Which GPUs are available?

NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x), and RTX 4090 (1x, 2x, 4x). All use PCI passthrough, the GPU is dedicated to your VM, not shared. Full VRAM, full clock speeds, full CUDA access. See the pricing page for current GPU plan details and availability.

Are the GPUs shared or dedicated?

Dedicated. PCI passthrough gives your VM exclusive access to the physical GPU. CUDA, NVENC, NCCL all behave exactly like bare metal. No time-sharing, no MIG partitioning, no virtualization overhead on the GPU itself.

What CUDA version is available?

GPU plans ship with pre-configured CUDA images, currently CUDA 12.x on Ubuntu LTS. You can install any CUDA version you need since you have full root access. PyTorch, TensorFlow, JAX, and other frameworks install via pip or conda as usual.

How much VRAM do I need for deep learning?

Depends on your model. Fine-tuning a 7B LLM with QLoRA fits in 24 GB. Full fine-tune of a 7B model needs 40+ GB. Training from scratch on large models or running fp16 70B inference needs 80 GB (A100). Match GPU plan to your model's memory footprint.

Can I do multi-GPU training?

Yes. Plans with 2x or 4x GPUs support NCCL for distributed training. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, all work as expected. NVMe storage handles checkpoint saves without stalling the training loop.

Is there a money-back guarantee on GPU plans?

Yes, 14 days, full refund, no questions asked. Run your actual training job, benchmark your inference pipeline. If the GPU server doesn't meet your needs, you get your money back.

How fast is provisioning?

60 seconds from payment confirmation. GPU plans boot with a pre-configured CUDA image, nvidia-smi returns immediately. Install your framework and start training in minutes, not hours.

Can I use these for inference in production?

Yes. Dedicated GPU, 99.95% uptime SLA, dedicated IPv4. Run vLLM, Triton, or your own inference server behind a load balancer. 40 Gbps network handles high-throughput inference traffic.

Do I also get CPU and storage?

Yes. GPU plans include AMD EPYC CPUs (12-64 vCPU depending on plan), DDR5 RAM (48-768 GB), and NVMe storage (500 GB to 6 TB). The CPU handles data preprocessing while the GPU trains. NVMe keeps data loading fast.

How does pricing compare to cloud GPU providers?

Cloudzy GPU plans use dedicated hardware with no time-sharing overhead. Pricing is listed on the pricing page, transparent monthly and annual rates with no hidden compute-hour charges. 14-day money-back lets you test before committing.

Servidor GPU para Deep Learning

Train models on
dedicated GPUs.

Name: Cloudzy Deep Learning GPU Server
Brand: Cloudzy
Availability: InStock
Rating: 4.6 (713 reviews)

NVIDIA A100, RTX 5090 e RTX 4090, com PCI passthrough completo, sem compartilhamento.
Armazenamento NVMe para carregamento rápido de dados. Cloud independente desde 2008.
Mais de 122.000 usuários confiam na Cloudzy. Reembolso em 14 dias, sem perguntas.

4.6 · 713 reviews on Trustpilot

Implantar Servidor GPU Compare plans

Starting at $14.47/mo · 50% de desconto · Sem necessidade de cartão de crédito

~ ssh root@vps-001 connected

$ ssh root@gpu-srv-001
Welcome to Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
name, memory.total [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
True
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4

Servidor GPU para Deep Learning: visão geral

Servidores de Deep Learning Cloudzy GPU use NVIDIA A100, RTX 5090 e RTX 4090 GPUs com PCI passthrough completo. AMD EPYC CPUs, NVMe storage, DDR5 memory, and 40 Gbps uplinks across 12 regions. Planos CPU a partir de $2.48/mo; planos GPU disponíveis na página de preços. Cloudzy has served 122,000+ users since 2008, rated 4.6/5 on Trustpilot. 14-day garantia de reembolso em todos os planos.

Starting price: $2.48 / month
Provisioning: 60 seconds
Regions: 12 worldwide
Uptime SLA: 99.95%
Money-back: 14 days
Founded: 2008

Por que desenvolvedores escolhem a Cloudzy

A tech-savvy favorite.

Os quatro critérios que os compradores realmente usam para nos comparar, atendidos da forma certa.

Infraestrutura de alta especificação

AMD EPYC de última geração, armazenamento exclusivo NVMe, memória DDR5, uplinks de 40 Gbps. Liderança em single-thread em todos os níveis de plano.

Teste sem risco

Garantia de reembolso de 14 dias em todos os planos. Sem perguntas. Sem taxas de configuração. Cancele quando quiser pelo painel.

99.95% uptime SLA

Monitoramento automatizado em 12 regiões. Nosso SLA dos últimos 30 dias é acompanhado publicamente em status.cloudzy.com, sem ocultações.

24/7 human support

Chat ao vivo e respostas por ticket geralmente em menos de 5 minutos. Engenheiros de verdade, não leitores de script. Resolução mediana em menos de 1 hora.

Use cases

Por que desenvolvedores escolhem
Servidor de Deep Learning GPU da Cloudzy.

