Addestramento del modello
Addestra CNN, transformer e modelli di diffusione su NVIDIA GPU dedicati. Accesso completo a CUDA, NVMe per il caricamento rapido dei dati, NCCL per il training multi-GPU.
Server GPU per Deep Learning
Addestra modelli su
GPU dedicate.
NVIDIA A100, RTX 5090 e RTX 4090, PCI passthrough completo, non condiviso.
Storage NVMe per il caricamento rapido dei dati. Cloud indipendente dal 2008.
Oltre 122.000 utenti si affidano a Cloudzy. Rimborso entro 14 giorni, senza domande.
A partire da $14.47/mo · 50% di sconto · Nessuna carta di credito richiesta
~ ssh root@vps-001
connesso
$ ssh root@gpu-srv-001
Benvenuto in Ubuntu 24.04 LTS (CUDA 12.4)
root@gpu-srv-001:~$ nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv
nome, memoria totale [MiB]
NVIDIA A100-SXM4-80GB, 81920 MiB
root@gpu-srv-001:~$ python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
Vero
root@gpu-srv-001:~$ torchrun --nproc_per_node=1 train.py --epochs 50
Epoch 1/50 | Loss: 0.4821 | LR: 1e-4
Server GPU per Deep Learning in sintesi
Server Cloudzy Deep Learning GPU usa NVIDIA A100, RTX 5090 e RTX 4090 con PCI passthrough completo. AMD EPYC CPUs, NVMe archiviazione, DDR5 memoria e 40 Gbps uplink in 13 regioni. I piani CPU partono da $2.48/mo; i piani GPU sono disponibili nella pagina dei prezzi. Cloudzy ha servito 122,000+ utenti da 2008, valutato 4.7/5 su Trustpilot. 14 giorni soddisfatti o rimborsati su tutti i piani.
- Prezzo iniziale
- 2,48 $ / mese
- Provisioning
- 60 secondi
- Regioni
- 13 nel mondo
- SLA di uptime
- 99.95%
- Rimborso del denaro
- 14 giorni
- Fondato
- 2008
Perché gli sviluppatori scelgono Cloudzy
Un esperto di tecnologia preferito
Le quattro cose su cui i clienti ci confrontano davvero, fatte bene.
Infrastruttura ad alte specifiche
AMD EPYC di ultima generazione, storage solo NVMe, memoria DDR5, uplink da 40 Gbps. Prestazioni single-thread di vertice in ogni piano.
Prova senza rischi
Garanzia di rimborso entro 14 giorni su ogni piano. Senza domande. Niente costi di setup. Annulla quando vuoi dalla dashboard.
SLA di uptime al 99,95%
Monitoraggio automatico in 13 regioni. Il nostro SLA degli ultimi 30 giorni è tracciato pubblicamente su status.cloudzy.com, senza nascondere nulla.
Supporto umano 24 ore su 24
Risposte alla chat live e ai ticket di solito sotto i 5 minuti. Tecnici, non lettori di script. Risoluzione media sotto un'ora.
Casi d'uso
Perché gli sviluppatori scelgono
Server Cloudzy Deep Learning GPU.
Fine-tuning di LLM
Esegui il fine-tuning di Llama, Mistral o Gemma su A100 o RTX 5090. QLoRA su 24 GB di VRAM, fine-tuning completo su 80 GB. NVMe gestisce la scrittura dei checkpoint senza bloccare il training.
Inference serving
Servi i modelli tramite vLLM, TGI o Triton su GPU dedicati. Il PCI passthrough garantisce VRAM completa e clock alla massima frequenza: stesse prestazioni del bare metal.
Visione artificiale
Object detection, segmentazione, generazione di immagini. OpenCV, YOLO e Stable Diffusion accelerati da GPU. NVMe mantiene le pipeline dei dati di training sempre alimentate, senza colli di bottiglia.
Ricerca e prototipazione
Notebook Jupyter, tracking degli esperimenti, hyperparameter sweep. Avvia server GPU, esegui gli esperimenti, spegnili quando hai finito. I 14 giorni soddisfatti o rimborsati abbassano il rischio su nuovi progetti.
Preprocessamento dei dati
RAPIDS, cuDF, cuML. Elaborazione dati accelerata da GPU per dataset di grandi dimensioni. Pulisci, trasforma e featurizza i dati prima del training. Le letture NVMe mantengono alta l'utilizzazione della GPU.
60s
Provisioning
40 Gbps
Collegamento ascendente
Solo NVMe
Archiviazione
13
Regioni
99.95%
SLA di uptime
14 giorni
Rimborso del denaro
Rete globale
13 regioni. Quattro continenti.
A un clic di distanza.
Posiziona il tuo Server Deep Learning GPU il più vicino possibile ai tuoi utenti. Latenza mediana P50 sotto i 10 ms in Nord America e in Europa.
