Sewa pelayan GPU, NVIDIA L4 dan RTX PRO 6000
Pelayan awan GPU yang dibandingkan secara sejam dan digunakan secara bulanan
- NVIDIA L4 dan RTX PRO 6000
- Cakera NVMe dan IPv4 khusus
- Untuk inferens AI dan rendering
Pelayan awan GPU ialah pelayan dengan unit pemprosesan grafik (GPU) yang disewa dari pusat data untuk pengiraan selari seperti inferens AI, fine-tuning model, pemprosesan video dan rendering. Sewa pelayan awan GPU HELPER VPS bermula pada $0.3304 sejam untuk satu NVIDIA L4, dengan pembayaran sebenar melalui invois bulanan.
NVIDIA L4
Memori GPU 24GB
033$/ jam
Kira kira $241 sebulan
- 1 L4, 24 GB
- 8 vCPU
- 32 GB RAM
- 250 GB NVMe
- Pemindahan 5 TB sebulan
2 NVIDIA L4
Memori GPU 48GB
066$/ jam
Kira kira $482 sebulan
- 2 L4, 48 GB
- 16 vCPU
- 64 GB RAM
- 500 GB NVMe
- Pemindahan 8 TB sebulan
RTX PRO 6000
Memori GPU 96GB
67144$/ bulan
Dibayar setiap bulan
- 1 RTX PRO 6000, 96 GB
- 18 vCPU
- 96 GB RAM
- 900 GB NVMe
- Pemindahan 10 TB sebulan
Jika kerja anda lama menggunakan teras CPU tanpa GPU VPS CPU khusus
Untuk kerja apakah pelayan awan GPU digunakan?
GPU unggul dalam membahagikan pengiraan yang sama kepada ribuan bahagian dan memprosesnya sekali gus. Oleh itu, perbezaannya dengan pelayan CPU sangat besar untuk kerja AI yang banyak operasi matriks dan kerja video yang diproses mengikut piksel. Berikut empat kegunaan utama sewa pelayan GPU.
Inferens model AI dan perkhidmatan API
Kegunaan untuk meletakkan model bahasa, model penjanaan imej atau model pengecaman suara yang sudah dilatih pada pelayan, kemudian menjana dan mengembalikan jawapan setiap kali ada permintaan. Jalankan model dengan Ollama atau pelayan Python buatan sendiri, kemudian sambungkan ke aplikasi anda melalui alamat IPv4 khusus.
Fine-tuning model dan eksperimen
Sesuai untuk fine-tuning, iaitu melatih sedikit lagi model terbuka dengan data anda, serta eksperimen dengan menukar hyperparameter. Ubah kod dalam Jupyter dan terus lihat hasilnya, kemudian teruskan latihan dengan PyTorch.
Penukaran video dan pemprosesan penstriman
Kerja menukar banyak video ke format lain atau mengurangkan resolusi, serta memproses strim masa nyata, boleh dijalankan beberapa serentak sambil menjimatkan teras CPU jika menggunakan enjin pemprosesan video GPU.
Rendering 3D dan analisis data
Kerja yang pengiraannya boleh dipecahkan kecil, seperti rendering adegan 3D, pengkomputeran saintifik dan analisis selari data besar, juga sangat sesuai pada pelayan GPU. Hasilnya disimpan pada cakera NVMe yang lapang dan dimuat turun dalam had pemindahan bulanan.
L4 atau RTX PRO 6000, GPU manakah yang patut dipilih?
Ketiga-tiganya menggunakan cara pembayaran dan skrin pengurusan yang sama. Perbezaan terbesar ialah saiz memori GPU. Semak dahulu sama ada model dan data yang akan dimuatkan muat dalam memori GPU, kemudian pertimbangkan bilangan permintaan yang diproses serentak supaya mudah memilih.
NVIDIA L4
Satu GPU pusat data berkuasa rendah
Sesuai untuk
- Inferens model bahasa dan model imej kecil
- Penukaran video dan pemprosesan penstriman
- Projek peribadi yang kali pertama mencuba pelayan GPU
- Apabila mahu menyesuaikan kos dengan caj sejam yang rendah
2 NVIDIA L4
Konfigurasi dua GPU dalam satu pelayan
Sesuai untuk
- Melayan dua model berasingan serentak
- Eksperimen latihan yang dibahagikan kepada dua GPU
- Menjamin kapasiti API inferens dengan banyak permintaan
- Kerja yang juga memerlukan CPU dan memori dua kali ganda
RTX PRO 6000
Satu GPU besar dengan memori 96GB
Sesuai untuk
- Model besar yang banyak menggunakan memori GPU
- Fine-tuning dengan batch besar
- Rendering 3D resolusi tinggi dan simulasi
- Pasukan yang mahu menyelesaikan kerja besar pada satu GPU
GPU lebih baik secara sejam atau bulanan?
