모델 훈련
전용 NVIDIA GPU에서 CNN, 변환기 및 확산 모델을 훈련합니다. 전체 CUDA 액세스, 빠른 데이터 로딩을 위한 NVMe, 다중 GPU 교육을 위한 NCCL.
딥 러닝 GPU 서버
모델 학습
전용 GPU.
NVIDIA A100, RTX 5090 및 RTX 4090, 전체 PCI 패스스루, 공유되지 않음.
빠른 데이터 로딩을 위한 NVMe 스토리지. 2008년부터 독립 클라우드.
122,000명 이상의 사용자가 Cloudzy를 신뢰합니다. 14일 환불, 질문 없음.
시작 가격 $14.47/mo · 50% 할인 · 신용카드 불필요
~ ssh root@vps-001
연결됨
$ ssh 루트@gpu-srv-001
Ubuntu 24.04 LTS(CUDA 12.4)에 오신 것을 환영합니다.
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=이름,memory.total --format=csv
이름, 메모리.총 [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "토치 가져오기; print(torch.cuda.is_available())"
진실
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
에포크 1/50 | 손실: 0.4821 | LR: 1e-4
딥러닝 GPU 서버 개요
Cloudzy 딥 러닝 GPU 서버 전체 PCI 패스스루 기능을 갖춘 NVIDIA A100, RTX 5090 및 RTX 4090 GPU를 사용하세요. AMD EPYC CPU, NVMe 저장, DDR5 기억, 그리고 40 Gbps 업링크 전역 12개 리전. CPU 계획은 다음에서 시작됩니다. $2.48/mo; 가격 페이지에서 GPU 계획을 확인할 수 있습니다. Cloudzy 봉사했다 122,000+ 이후 사용자 2008, 평가됨 4.6/5 Trustpilot에서. 14일 모든 계획에 대한 환불.
- 시작 가격
- 월 $2.48
- 프로비저닝
- 60초
- 지역
- 전 세계 12개
- 가동시간 SLA
- 99.95%
- 환불
- 14일
- 설립
- 2008
개발자들이 Cloudzy를 선택하는 이유
기술에 능숙한 가장 좋아하는.
구매자가 실제로 비교하는 네 가지를 제대로 해냅니다.
고사양 인프라
최신 세대 AMD EPYC, NVMe 전용 스토리지, DDR5 메모리, 40 Gbps 업링크. 모든 플랜 등급에서 싱글 스레드 우위.
위험 부담 없는 체험
모든 플랜에 14일 환불 보장. 묻지 않고 환불. 설치비 없음. 대시보드에서 언제든 취소 가능.
99.95% 가동시간 SLA
12개 리전 자동 모니터링. 최근 30일 SLA는 status.cloudzy.com에서 공개 추적. 숨길 것이 없습니다.
24/7 사람이 응대하는 지원
라이브 채팅과 티켓 응답 일반적으로 5분 이내. 스크립트를 읽는 사람이 아닌 엔지니어. 중앙값 해결 시간 1시간 이내.
사용 사례
개발자들이 선택하는 이유
Cloudzy의 딥 러닝 GPU 서버.
LLM 미세 조정
A100 또는 RTX 5090에서 Llama, Mistral 또는 Gemma를 미세 조정하세요. 24GB VRAM에서 QLoRA를, 80GB에서 완전히 미세 조정하세요. NVMe는 훈련을 중단하지 않고 체크포인트 쓰기를 처리합니다.
추론 제공
전용 GPU에서 vLLM, TGI 또는 Triton을 통해 모델을 제공합니다. PCI 패스스루는 전체 VRAM 및 전체 클럭 속도, 베어메탈과 동일한 성능을 의미합니다.
컴퓨터 비전
객체 감지, 분할, 이미지 생성. GPU 가속 OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe는 병목 현상 없이 학습 데이터 파이프라인을 계속 공급합니다.
연구 및 프로토타이핑
Jupyter 노트북, 실험 추적, 하이퍼파라미터 스윕. GPU 서버를 가동하고, 실험을 실행하고, 해체하세요. 14일 환불은 새로운 프로젝트에 대한 위험이 낮다는 것을 의미합니다.
데이터 전처리
래피즈, cuDF, cuML. 대규모 데이터 세트를 위한 GPU 가속 데이터 처리. 훈련 전에 데이터를 정리, 변환 및 기능화합니다. NVMe 읽기는 GPU 활용도를 높게 유지합니다.
