ลด 50% ทุกแพ็กเกจ เวลาจำกัด เริ่มต้นที่ $2.48/mo

เซิร์ฟเวอร์ Deep Learning GPU

ฝึกอบรมโมเดลบน
GPU ที่เฉพาะเจาะจง

NVIDIA A100, RTX 5090 และ RTX 4090 พร้อม PCI passthrough เต็มรูปแบบ ไม่แชร์กับผู้อื่น
storage แบบ NVMe สำหรับการโหลดข้อมูลที่รวดเร็ว ให้บริการ cloud อิสระมาตั้งแต่ปี 2008
ผู้ใช้มากกว่า 122,000 ราย ไว้วางใจ Cloudzy รับประกันคืนเงิน 14 วัน ไม่มีคำถาม

4.6 · 728 reviews on Trustpilot
ปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ GPU เปรียบเทียบแพ็กเกจ

เริ่มต้นที่ $14.47/mo · ลด 50% · ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต

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

Deep Learning GPU Server โดยสรุป

เซิร์ฟเวอร์ Cloudzy GPU สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก ใช้ NVIDIA A100, RTX 5090 และ RTX 4090 GPUs พร้อม PCI passthrough เต็มรูปแบบ AMD EPYC CPUs, NVMe พื้นที่จัดเก็บข้อมูล, DDR5 หน่วยความจำ และ 40 Gbps uplink ครอบคลุม 12 ภูมิภาค. แผน CPU เริ่มต้นที่ $2.48/mo; แผน GPU ดูได้ที่หน้าราคา Cloudzy ให้บริการมา 122,000+ ผู้ใช้งานตั้งแต่ 2008 คะแนน 4.6/5 บน Trustpilot. 14 วัน คืนเงินสำหรับทุกแผน

ราคาเริ่มต้น
$2.48 / month
การจัดสรรทรัพยากร
60 วินาที
ภูมิภาค
12 แห่งทั่วโลก
เวลาทำงาน SLA
99.95%
คืนเงิน
14 วัน
ก่อตั้ง
2008

ทำไมนักพัฒนาถึงเลือก Cloudzy

ที่ชื่นชอบของ นักพัฒนา

สี่สิ่งที่ผู้ใช้เปรียบเทียบเราจริงๆ และเราทำได้ครบทุกข้อ

โครงสร้างพื้นฐานสเปคสูง

AMD EPYC รุ่นล่าสุด, สตอเรจ NVMe ล้วน, แรม DDR5, อัปลิงก์ 40 Gbps ประสิทธิภาพ Single-thread นำหน้าทุกระดับแพลน

ทดลองใช้โดยไม่มีความเสี่ยง

รับประกันคืนเงินภายใน 14 วันทุกแพ็กเกจ ไม่ต้องให้เหตุผล ไม่มีค่าติดตั้ง ยกเลิกได้ตลอดเวลาจากแดชบอร์ด

Uptime 99.95% SLA

ติดตามการทำงานอัตโนมัติใน 12 ภูมิภาค ค่า SLA ย้อนหลัง 30 วันของเราเปิดเผยต่อสาธารณะที่ status.cloudzy.com ไม่มีปิดบัง

ทีมซัพพอร์ตพร้อมตลอด 24/7

แชทสดและตอบกลับตั๋วโดยเฉลี่ยภายใน 5 นาที ดูแลโดยวิศวกร ไม่ใช่การตอบตามสคริปต์ เวลาแก้ไขปัญหาเฉลี่ยไม่เกิน 1 ชั่วโมง

กรณีการใช้งาน

ทำไมนักพัฒนาถึงเลือก
Deep Learning GPU Server ของ Cloudzy

การฝึกโมเดล

เทรน CNN, transformer และ diffusion model บน NVIDIA GPUs แบบ dedicated เต็มรูปแบบ พร้อม CUDA access เต็มรูปแบบ, NVMe สำหรับโหลดข้อมูลเร็ว และ NCCL สำหรับเทรนแบบ multi-GPU

การ fine-tune LLMs

Fine-tune Llama, Mistral หรือ Gemma บน A100 หรือ RTX 5090 ใช้ QLoRA บน VRAM ขนาด 24 GB หรือ fine-tune แบบเต็มบน 80 GB NVMe รองรับการเขียน checkpoint โดยไม่หยุดการเทรน

การให้บริการ Inference

ให้บริการโมเดลผ่าน vLLM, TGI หรือ Triton บน GPUs แบบ dedicated PCI passthrough หมายถึง VRAM และความเร็ว clock เต็มรูปแบบ ประสิทธิภาพเทียบเท่า bare metal