Model training

Treine CNNs, transformers e modelos de difusão em NVIDIA GPUs dedicadas. Acesso total ao CUDA, NVMe para carregamento rápido de dados, NCCL para treinamento multi-GPU.

Fine-tuning de LLMs

Faça fine-tune de Llama, Mistral ou Gemma em A100 ou RTX 5090. QLoRA com 24 GB de VRAM, fine-tune completo com 80 GB. NVMe grava checkpoints sem interromper o treinamento.

Inference serving

Sirva modelos via vLLM, TGI ou Triton em GPUs dedicadas. PCI passthrough garante VRAM completa e clock máximo, com desempenho equivalente ao bare metal.

Computer vision

Detecção de objetos, segmentação, geração de imagens. OpenCV, YOLO e Stable Diffusion acelerados por GPU. NVMe mantém os pipelines de dados de treinamento sem gargalos.

Research & prototyping

Notebooks Jupyter, rastreamento de experimentos, varreduras de hiperparâmetros. Inicie servidores GPU, execute experimentos, encerre quando terminar. A garantia de 14 dias reduz o risco em novos projetos.

Data preprocessing

RAPIDS, cuDF, cuML. Processamento de dados acelerado por GPU para grandes volumes. Limpe, transforme e extraia features antes do treinamento. Leituras via NVMe mantêm a GPU com alta utilização.

60s

Provisioning

40 Gbps

Uplink

NVMe-only

Storage

Regions

99.95%

Uptime SLA

14 days

Money-back

Global network

12 regiões. Quatro continentes.
A um clique de distância.

Posicione seu Servidor de Deep Learning GPU o mais próximo possível dos seus usuários. Latência mediana P50 abaixo de 10 ms na América do Norte e na Europa.

Ver todas as 12 regiões

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Pricing

Pague pelo que usar. That's it.

Por hora, mês ou ano. Sem taxas de saída. Sem fidelidade. Atualmente 50% off all plans.

Common questions, straight answers.

Quais GPUs estão disponíveis?

NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) e RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Todas utilizam PCI passthrough: a GPU é dedicada à sua VM, sem compartilhamento. VRAM completa, clock máximo, acesso total ao CUDA. Consulte a página de preços para detalhes e disponibilidade dos planos GPU.

As GPUs são compartilhadas ou dedicadas?

Dedicadas. O PCI passthrough garante à sua VM acesso exclusivo à GPU física. CUDA, NVENC e NCCL se comportam exatamente como em bare metal. Sem time-sharing, sem particionamento MIG, sem overhead de virtualização na própria GPU.

Qual versão do CUDA está disponível?

Os planos GPU incluem imagens CUDA pré-configuradas, atualmente CUDA 12.x no Ubuntu LTS. Como você tem acesso root completo, pode instalar qualquer versão do CUDA que precisar. PyTorch, TensorFlow, JAX e outros frameworks são instalados via pip ou conda normalmente.

Quanta VRAM preciso para deep learning?

Depende do seu modelo. O fine-tuning de um LLM de 7B com QLoRA cabe em 24 GB. O fine-tuning completo de um modelo 7B exige 40+ GB. Treinar do zero em modelos grandes ou rodar inferência fp16 de 70B requer 80 GB (A100). Escolha o plano GPU de acordo com o consumo de memória do seu modelo.

Posso fazer treinamento multi-GPU?

Sim. Planos com 2x ou 4x GPUs suportam NCCL para treinamento distribuído. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP, tudo funciona como esperado. O armazenamento NVMe salva os checkpoints sem travar o loop de treinamento.

Há garantia de reembolso nos planos GPU?

Sim, 14 dias, reembolso integral, sem perguntas. Execute seu job de treinamento real, avalie seu pipeline de inferência. Se o servidor GPU não atender às suas necessidades, você recebe seu dinheiro de volta.

Qual é a velocidade de provisionamento?

60 segundos após a confirmação do pagamento. Os planos GPU iniciam com uma imagem CUDA pré-configurada e o nvidia-smi responde imediatamente. Instale seu framework e comece a treinar em minutos, não em horas.

Posso usar esses servidores para inferência em produção?

Sim. GPU dedicada, SLA de 99,95% de uptime SLA, IPv4 dedicado. Rode vLLM, Triton ou seu próprio servidor de inferência atrás de um load balancer. A rede de 40 Gbps suporta tráfego de inferência de alto volume.

Também tenho acesso a CPU e armazenamento?

Sim. Os planos GPU incluem CPUs AMD EPYC (12 a 64 vCPU conforme o plano), RAM DDR5 (48 a 768 GB) e armazenamento NVMe (500 GB a 6 TB). O CPU cuida do pré-processamento dos dados enquanto o GPU treina. O NVMe mantém o carregamento de dados rápido.

Como os preços se comparam aos provedores de GPU em nuvem?

Os planos GPU da Cloudzy utilizam hardware dedicado sem overhead de compartilhamento de recursos. Os preços estão listados na página de preços, com valores mensais e anuais transparentes e sem cobranças ocultas por hora de computação. Os 14 dias de reembolso permitem que você teste antes de se comprometer.

GPUs dedicadas, disponíveis agora.
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