60s
프로비저닝
40 Gbps
업링크
NVMe 전용
저장
12
지역
99.95%
가동시간 SLA
14일
환불
글로벌 네트워크
12개 리전. 4개 대륙.
원클릭 거리.
물리학이 허용하는 한 사용자에게 Deep Learning GPU 서버를 가까이 두십시오. 북미와 유럽에서는 P50 대기 시간 중앙값이 10ms 미만입니다.
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가격
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FAQ — 딥 러닝 GPU 서버
자주 묻는 질문, 명확한 답변.
어떤 GPU를 사용할 수 있나요?
NVIDIA A100(1x, 2x, 4x), RTX 5090(1x, 2x) 및 RTX 4090(1x, 2x, 4x). 모두 PCI 패스스루를 사용하며 GPU는 공유되지 않고 VM 전용입니다. 전체 VRAM, 전체 클럭 속도, 전체 CUDA 액세스. 현재 GPU 계획 세부 정보 및 가용성은 가격 책정 페이지를 참조하세요.
GPU는 공유되나요, 아니면 전용인가요?
헌신적인. PCI 패스스루는 VM이 물리적 GPU에 독점적으로 액세스할 수 있도록 해줍니다. CUDA, NVENC, NCCL은 모두 베어메탈과 똑같이 동작합니다. 시간 공유, MIG 파티셔닝, GPU 자체의 가상화 오버헤드가 없습니다.
어떤 CUDA 버전을 사용할 수 있나요?
GPU는 사전 구성된 CUDA 이미지(현재 Ubuntu LTS의 CUDA 12.x)와 함께 제공될 계획입니다. 전체 루트 액세스 권한이 있으므로 필요한 모든 CUDA 버전을 설치할 수 있습니다. PyTorch, TensorFlow, JAX 및 기타 프레임워크는 평소처럼 pip 또는 conda를 통해 설치됩니다.
딥 러닝에는 얼마나 많은 VRAM이 필요합니까?
모델에 따라 다릅니다. QLoRA를 사용하여 7B LLM을 미세 조정하면 24GB에 맞습니다. 7B 모델의 전체 미세 조정에는 40GB 이상이 필요합니다. 대규모 모델을 처음부터 훈련하거나 fp16 70B 추론을 실행하려면 80GB(A100)가 필요합니다. GPU 계획을 모델의 메모리 공간에 맞추세요.
다중 GPU 훈련을 할 수 있나요?
예. 2x 또는 4x GPU가 포함된 계획은 분산 교육을 위해 NCCL을 지원합니다. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP는 모두 예상대로 작동합니다. NVMe 스토리지는 훈련 루프를 중단하지 않고 체크포인트 저장을 처리합니다.
GPU 요금제에 환불 보장이 있나요?
예, 14일 이내, 전액 환불, 질문 없음. 실제 훈련 작업을 실행하고 추론 파이프라인을 벤치마킹하세요. GPU 서버가 귀하의 요구 사항을 충족하지 않으면 돈을 돌려받을 수 있습니다.
프로비저닝은 얼마나 빠른가요?
결제 확인 후 60초. GPU는 사전 구성된 CUDA 이미지로 부팅할 계획이며, nvidia-smi는 즉시 반환됩니다. 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 프레임워크를 설치하고 교육을 시작하세요.
프로덕션에서 추론을 위해 이를 사용할 수 있나요?
예. 전용 GPU, 99.95% 가동 시간 SLA, 전용 IPv4. 로드 밸런서 뒤에서 vLLM, Triton 또는 자체 추론 서버를 실행하세요. 40Gbps 네트워크는 높은 처리량의 추론 트래픽을 처리합니다.
CPU와 스토리지도 제공되나요?
예. GPU 계획에는 AMD EPYC CPU(계획에 따라 12~64 vCPU), DDR5 RAM(48~768GB) 및 NVMe 스토리지(500GB~6TB)가 포함됩니다. GPU가 학습하는 동안 CPU는 데이터 전처리를 처리합니다. NVMe는 데이터 로딩을 빠르게 유지합니다.
클라우드 GPU 제공업체와 비교하면 가격이 어떻게 되나요?
Cloudzy GPU 계획은 시간 공유 오버헤드 없이 전용 하드웨어를 사용합니다. 가격은 가격 책정 페이지에 표시되며, 숨겨진 컴퓨팅 시간 요금 없이 월별 및 연간 요금이 투명하게 표시됩니다. 14일 환불을 통해 커밋하기 전에 테스트할 수 있습니다.