วิศวกรรมคอมพิวเตอร์

การตรวจจับวัตถุ, segmentation, สร้างรูปภาพ ใช้ OpenCV, YOLO และ Stable Diffusion ที่เร่งความเร็วด้วย GPU NVMe ดูแล pipeline ข้อมูลเทรนให้ไหลต่อเนื่องไม่ติดขัด

การวิจัยและสร้างต้นแบบ

Jupyter notebook, การติดตาม experiment และการปรับ hyperparameter เปิด GPU server, รันการทดลอง แล้วปิดได้เลย รับประกันคืนเงินภายใน 14 วัน ลดความเสี่ยงสำหรับโปรเจกต์ใหม่

การประมวลผลข้อมูลเบื้องต้น

RAPIDS, cuDF, cuML ประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย GPU ทำความสะอาด แปลงรูปแบบ และสร้าง feature ก่อนเทรน การอ่านข้อมูลด้วย NVMe ช่วยให้ GPU ทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

60s
การจัดสรรทรัพยากร
40 Gbps
ลิงก์ขึ้น
NVMe เท่านั้น
พื้นที่จัดเก็บข้อมูล
12
ภูมิภาค
99.95%
เวลาทำงาน SLA
14 วัน
คืนเงิน

เครือข่ายทั่วโลก

12 ภูมิภาค. สี่ทวีป.
ไม่กี่คลิกก็พร้อมใช้งาน

วาง Deep Learning GPU Server ให้ใกล้กับผู้ใช้ของคุณมากที่สุดเท่าที่ทำได้ latency ค่ามัธยฐาน P50 ต่ำกว่า 10 ms ในอเมริกาเหนือและยุโรป

ดู 12 ภูมิภาคทั้งหมด
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

ราคา

จ่ายเฉพาะที่ใช้จริง แค่นั้นเอง

รายชั่วโมง รายเดือน หรือรายปี ไม่มีค่าธรรมเนียมข้อมูลขาออก ไม่มีสัญญาผูกมัด ขณะนี้ ลด 50% ทุกแพลน

ยอดนิยม
4 GB DDR5

งาน GPU เบื้องต้น · เตรียมการ fine-tuning

$14.47 /เดือน
$28.95/mo −50%
Deploy เลย
คืนเงินภายใน 14 วัน
  • 2 vCPU @ EPYC
  • 120 GB NVMe
  • 5 TB · 40 Gbps
  • IPv4 + IPv6 เฉพาะ
  • Root SSH · KVM
8 GB DDR5

Pipeline ข้อมูลเทรน · preprocessing

$26.475 /เดือน
$52.95/mo −50%
Deploy เลย
คืนเงินภายใน 14 วัน
  • 4 vCPU @ EPYC
  • 240 GB NVMe
  • 7 TB · 40 Gbps
  • IPv4 + IPv6 เฉพาะ
  • Root SSH · KVM
16 GB DDR5

การประสานงาน multi-GPU · การให้บริการโมเดล

$49.98 /เดือน
$99.95/mo −50%
Deploy เลย
คืนเงินภายใน 14 วัน
  • 8 vCPU @ EPYC
  • 350 GB NVMe
  • 10 TB · 40 Gbps
  • IPv4 + IPv6 เฉพาะ
  • Root SSH · KVM
32 GB DDR5

การเทรนขนาดใหญ่ · distributed compute

$109.975 /เดือน
$219.95/mo −50%
Deploy เลย
คืนเงินภายใน 14 วัน
  • 12 vCPU @ EPYC
  • 750 GB NVMe
  • 12 TB · 40 Gbps
  • IPv4 + IPv6 เฉพาะ
  • Root SSH · KVM
ต้องการมากกว่านี้? ดูทั้ง 10 แพลน (สูงสุด 64 GB)

FAQ — เซิร์ฟเวอร์ Deep Learning GPU

คำถามที่พบบ่อย คำตอบตรงๆ

มี GPU รุ่นไหนให้เลือกบ้าง?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) และ RTX 4090 (1x, 2x, 4x) ทุกรุ่นใช้ PCI passthrough โดย GPU จะถูก dedicate ให้กับ VM ของคุณโดยเฉพาะ ไม่แชร์กับผู้อื่น VRAM เต็ม, clock speed เต็ม, CUDA access เต็มรูปแบบ ดูรายละเอียดแผน GPU และความพร้อมให้บริการได้ที่หน้าราคา

