Huấn luyện mô hình
Huấn luyện CNN, transformer và diffusion model trên NVIDIA GPU chuyên dụng. Toàn quyền truy cập CUDA, NVMe để tải dữ liệu nhanh, NCCL cho huấn luyện đa GPU.
Máy chủ GPU Deep Learning
Đào tạo mô hình trên
GPU chuyên dụng.
NVIDIA A100, RTX 5090 và RTX 4090, PCI passthrough toàn phần, không chia sẻ.
Storage NVMe để tải dữ liệu nhanh. Nhà cung cấp cloud độc lập từ năm 2008.
Hơn 122.000 người dùng tin tưởng Cloudzy. Hoàn tiền trong 14 ngày, không cần giải thích.
Bắt đầu từ $14.47/mo · Giảm 50% · Không cần thẻ tín dụng
~ ssh root@vps-001
kết nối
$ ssh root@gpu-srv-001
Chào mừng bạn đến với Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
tên, bộ nhớ.tổng [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Đúng
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
Tổng quan về máy chủ GPU Deep Learning
Máy Chủ Deep Learning Cloudzy GPU dùng NVIDIA A100, RTX 5090 và RTX 4090 với PCI passthrough toàn phần. AMD EPYC CPUs, NVMe lưu trữ, DDR5 bộ nhớ và 40 Gbps kết nối liên tục 12 vùng. Gói CPU bắt đầu từ $2.48/mo; xem các gói GPU trên trang giá. Cloudzy đã phục vụ 122,000+ người dùng từ 2008, được đánh giá 4.6/5 trên Trustpilot. 14 ngày hoàn tiền cho tất cả các gói.
- Giá bắt đầu
- $2.48 / month
- Cấp phát
- 60 giây
- Các vùng
- 12 trên toàn thế giới
- Thời gian hoạt động SLA
- 99.95%
- Hoàn lại tiền
- 14 ngày
- Được thành lập
- 2008
Tại sao developers chọn Cloudzy
Một người am hiểu công nghệ yêu thích
Bốn tiêu chí người dùng thực sự so sánh - chúng tôi làm tốt cả bốn.
Cấu hình phần cứng cao cấp
AMD EPYC thế hệ mới nhất, lưu trữ chỉ dùng NVMe, bộ nhớ DDR5, uplink 40 Gbps. Hiệu năng single-thread dẫn đầu ở mọi gói.
Dùng thử không rủi ro
Hoàn tiền trong 14 ngày cho mọi gói dịch vụ. Không cần giải thích. Không phí cài đặt. Hủy bất cứ lúc nào từ bảng điều khiển.
99.95% thời gian hoạt động SLA
Giám sát tự động trên 12 khu vực. Chỉ số SLA trong 30 ngày gần nhất được theo dõi công khai tại status.cloudzy.com, không che giấu.
Hỗ trợ con người 24/7
Chat trực tiếp và phản hồi ticket thường dưới 5 phút. Kỹ sư thực sự xử lý, không phải đọc kịch bản. Thời gian giải quyết trung bình dưới 1 giờ.
Các trường hợp sử dụng
Lý do các developer chọn
Máy Chủ Deep Learning GPU của Cloudzy.
Fine-tuning LLM
Fine-tune Llama, Mistral hoặc Gemma trên A100 hoặc RTX 5090. QLoRA với 24 GB VRAM, fine-tune toàn phần với 80 GB. NVMe xử lý ghi checkpoint mà không làm gián đoạn quá trình huấn luyện.
Phục vụ Inference
Triển khai model qua vLLM, TGI hoặc Triton trên GPU chuyên dụng. PCI passthrough đảm bảo toàn bộ VRAM và tốc độ xung nhịp đầy đủ, hiệu năng ngang bare metal.
Thị giác máy tính
Phát hiện đối tượng, phân vùng ảnh, tạo ảnh. OpenCV, YOLO, Stable Diffusion được tăng tốc bằng GPU. NVMe giữ pipeline dữ liệu huấn luyện luôn thông suốt, không tắc nghẽn.
Nghiên cứu & Xây dựng mẫu
Jupyter notebook, theo dõi thí nghiệm, quét siêu tham số. Khởi động máy chủ GPU, chạy thí nghiệm, tắt khi xong. Hoàn tiền trong 14 ngày giúp giảm rủi ro cho dự án mới.
Tiền xử lý dữ liệu
RAPIDS, cuDF, cuML. Xử lý dữ liệu được tăng tốc bằng GPU cho tập dữ liệu lớn. Làm sạch, biến đổi và trích xuất đặc trưng trước khi huấn luyện. Đọc qua NVMe giữ mức sử dụng GPU luôn cao.
60s
Cấp phát
40 Gbps
Liên kết lên
Chỉ NVMe
Lưu trữ
12
Các vùng
99.95%
Thời gian hoạt động SLA
14 ngày
Hoàn lại tiền
Mạng toàn cầu
12 khu vực. Bốn châu lục.
Chỉ một cú nhấp.
Đặt Máy Chủ Deep Learning GPU của bạn gần người dùng nhất có thể. Độ trễ trung vị P50 dưới 10 ms tại Bắc Mỹ và châu Âu.
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
Định giá
Chỉ trả tiền cho những gì bạn dùng. Đó là tất cả.
