU 서버.
LLM 파인튜닝
RTX 6000 Pro 또는 A100에서 Llama, Mistral, Gemma를 파인튜닝하세요. 24 GB VRAM에서 QLoRA, 80 GB에서 풀 파인튜닝. NVMe가 체크포인트 쓰기를 학습 중단 없이 처리합니다.
추론 서빙
전용 GPU에서 vLLM, TGI, Triton으로 모델을 서빙하세요. PCI 패스스루로 VRAM과 클럭 속도를 완전히 활용하며, 베어메탈과 동일한 성능을 냅니다.
컴퓨터 비전
객체 탐지, 세그멘테이션, 이미지 생성. GPU 가속 OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe로 학습 데이터 파이프라인을 막힘 없이 유지합니다.
연구 & 프로토타이핑
Jupyter 노트북, 실험 추적, 하이퍼파라미터 탐색. GPU 서버를 시작하고 실험을 돌린 뒤 종료하세요. 14일 환불 보장으로 새 프로젝트 리스크를 줄일 수 있습니다.
데이터 전처리
RAPIDS, cuDF, cuML. 대용량 데이터셋을 GPU 가속으로 처리합니다. 학습 전에 데이터를 정제, 변환, 피처화하세요. NVMe 읽기 속도로 GPU 활용률을 높게 유지합니다.
60s
프로비저닝
40 Gbps
업링크
NVMe 전용
스토리지
12
지역
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업타임 SLA
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환불 보장
글로벌 네트워크
12개 리전. 4개 대륙.
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딥러닝 GPU 서버를 사용자에게 가능한 한 가까이 배치하세요. 북미와 유럽에서 P50 중간 지연 시간 10 ms 미만.
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요금제
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FAQ — 딥러닝 GPU 서버
자주 묻는 질문, 명확한 답변.
어떤 GPU를 사용할 수 있나요?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x), RTX 4090 (1x, 2x, 4x). 모두 PCI passthrough를 사용하며, GPU는 당신의 VM에 전용으로 할당되어 공유되지 않습니다. 전체 VRAM, 전체 클록 속도, 전체 CUDA 접근. 현재 GPU 플랜 세부 사항 및 가용성은 가격 책정 페이지를 참조하세요.
GPU는 공유형인가요, 전용형인가요?
전용 GPU. PCI passthrough를 통해 VM이 물리적 GPU에 독점적으로 접근합니다. CUDA, NVENC, NCCL 모두 베어메탈과 동일하게 동작합니다. 시간 분할도, MIG 파티셔닝도, GPU 자체의 가상화 오버헤드도 없습니다.
어떤 CUDA 버전을 사용할 수 있나요?
GPU 플랜에는 CUDA 이미지가 미리 구성되어 있으며, 현재 Ubuntu LTS 기준으로 CUDA 12.x를 제공합니다. 루트 접근 권한이 완전히 부여되므로 필요한 CUDA 버전을 직접 설치할 수 있습니다. PyTorch, TensorFlow, JAX 및 기타 프레임워크는 평소처럼 pip 또는 conda로 설치하면 됩니다.
딥 러닝에 VRAM가 얼마나 필요한가요?
모델에 따라 다릅니다. QLoRA로 7B LLM를 파인튜닝하면 24 GB로 충분합니다. 7B 모델을 풀 파인튜닝하려면 40 GB 이상이 필요합니다. 대형 모델을 처음부터 학습하거나 fp16 70B 추론을 실행하려면 80 GB (A100)가 필요합니다. 모델의 메모리 사용량에 맞는 GPU 플랜을 선택하세요.
멀티-GPU 훈련이 가능한가요?
네. GPU 2개 또는 4개가 포함된 플랜은 분산 학습을 위한 NCCL을 지원합니다. DDP, DeepSpeed, FSDP 모두 PyTorch 정상적으로 작동합니다. NVMe 스토리지는 학습 루프를 멈추지 않고 체크포인트를 저장합니다.
GPU 플랜에 환불 보장이 있나요?
네, 14일 이내에 아무 조건 없이 전액 환불해 드립니다. 실제 학습 작업을 돌려보고, 추론 파이프라인을 벤치마크해 보세요. GPU 서버가 요구 사항을 충족하지 못한다면, 바로 환불받으실 수 있습니다.
프로비저닝 속도는 얼마나 빠른가요?
결제 확인 후 60초. GPU 플랜은 CUDA 이미지가 미리 설정된 상태로 부팅되며, nvidia-smi가 즉시 응답합니다. 프레임워크를 설치하고 몇 시간이 아닌 몇 분 안에 학습을 시작하세요.
이 서버를 프로덕션 추론에 사용할 수 있나요?
네. 전용 GPU, 99.95% 가동률 SLA, 전용 IPv4. 로드 밸런서 뒤에 vLLM, Triton, 또는 자체 추론 서버를 실행하세요. 40 Gbps 네트워크로 고처리량 추론 트래픽을 처리합니다.
CPU와 스토리지도 함께 제공되나요?
네. GPU 플랜에는 AMD EPYC CPU(플랜에 따라 12~64 vCPU), DDR5 RAM(48~768 GB), NVMe 스토리지(500 GB~6 TB)가 포함됩니다. CPU는 데이터 전처리를 담당하고, GPU는 학습을 실행합니다. NVMe는 데이터 로딩 속도를 빠르게 유지합니다.
클라우드 제공업체들과 가격을 비교하면 어떤가요?
Cloudzy GPU 플랜은 시간 분할 오버헤드 없이 전용 하드웨어를 사용합니다. 요금은 가격 페이지에 명시되어 있으며, 숨겨진 컴퓨팅 시간 요금 없이 월별 및 연간 요금을 투명하게 제공합니다. 14일 환불 보장으로 결정 전에 충분히 테스트해볼 수 있습니다.