Trening modelu
Trenuj CNN, transformery i modele dyfuzyjne na dedykowanych GPU NVIDIA. Pełny dostęp do CUDA, NVMe do szybkiego ładowania danych, NCCL do trenowania na wielu GPU.
Serwer GPU do głębokiego uczenia
Trenuj modele na
dedykowane GPU-y.
NVIDIA A100, RTX 5090 i RTX 4090, pełny PCI passthrough, bez współdzielenia.
Pamięć masowa NVMe do szybkiego ładowania danych. Niezależna chmura od 2008 roku.
Ponad 122 000 użytkowników ufa Cloudzy. 14-dniowy zwrot pieniędzy, bez pytań.
Od $14.47/mo · 50% zniżki · Bez karty kredytowej
~ ssh root@vps-001
połączony
$ ssh root@gpu-srv-001
Witamy w Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
nazwa, pamięć.razem [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Prawda
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
Serwer Deep Learning GPU w skrócie
Serwery Deep Learning GPU Cloudzy Używaj NVIDIA A100, RTX 5090 i RTX 4090 GPU z pełnym PCI passthrough. AMD EPYC Procesory, NVMe przechowywanie, DDR5 pamięć i 40 Gbps łącza w 13 regionów. Plany CPU już od $2.48/mo; plany GPU dostępne na stronie z cennikiem. Cloudzy obsługiwał 122,000+ użytkownicy od 2008, oceniony 4.7/5 na Trustpilot. 14-dniowy Zwrot pieniędzy na wszystkich planach.
- Cena początkowa
- $2,48 / miesiąc
- Aprowizacja
- 60 sekund
- Regiony
- 13 na całym świecie
- SLA uptime
- 99.95%
- Zwrot pieniędzy
- 14 dni
- Założony
- 2008
Dlaczego deweloperzy wybierają Cloudzy
Z biegłością techniczną ulubiony
Cztery rzeczy, na których kupujący nas porównują, zrobione dobrze.
Infrastruktura o wysokich parametrach
Najnowsza generacja AMD EPYC, pamięć wyłącznie NVMe, pamięć DDR5, łącza 40 Gbps. Wiodąca wydajność jednowątkowa w każdym planie.
Okres próbny bez ryzyka
Gwarancja zwrotu pieniędzy w ciągu 14 dni dla każdego planu. Bez zadawania pytań. Bez opłat konfiguracyjnych. Anuluj w dowolnej chwili z dashboardu.
99,95% SLA uptime
Automatyczny monitoring w 13 regionach. Nasze SLA z ostatnich 30 dni jest publicznie śledzone na status.cloudzy.com, bez ukrywania.
Wsparcie ludzkie 24/7
Czat na żywo i odpowiedzi na zgłoszenia zazwyczaj poniżej 5 minut. Inżynierowie, nie czytacze skryptów. Mediana rozwiązania problemu poniżej 1 godziny.
Przypadki użycia
Dlaczego deweloperzy wybierają
Serwer Deep Learning GPU od Cloudzy.
Fine-tuning LLM
Przeprowadź fine-tuning modeli Llama, Mistral lub Gemma na A100 lub RTX 5090. QLoRA na 24 GB VRAM, pełny fine-tuning na 80 GB. NVMe obsługuje zapis checkpointów bez wstrzymywania trenowania.
Serwowanie inferencji
Serwuj modele przez vLLM, TGI lub Triton na dedykowanych GPU. PCI passthrough zapewnia pełne VRAM i pełne prędkości zegarowe - wydajność identyczna jak na bare metal.
Wizja komputerowa
Detekcja obiektów, segmentacja, generowanie obrazów. GPU-akcelerowany OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe zapewnia ciągłe zasilanie potoków danych treningowych bez wąskich gardeł.
Badania i prototypowanie
Notebooki Jupyter, śledzenie eksperymentów, przeszukiwanie hiperparametrów. Uruchom serwery GPU, przeprowadź eksperymenty, wyłącz. 14-dniowy zwrot pieniędzy oznacza niskie ryzyko przy nowych projektach.
Wstępne przetwarzanie danych
RAPIDS, cuDF, cuML. Przetwarzanie danych na GPU dla dużych zbiorów danych. Oczyść, przekształć i przygotuj dane przed trenowaniem. Odczyty NVMe utrzymują wysokie wykorzystanie GPU.
60s
Aprowizacja
40 Gbps
Łącze wznoszące
Tylko NVMe
Przechowywanie
13
Regiony
99.95%
SLA uptime
14 dni
Zwrot pieniędzy
Sieć globalna
13 regionów. Cztery kontynenty.
Jedno kliknięcie dzieli Cię od celu.
Umieść swój serwer Deep Learning GPU jak najbliżej użytkowników. Mediana opóźnień P50 poniżej 10 ms w Ameryce Północnej i Europie.
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
Ceny
Płać tylko za to, czego używasz. To wszystko.