Theo giờ, theo tháng, hoặc theo năm. Không phí băng thông đầu ra. Không ràng buộc. Hiện tại Giảm 50% tất cả các gói.
Phổ biến nhất
4 GB DDR5
Tác vụ GPU cơ bản · chuẩn bị fine-tuning
$14.47 /tháng
$28.95/mo −50%
Triển khai ngay
Hoàn tiền trong 14 ngày
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 Chuyên Dụng
- Gốc SSH · KVM
8 GB DDR5
Pipeline dữ liệu huấn luyện · tiền xử lý
$26.475 /tháng
$52.95/mo −50%
Triển khai ngay
Hoàn tiền trong 14 ngày
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 Chuyên Dụng
- Gốc SSH · KVM
16 GB DDR5
Điều phối đa GPU · triển khai model
$49.98 /tháng
$99.95/mo −50%
Triển khai ngay
Hoàn tiền trong 14 ngày
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 Chuyên Dụng
- Gốc SSH · KVM
32 GB DDR5
Huấn luyện quy mô lớn · tính toán phân tán
$109.975 /tháng
$219.95/mo −50%
Triển khai ngay
Hoàn tiền trong 14 ngày
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 Chuyên Dụng
- Gốc SSH · KVM
FAQ — Máy Chủ Deep Learning GPU
Những câu hỏi thường gặp, câu trả lời thẳng thắn.
Những GPU nào hiện có?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) và RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Tất cả đều dùng PCI passthrough, GPU được cấp riêng cho VM của bạn, không dùng chung. Toàn bộ VRAM, tốc độ xung nhịp đầy đủ, toàn quyền truy cập CUDA. Xem trang giá để biết thông tin và tình trạng sẵn có của các gói GPU hiện tại.
GPU dùng chung hay chuyên dụng?
Chuyên dụng. PCI passthrough cho VM của bạn quyền truy cập độc quyền vào GPU vật lý. CUDA, NVENC, NCCL hoạt động hoàn toàn giống bare metal. Không chia sẻ thời gian, không phân vùng MIG, không có overhead ảo hóa trên chính GPU.
Phiên bản CUDA nào được cung cấp?
Các gói GPU đi kèm image CUDA được cấu hình sẵn, hiện là CUDA 12.x trên Ubuntu LTS. Bạn có thể cài bất kỳ phiên bản CUDA nào vì có quyền root đầy đủ. PyTorch, TensorFlow, JAX và các framework khác cài qua pip hoặc conda như thường.
Tôi cần bao nhiêu VRAM cho deep learning?
Tùy vào model của bạn. Fine-tuning một LLM 7B với QLoRA chỉ cần 24 GB. Full fine-tune một model 7B cần hơn 40 GB. Huấn luyện từ đầu với các model lớn hoặc chạy inference fp16 70B cần 80 GB (A100). Chọn gói GPU phù hợp với dung lượng bộ nhớ mà model của bạn yêu cầu.
Tôi có thể huấn luyện với nhiều GPU không?
Có. Các gói 2x hoặc 4x GPU hỗ trợ NCCL cho distributed training. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP đều hoạt động bình thường. Storage NVMe xử lý việc lưu checkpoint mà không làm gián đoạn vòng lặp huấn luyện.
Các gói GPU có bảo đảm hoàn tiền không?
Có, 14 ngày, hoàn tiền toàn bộ, không hỏi lý do. Chạy thử job huấn luyện thực tế, benchmark pipeline inference của bạn. Nếu server GPU không đáp ứng yêu cầu, bạn sẽ được hoàn tiền.
Tốc độ khởi tạo máy chủ nhanh như thế nào?
60 giây kể từ khi xác nhận thanh toán. Các gói GPU khởi động với image CUDA đã được cấu hình sẵn, nvidia-smi phản hồi ngay lập tức. Cài framework của bạn và bắt đầu huấn luyện trong vài phút, không phải vài giờ.
Tôi có thể dùng cho inference trên môi trường production không?
Có. GPU chuyên dụng, SLA uptime 99,95% SLA, IPv4 riêng biệt. Chạy vLLM, Triton, hoặc inference server của bạn đằng sau một load balancer. Mạng 40 Gbps xử lý được lưu lượng inference thông lượng cao.
Tôi có được cấp CPU và storage không?
Có. Các gói GPU bao gồm CPU AMD EPYC (12-64 vCPU tùy gói), RAM DDR5 (48-768 GB) và storage NVMe (500 GB đến 6 TB). CPU đảm nhận việc tiền xử lý dữ liệu trong khi GPU huấn luyện. NVMe giữ tốc độ tải dữ liệu luôn nhanh.
Giá so với các nhà cung cấp GPU trên cloud thế nào?
Các gói GPU của Cloudzy dùng phần cứng chuyên dụng, không chia sẻ tài nguyên. Giá được niêm yết công khai trên trang pricing, với mức tháng và năm rõ ràng, không có phí compute-hour ẩn. Bảo đảm hoàn tiền 14 ngày để bạn dùng thử trước khi cam kết.
GPU chuyên dụng, sẵn sàng ngay.
Triển khai trong 60 giây.
Không cần thẻ tín dụng · Hoàn tiền trong 14 ngày · Hủy bất cứ lúc nào