Навчання моделі
Навчайте CNN, трансформери та дифузійні моделі на виділених NVIDIA GPU. Повний доступ до CUDA, NVMe для швидкого завантаження даних, NCCL для навчання на кількох GPU.
Сервер GPU для глибокого навчання
Навчати моделі на
виділені GPU.
NVIDIA A100, RTX 5090 і RTX 4090, повний PCI passthrough, без спільного використання.
Сховище NVMe для швидкого завантаження даних. Незалежна хмара з 2008 року.
Понад 122 000 користувачів довіряють Cloudzy. Повернення коштів протягом 14 днів без жодних питань.
Починаючи з $14.47/mo · Знижка 50% · Без кредитної картки
~ ssh root@vps-001
підключено
$ ssh root@gpu-srv-001
Ласкаво просимо в Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
назва, загальна пам'ять [МіБ]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Правда
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 Сервер — коротко про головне
Cloudzy Deep Learning GPU Сервери використовуйте NVIDIA A100, RTX 5090 та RTX 4090 GPU із повним PCI passthrough. AMD EPYC ЦПУ, NVMe зберігання, DDR5 пам'ять та 40 Gbps мережеві з'єднання через 12 регіонів. Плани CPU починаються від $2.48/mo; плани GPU доступні на сторінці цін. Cloudzy обслужив 122,000+ користувачів з 2008, оцінено 4.6/5 на Trustpilot. 14-денний повернення коштів для всіх планів.
- Стартова ціна
- $2.48 / month
- Підготовка
- 60 секунд
- Регіони
- 12 по всему миру Wait, let me correct that to Ukrainian (not Russian): 12 по всьому світу
- Час роботи SLA
- 99.95%
- Повернення грошей
- 14 днів
- Засновано
- 2008
Чому розробники обирають Cloudzy
Технічно підкований улюблене
Чотири параметри, за якими нас порівнюють найчастіше — і в кожному ми на висоті.
Потужна інфраструктура
Новітні AMD EPYC, сховище лише на NVMe, пам'ять DDR5, аплінки 40 Gbps. Найвища однопотокова продуктивність на кожному тарифному рівні.
Тест без ризику
Гарантія повернення коштів протягом 14 днів для кожного тарифу. Без зайвих запитань. Без плати за підключення. Скасуйте будь-коли через панель керування.
99.95% SLA час роботи
Автоматичний моніторинг у 12 регіонах. Наш показник SLA за останні 30 днів публічно відстежується на status.cloudzy.com — нічого не приховуємо.
цілодобова підтримка людини
Відповіді в чаті та по тікетах зазвичай протягом 5 хвилин. Інженери, а не оператори зі скриптом. Медіанний час вирішення — менше години.
Випадки використання
Чому розробники обирають
Deep Learning GPU Сервер від Cloudzy.
Дообучення LLM
Дообучуйте Llama, Mistral або Gemma на A100 чи RTX 5090. QLoRA на 24 GB VRAM, повне дообучення на 80 GB. NVMe записує чекпоінти без зупинки навчання.
Обслуговування висновків
Розгортайте моделі через vLLM, TGI або Triton на виділених GPU. PCI passthrough забезпечує повний VRAM і максимальні тактові частоти — така сама продуктивність, як на bare metal.
Комп'ютерний зір
Детекція об'єктів, сегментація, генерація зображень. Прискорені на GPU: OpenCV, YOLO, Stable Diffusion. NVMe підтримує безперебійне постачання даних у пайплайни навчання.
Дослідження та прототипування
Jupyter-ноутбуки, відстеження експериментів, перебір гіперпараметрів. Запускайте GPU сервери, проводьте експерименти, зупиняйте. 14 днів на повернення коштів — мінімальний ризик для нових проєктів.
Попередня обробка даних
RAPIDS, cuDF, cuML. Обробка великих датасетів з прискоренням на GPU. Очищайте, трансформуйте та витягуйте ознаки перед навчанням. Зчитування через NVMe тримає завантаження GPU на високому рівні.
60s
Підготовка
40 Gbps
Висхідна лінія зв'язку
Лише NVMe
Сховище
12
Регіони
99.95%
Час роботи SLA
14 днів
Повернення грошей
Глобальна мережа
12 регіонів. Чотири континенти.
Один клік.
Розміщуйте Deep Learning GPU Сервер якомога ближче до ваших користувачів. Медіанна затримка P50 — менше 10 ms у Північній Америці та Європі.