Godzinowo, miesięcznie lub rocznie. Bez opłat za egress. Bez zobowiązań. Aktualnie 50% zniżki wszystkie plany.
Najczęściej wybierany
4 GB DDR5
Podstawowe zadania GPU · przygotowanie do fine-tuningu
$14.47 /mies
$28.95/mo −50%
Wdróż teraz
Zwrot w ciągu 14 dni
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Dedykowane IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Potoki danych treningowych · preprocessing
$26.475 /mies
$52.95/mo −50%
Wdróż teraz
Zwrot w ciągu 14 dni
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Dedykowane IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
16 GB DDR5
Koordynacja wielu GPU · serwowanie modeli
$49.98 /mies
$99.95/mo −50%
Wdróż teraz
Zwrot w ciągu 14 dni
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- Dedykowane IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
32 GB DDR5
Trenowanie na dużą skalę · rozproszone obliczenia
$109.975 /mies
$219.95/mo −50%
Wdróż teraz
Zwrot w ciągu 14 dni
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- Dedykowane IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
FAQ — Serwer Deep Learning GPU
Częste pytania, konkretne odpowiedzi.
Jakie GPU są dostępne?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) i RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Wszystkie używają PCI passthrough - GPU jest dedykowany Twojej maszynie wirtualnej, nie współdzielony. Pełne VRAM, pełne prędkości zegarowe, pełny dostęp do CUDA. Szczegóły planów i dostępność znajdziesz na stronie z cennikiem.
Czy GPU są współdzielone czy dedykowane?
Dedykowana. PCI passthrough daje Twojej maszynie wirtualnej wyłączny dostęp do fizycznego GPU. CUDA, NVENC, NCCL działają dokładnie tak jak na bare metal. Bez współdzielenia czasu, bez partycjonowania MIG, bez narzutu wirtualizacji na samym GPU.
Jaka wersja CUDA jest dostępna?
Plany GPU są dostarczane z gotowymi obrazami CUDA - aktualnie CUDA 12.x na Ubuntu LTS. Możesz zainstalować dowolną wersję CUDA, ponieważ masz pełny dostęp root. PyTorch, TensorFlow, JAX i inne frameworki instalujesz przez pip lub conda jak zwykle.
Ile VRAM potrzebuję do deep learningu?
To zależy od modelu. Fine-tuning modelu 7B LLM z QLoRA mieści się w 24 GB. Pełny fine-tuning modelu 7B wymaga 40+ GB. Trenowanie od zera dużych modeli lub uruchamianie inferencji fp16 70B wymaga 80 GB (A100). Dopasuj plan GPU do zapotrzebowania pamięciowego swojego modelu.
Czy mogę trenować na wielu GPU?
Tak. Plany z 2x lub 4x GPU obsługują NCCL do trenowania rozproszonego. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP - wszystko działa zgodnie z oczekiwaniami. Pamięć masowa NVMe obsługuje zapis checkpointów bez blokowania pętli treningowej.
Czy plany GPU mają gwarancję zwrotu pieniędzy?
Tak, 14 dni, pełny zwrot, bez pytań. Uruchom swoje rzeczywiste zadanie treningowe, przetestuj potok inferencji. Jeśli serwer GPU nie spełni Twoich wymagań, odzyskujesz pieniądze.
Jak szybkie jest przygotowanie serwera?
60 sekund od potwierdzenia płatności. Plany GPU uruchamiają się z gotowym obrazem CUDA, nvidia-smi odpowiada natychmiast. Zainstaluj swój framework i zacznij trenować w kilka minut, nie godzin.
Czy mogę używać tych serwerów do inferencji produkcyjnej?
Tak. Dedykowany GPU, gwarancja dostępności 99,95% SLA, dedykowany IPv4. Uruchom vLLM, Triton lub własny serwer inferencji za load balancerem. Sieć 40 Gbps obsługuje ruch inferencji o wysokiej przepustowości.
Czy dostaję też CPU i pamięć masową?
Tak. Plany GPU zawierają AMD EPYC CPU (12-64 vCPU w zależności od planu), DDR5 RAM (48-768 GB) oraz pamięć masową NVMe (500 GB do 6 TB). CPU obsługuje preprocessing danych, podczas gdy GPU trenuje. NVMe zapewnia szybkie ładowanie danych.
Jak cennik wypada na tle chmurowych dostawców GPU?
Plany Cloudzy GPU korzystają z dedykowanego sprzętu bez narzutu współdzielenia czasu. Ceny są podane na stronie cennika - przejrzyste stawki miesięczne i roczne bez ukrytych opłat za godziny obliczeniowe. 14-dniowa gwarancja zwrotu pozwala przetestować przed zobowiązaniem.
Dedykowane GPU, dostępne od zaraz.
Gotowe w 60 sekund.
Bez karty kredytowej · Zwrot pieniędzy w ciągu 14 dni · Anuluj w dowolnej chwili