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Prezzi
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Il più scelto
4 GB DDR5
Workload GPU entry-level · preparazione al fine-tuning
$14.47 /mese
$28.95/mo −50%
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Rimborso entro 14 giorni
- 2 vCPU @ EPYC
- 120 GB NVMe
- 5 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicati
- SSH root · KVM
8 GB DDR5
Pipeline dei dati di training · preprocessing
$26.475 /mese
$52.95/mo −50%
Distribuisci ora
Rimborso entro 14 giorni
- 4 vCPU @ EPYC
- 240 GB NVMe
- 7 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicati
- SSH root · KVM
16 GB DDR5
Coordinamento multi-GPU · serving dei modelli
$49.98 /mese
$99.95/mo −50%
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Rimborso entro 14 giorni
- 8 vCPU @ EPYC
- 350 GB NVMe
- 10 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicati
- SSH root · KVM
32 GB DDR5
Training su larga scala · calcolo distribuito
$109.975 /mese
$219.95/mo −50%
Distribuisci ora
Rimborso entro 14 giorni
- 12 vCPU @ EPYC
- 750 GB NVMe
- 12 TB · 40 Gbps
- IPv4 + IPv6 dedicati
- SSH root · KVM
FAQ — Server Deep Learning GPU
Domande frequenti, risposte chiare.
Quali GPU sono disponibili?
NVIDIA A100 (1x, 2x, 4x), RTX 5090 (1x, 2x) e RTX 4090 (1x, 2x, 4x). Tutte usano PCI passthrough: la GPU è dedicata alla tua VM, non condivisa. VRAM completa, clock alla massima frequenza, accesso completo a CUDA. Consulta la pagina dei prezzi per i dettagli sui piani GPU e la disponibilità.
Le GPU sono condivise o dedicate?
Dedicate. Il PCI passthrough assegna alla tua VM accesso esclusivo alla GPU fisica. CUDA, NVENC e NCCL si comportano esattamente come su bare metal. Nessuna condivisione del tempo, nessun partizionamento MIG, nessun overhead di virtualizzazione sulla GPU stessa.
Quale versione di CUDA è disponibile?
I piani GPU vengono forniti con immagini CUDA preconfigurate, attualmente CUDA 12.x su Ubuntu LTS. Puoi installare qualsiasi versione di CUDA di cui hai bisogno, dato che hai accesso root completo. PyTorch, TensorFlow, JAX e altri framework si installano tramite pip o conda come di consueto.
Quanta VRAM mi serve per il deep learning?
Dipende dal modello. Il fine-tuning di un LLM da 7B con QLoRA entra in 24 GB. Il fine-tuning completo di un modello da 7B richiede 40+ GB. L'addestramento da zero su modelli grandi o l'inferenza fp16 su modelli da 70B richiede 80 GB (A100). Scegli il piano GPU in base al footprint di memoria del tuo modello.
Posso fare training multi-GPU?
Sì. I piani con 2x o 4x GPU supportano NCCL per il training distribuito. PyTorch DDP, DeepSpeed, FSDP funzionano tutti come previsto. Lo storage NVMe gestisce i salvataggi dei checkpoint senza bloccare il loop di training.
C'è una garanzia soddisfatti o rimborsati sui piani GPU?
Sì, 14 giorni, rimborso completo, senza domande. Esegui il tuo job di training reale, valuta la tua pipeline di inferenza. Se il server GPU non soddisfa le tue esigenze, ricevi indietro i tuoi soldi.
Quanto è veloce l'attivazione?
60 secondi dalla conferma del pagamento. I piani GPU si avviano con un'immagine CUDA preconfigurata, nvidia-smi risponde immediatamente. Installa il tuo framework e inizia a fare training in minuti, non ore.
Posso usarli per l'inferenza in produzione?
Sì. GPU dedicata, SLA di uptime al 99,95% SLA, IPv4 dedicato. Usa vLLM, Triton, o il tuo server di inferenza personalizzato dietro un load balancer. La rete da 40 Gbps gestisce traffico di inferenza ad alto throughput.
Ottengo anche CPU e storage?
Sì. I piani GPU includono AMD EPYC CPU (da 12 a 64 vCPU a seconda del piano), DDR5 RAM (da 48 a 768 GB) e storage NVMe (da 500 GB a 6 TB). Il CPU si occupa del preprocessing dei dati mentre la GPU esegue il training. Lo storage NVMe mantiene il caricamento dei dati veloce.
Come si confrontano i prezzi con i provider cloud GPU?
I piani GPU di Cloudzy usano hardware dedicato senza overhead di time-sharing. I prezzi sono indicati nella pagina dei prezzi: tariffe mensili e annuali trasparenti, senza costi nascosti per ora di calcolo. La garanzia di 14 giorni ti permette di testare prima di impegnarti.
GPU dedicate, disponibili ora.
Pronti in 60 secondi.
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