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.
Począwszy od $14.47/mo · 50% taniej · 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 połączenia między 12 regionów. Plany CPU już od $2.48/mo; plany GPU dostępne na stronie z cennikiem. Cloudzy obsługiwał 122,000+ użytkownicy od 2008, oceniony 4.6/5 na Trustpilot. 14-dniowy Zwrot pieniędzy na wszystkich planach.
- Cena początkowa
- $2.48 / month
- Aprowizacja
- 60 sekund
- Regiony
- 12 na całym świecie
- Czas dostępności SLA
- 99.95%
- Zwrot pieniędzy
- 14 dni
- Założony
- 2008
Dlaczego programiści wybierają Cloudzy
Technicznie biegły ulubiony
Cztery rzeczy, na które faktycznie zwracają uwagę kupujący - i robimy je dobrze.
Wydajna infrastruktura
Najnowsze AMD EPYC, pamięć masowa wyłącznie na NVMe, pamięć DDR5, uplinki 40 Gbps. Najwyższa wydajność jednowątkowa w każdym planie.
Testuj bez ryzyka
14-dniowa gwarancja zwrotu pieniędzy na każdym planie. Bez pytań. Bez opłat instalacyjnych. Anuluj w dowolnej chwili z poziomu panelu.
99.95% dostępność SLA
Automatyczny monitoring w 12 regionach. Nasza SLA z ostatnich 30 dni jest publicznie dostępna na status.cloudzy.com, bez ukrywania czegokolwiek.
Całodobowa obsługa klienta
Czat na żywo i odpowiedzi na zgłoszenia zazwyczaj w mniej niż 5 minut. Inżynierowie, nie odczytywacze scenariuszy. Mediana czasu rozwiązania 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
12
Regiony
99.95%
Czas dostępności SLA
14 dni
Zwrot pieniędzy
Sieć globalna
12 regionów. Cztery kontynenty.
O jedno kliknięcie.
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 za to, czego używasz. To koniec.
Godzinowo, miesięcznie lub rocznie. Bez opłat za transfer. Bez zobowiązań. Aktualnie 50% zniżki wszystkie plany.
Najpopularniejsze
4 GB DDR5
Podstawowe zadania GPU · przygotowanie do fine-tuningu
$14.47 /mies
$28.95/mo −50%
Wdróż teraz
14-dniowy zwrot pieniędzy
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Dedykowany IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Potoki danych treningowych · preprocessing
$26.475 /mies
$52.95/mo −50%
Wdróż teraz
14-dniowy zwrot pieniędzy
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Dedykowany IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
16 GB DDR5
Koordynacja wielu GPU · serwowanie modeli
$49.98 /mies
$99.95/mo −50%
Wdróż teraz
14-dniowy zwrot pieniędzy
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- Dedykowany IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
32 GB DDR5
Trenowanie na dużą skalę · rozproszone obliczenia
$109.975 /mies
$219.95/mo −50%
Wdróż teraz
14-dniowy zwrot pieniędzy
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- Dedykowany IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
FAQ — Serwer Deep Learning GPU
Częste pytania proste 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 szybko następuje uruchomienie?
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.
Wdróż w 60 sekund.
Bez karty kredytowej · 14-dniowa gwarancja zwrotu pieniędzy · Anuluj w dowolnym momencie