GPUs เป็นแบบแชร์หรือ dedicated?
Dedicated PCI passthrough ให้ VM ของคุณเข้าถึง GPU ทางกายภาพแบบ exclusive CUDA, NVENC และ NCCL ทำงานเหมือน bare metal ทุกประการ ไม่มี time-sharing, ไม่มี MIG partitioning และไม่มี overhead จากการ virtualization บน GPU เอง

รองรับ CUDA เวอร์ชันอะไรบ้าง?
แผน GPU มาพร้อม CUDA image ที่ตั้งค่าไว้แล้ว ปัจจุบันเป็น CUDA 12.x บน Ubuntu LTS คุณสามารถติดตั้ง CUDA เวอร์ชันใดก็ได้ที่ต้องการ เพราะมี root access เต็มรูปแบบ PyTorch, TensorFlow, JAX และ framework อื่น ๆ ติดตั้งผ่าน pip หรือ conda ได้ตามปกติ

ต้องการ VRAM เท่าไหร่สำหรับ deep learning?
ขึ้นอยู่กับโมเดลของคุณ การ fine-tune โมเดล 7B LLM ด้วย QLoRA ใช้ VRAM 24 GB การ fine-tune แบบเต็มรูปแบบของโมเดล 7B ต้องการ 40 GB ขึ้นไป การเทรนตั้งแต่ต้นบนโมเดลขนาดใหญ่ หรือการรัน fp16 inference บนโมเดล 70B ต้องการ 80 GB (A100) เลือกแพลน GPU ให้ตรงกับ memory footprint ของโมเดลคุณ

ฉันสามารถเทรนแบบ multi-GPU ได้ไหม?
ได้เลย แพลนที่มี 2x หรือ 4x GPU รองรับ NCCL สำหรับ distributed training PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP ทำงานได้ตามปกติทุกอย่าง สตอเรจ NVMe รองรับการบันทึก checkpoint โดยไม่ทำให้ training loop สะดุด

แพลน GPU มีนโยบายคืนเงินไหม?
มีครับ คืนเงินเต็มจำนวนภายใน 14 วัน ไม่มีคำถามใดๆ ทั้งสิ้น รันงานเทรนจริงของคุณ ทดสอบ inference pipeline ของคุณได้เลย ถ้า GPU server ไม่ตรงกับความต้องการ คุณจะได้เงินคืนทุกบาท

การจัดเตรียมเซิร์ฟเวอร์ใช้เวลานานแค่ไหน?
60 วินาทีหลังการยืนยันการชำระเงิน แพลน GPU บูตพร้อม CUDA image ที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า nvidia-smi พร้อมใช้งานทันที ติดตั้ง framework และเริ่มเทรนได้ภายในไม่กี่นาที ไม่ใช่ชั่วโมง

ใช้สำหรับ inference บน production ได้ไหม?
ได้ GPU แบบ dedicated, uptime 99.95% SLA, IPv4 แบบ dedicated รัน vLLM, Triton หรือ inference server ของคุณเองไว้หลัง load balancer ได้เลย เครือข่าย 40 Gbps รองรับ inference traffic ปริมาณสูงได้สบาย

ได้รับ CPU และ storage ด้วยไหม?
ได้ แพลน GPU รวม CPU แบบ AMD EPYC (12-64 vCPU ขึ้นอยู่กับแพลน), RAM DDR5 (48-768 GB) และ storage NVMe (500 GB ถึง 6 TB) CPU จัดการ data preprocessing ในขณะที่ GPU เทรนโมเดล NVMe ช่วยให้การโหลดข้อมูลรวดเร็วอยู่เสมอ

ราคาเปรียบเทียบกับผู้ให้บริการ cloud GPU รายอื่นอย่างไร?
แพลน GPU ของ Cloudzy ใช้ฮาร์ดแวร์แบบ dedicated ไม่มี time-sharing overhead ราคาแสดงบนหน้า pricing ชัดเจนทั้งรายเดือนและรายปี ไม่มีค่า compute-hour แอบแฝง และยังทดสอบได้ก่อนตัดสินใจด้วยนโยบายคืนเงิน 14 วัน

GPU แบบ dedicated พร้อมใช้งานทันที
เริ่มใช้งานใน 60 วินาที

ปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ GPU เปรียบเทียบแผนทั้งหมด

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต · รับประกันคืนเงินภายใน 14 วัน · ยกเลิกได้ทุกเมื่อ