Semasa mencari sewa pelayan awan GPU, kebanyakannya dibandingkan dengan harga sejam. Untuk eksperimen yang hanya hidup beberapa jam sehari, caj sejam lebih mudah, manakala untuk pelayan yang hidup 24 jam seperti perkhidmatan, caj bulanan lebih penting. Walaupun untuk GPU yang sama, angka yang perlu diambil kira berbeza mengikut cara penggunaan. Oleh itu, sebaiknya tentukan dahulu berapa jam sehari pelayan akan hidup.
Supaya mudah dibandingkan, HELPER VPS memaparkan pelayan L4 dengan harga sejam, dan pembayaran sebenar diproses secara bulanan. Caj sejam didarab kira-kira 730 jam sebulan menjadi caj bulanan di bawah kad, dan RTX PRO 6000 terus dipaparkan dengan caj bulanan. Dengan melihat caj sejam dan bulanan bersama, perbandingan dari mana-mana sisi menjadi mudah.
Pembayaran bulanan mempunyai jumlah tetap, menjadikan perancangan bajet mudah. Untuk perkhidmatan yang sentiasa hidup seperti API inferens atau bot, atau latihan yang berjalan berhari-hari, anda tidak perlu mengira jam, dan jumlah yang sama dibayar setiap bulan untuk memastikan pelayan anda terus berjalan. Latihan panjang pun boleh dijalankan dari awal hingga akhir tanpa gangguan.
Apakah beza pelayan GPU dan VPS biasa?
VPS biasa ialah pelayan yang berkongsi vCPU, memori dan cakera, dan semua pengiraan dikendalikan oleh CPU. Pelayan GPU mempunyai GPU penuh tambahan, jadi kerja yang mengulang pengiraan sama dalam jumlah besar seperti pendaraban matriks diserahkan kepada GPU, manakala CPU mengendalikan penyediaan data dan pemprosesan permintaan. Kerana kedua-dua peranti berkongsi tugas, seluruh kerja selesai lebih pantas.
GPU mempunyai memori sendiri. Pemberat model dan nilai pertengahan pengiraan dimuatkan ke dalam memori GPU ini, jadi selalunya saiz memori GPU, bukan memori pelayan, yang menentukan skala kerja. L4 mempunyai 24GB setiap kad, dan RTX PRO 6000 96GB. Pelayan dua L4 menggunakan dua GPU 24GB bersama, jadi model boleh dibahagikan atau kerja dijalankan berasingan pada dua GPU.
Laman web, pangkalan data dan bot biasa berjalan dengan baik tanpa GPU, jadi VPS awan lebih sesuai. Tambah pelayan GPU apabila anda menjalankan model AI sendiri atau memproses video dalam jumlah besar, dan letakkan perkhidmatan lain pada VPS berpatutan untuk memastikan jumlah kos kekal rendah.
Berapakah caj sewa pelayan GPU?
Pelayan dengan satu NVIDIA L4 berharga $0.3304 sejam, kira-kira $241.19 sebulan. Dua L4 berharga $0.6608 sejam dan RTX PRO 6000 berharga $671.44 sebulan, dan vCPU, memori, cakera NVMe, pemindahan serta alamat IP semuanya termasuk dalam caj ini.
Caj yang dipilih berdasarkan memori GPU
Dibahagikan kepada tiga tahap, 24GB, 48GB dan 96GB, jadi boleh terus dipilih mengikut saiz model. Apabila GPU bertambah, CPU, memori, cakera dan pemindahan juga turut bertambah.
Kadar tetap yang merangkumi semua spesifikasi
Caj pada kad sudah merangkumi GPU, vCPU, memori, cakera NVMe, pemindahan bulanan serta IPv4 dan IPv6 khusus, jadi pengiraannya mudah.
Dibayar bulanan melalui invois
Bayar caj bulanan pada setiap tarikh bil untuk memastikan pelayan anda terus berjalan. Tiada kad untuk didaftarkan dan tiada tempoh kontrak: bayar apabila diperlukan.
HELPER VPS dalam angka
Pilih daripada 40 wilayah, 12 sistem pengendalian dan 10 aplikasi satu klik dalam satu akaun, dan bayar dengan segera. Angka di bawah berdasarkan apa yang dijual sekarang.
40
Lokasi pusat data
12
Sistem pengendalian
10
Aplikasi satu klik
$0.33
Harga permulaan produk ini (bulanan)
Alat AI yang terus boleh digunakan pada pelayan GPU
Mulakan kerja dengan cara yang biasa menggunakan Docker, Python, PyTorch, Ollama dan Jupyter di atas Ubuntu 24.04 dan CUDA.