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
Ціноутворення
Платіть лише за те, що використовуєте. Це все.
Погодинно, щомісяця або щороку. Без плати за трафік. Без зобов'язань. Зараз Знижка 50% всі плани.
Найпопулярніші
4 GB DDR5
Початкові GPU навантаження · підготовка до дообучення
$14.47 /міс
$28.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів протягом 14 днів
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- Виділений IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
8 GB DDR5
Пайплайни навчальних даних · попередня обробка
$26.475 /міс
$52.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів протягом 14 днів
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- Виділений IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
16 GB DDR5
Координація кількох GPU · обслуговування моделей
$49.98 /міс
$99.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів протягом 14 днів
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- Виділений IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
32 GB DDR5
Масштабне навчання · розподілені обчислення
$109.975 /міс
$219.95/mo −50%
Розгорнути зараз
Повернення коштів протягом 14 днів
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- Виділений IPv4 + IPv6
- Root SSH · KVM
FAQ — Deep Learning GPU Сервер
Поширені запитання, прямі відповіді.
Які GPU доступні?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) та RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Усі використовують PCI passthrough — GPU виділено виключно вашій VM, без спільного доступу. Повний VRAM, максимальні тактові частоти, повний доступ до CUDA. Актуальні деталі планів і наявність дивіться на сторінці цін.
GPU спільні чи виділені?
Виділені. PCI passthrough надає вашій VM монопольний доступ до фізичного GPU. CUDA, NVENC, NCCL працюють точно так само, як на bare metal. Без поділу часу, без MIG-партиціонування, без накладних витрат віртуалізації на самому GPU.
Яка версія CUDA доступна?
Плани GPU постачаються з попередньо налаштованими образами CUDA — зараз це CUDA 12.x на Ubuntu LTS. Оскільки у вас є повний доступ root, ви можете встановити будь-яку потрібну версію CUDA. PyTorch, TensorFlow, JAX та інші фреймворки встановлюються через pip або conda як зазвичай.
Скільки VRAM потрібно для глибокого навчання?
Залежить від моделі. Дообробка 7B LLM з QLoRA вміщується в 24 GB. Повне дообробка 7B моделі потребує 40+ GB. Навчання з нуля на великих моделях або запуск fp16 інференсу на 70B моделі вимагає 80 GB (A100). Підбирайте план GPU відповідно до обсягу пам'яті вашої моделі.
Чи підтримується багато-GPU навчання?
Так. Плани з 2x або 4x GPU підтримують NCCL для розподіленого навчання. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP — все працює як очікується. NVMe сховище впорається зі збереженням чекпоінтів без затримок у циклі навчання.
Чи є гарантія повернення коштів для планів GPU?
Так — 14 днів, повне повернення, без зайвих запитань. Запустіть реальне завдання навчання, протестуйте свій інференс-пайплайн. Якщо сервер GPU не відповідає вашим вимогам — ви отримаєте гроші назад.
Як швидко відбувається розгортання?
60 секунд після підтвердження оплати. Плани GPU завантажуються з попередньо налаштованим образом CUDA, nvidia-smi відповідає одразу. Встановіть фреймворк і починайте навчання за хвилини, а не години.
Чи можна використовувати їх для інференсу в продакшені?
Так. Виділений GPU, гарантія доступності 99,95% SLA, виділений IPv4. Запускайте vLLM, Triton або власний інференс-сервер за балансувальником навантаження. Мережа 40 Gbps справляється з високим трафіком інференсу.
Чи входять до плану CPU та сховище?
Так. Плани GPU включають AMD EPYC CPU (12-64 vCPU залежно від плану), DDR5 RAM (48-768 GB) та NVMe сховище (500 GB до 6 TB). CPU обробляє попередню обробку даних, поки GPU тренується. NVMe забезпечує швидке завантаження даних.
Як ціни порівнюються з хмарними провайдерами GPU?
Плани Cloudzy GPU використовують виділене залізо без накладних витрат на розподіл часу. Ціни вказані на сторінці тарифів — прозорі місячні та річні ставки без прихованих нарахувань за обчислювальні години. Повернення коштів протягом 14 днів дає змогу перевірити все до оплати.
Виділені GPU — доступні вже зараз.
Розгорніть за 60 секунд.
Без кредитної картки · Повернення коштів протягом 14 днів · Скасування будь-коли