- Ubuntu 24.04 + CUDA
- Docker
- Python
- PyTorch
- Ollama
- Jupyter
Sebab memilih pelayan GPU HELPER VPS
Pelayan dengan GPU penuh
Bilangan GPU yang tertera pada kad dipasang terus pada pelayan anda. Seluruh memori GPU boleh digunakan untuk model dan data anda.
Cakera NVMe yang lapang
Termasuk cakera NVMe 250GB hingga 900GB, jadi fail model, dataset dan hasil latihan boleh terus disimpan dalam pelayan.
CPU dan memori yang disesuaikan dengan GPU
Satu L4 dilengkapi 8 vCPU dan 32GB, RTX PRO 6000 dengan 18 vCPU dan 96GB, supaya peringkat penyediaan data tidak membuat GPU menunggu.
Pasang bebas dengan akses root
Pasang sendiri rangka kerja dan library versi yang dikehendaki di atas pemacu, dan tentukan sendiri cara perkhidmatan dijalankan.
IPv4 dan IPv6 khusus
Setiap pelayan mendapat satu alamat IPv4 khusus dan IPv6, jadi API inferens atau Jupyter boleh terus disambungkan ke domain anda.
Log masuk dengan kunci SSH
Daftarkan kunci awam untuk log masuk tanpa kata laluan. Cap jari dipaparkan dengan cara yang sama seperti ssh-keygen jadi anda terus tahu kunci mana yang digunakan.
Urus GPU dan VPS dengan satu akaun
Urus pelayan GPU dan VPS biasa dalam akaun yang sama, menjadikannya mudah untuk memisahkan pelayan model dan pelayan web.
Daftar dengan satu token akaun
Daftar dengan satu token akaun, dan jika token disimpan, anda masuk ke akaun yang sama dari mana-mana peranti.
Automasi dengan kunci API
Selepas bayaran pertama anda, dapatkan kunci API untuk mengendalikan senarai pelayan dan tugas pengurusan dari kod.
Di wilayah manakah pelayan GPU boleh digunakan?
HELPER VPS mempunyai pelayan di 40 bandar di Amerika, Eropah, Timur Tengah, Afrika dan Asia Pasifik. Wilayah yang boleh dipilih dipaparkan semasa anda memesan pelayan GPU; pilih satu yang dekat dengan pengguna dan data anda untuk respons yang lebih pantas.
Jerman
Belanda
United Kingdom
Perancis
7 bandar di Amerika Syarikat
Kanada
Brazil
Singapura
2 bandar di Jepun
2 bandar di India
2 bandar di Australia
Mexico
Sepanyol
Sweden
Poland
Afrika Selatan
Korea Selatan
Jerman
Belanda
United Kingdom
Perancis
7 bandar di Amerika Syarikat
Kanada
Brazil
Singapura
2 bandar di Jepun
2 bandar di India
2 bandar di Australia
Mexico
Sepanyol
Sweden
Poland
Afrika Selatan
Korea Selatan
Chile
Colombia
Itali
Switzerland
Finland
Turkiye
Emiriah Arab Bersatu
Israel
Arab Saudi
Nigeria
Hong Kong SAR China
Taiwan
Indonesia
Thailand
Soalan lazim pelayan GPU
Jawapan tentang caj sewa pelayan awan GPU, pembayaran dan pemilihan spesifikasi
Adakah pelayan GPU dibayar secara sejam?
Pelayan GPU diinvois bulanan. Pelayan L4 berharga $241.19 sebulan, dibayar semasa anda mencipta pelayan dan diperbaharui pada jumlah yang sama setiap bulan. Caj sejam $0.3304 dipaparkan untuk memudahkan perbandingan dengan perkhidmatan lain.
Berapakah kos satu pelayan GPU sebulan?
Pelayan satu NVIDIA L4 kira-kira $241.19 sebulan, pelayan dua L4 kira-kira $482.38, dan pelayan RTX PRO 6000 $671.44. Jumlah ini sudah merangkumi GPU, vCPU, memori, cakera NVMe, pemindahan bulanan serta IPv4 dan IPv6 khusus, jadi tiada caj spesifikasi tambahan.
Apakah beza 2 L4 dan RTX PRO 6000?
2 L4 ialah konfigurasi dengan dua GPU 24GB dalam satu pelayan, manakala RTX PRO 6000 ialah satu GPU dengan memori 96GB. Jika melayan dua model berasingan atau membahagikan kerja kepada dua GPU, 2 L4 lebih sesuai; jika perlu memuatkan model besar sepenuhnya dalam memori satu GPU, RTX PRO 6000 lebih sesuai.
Dengan kaedah pembayaran apakah pelayan GPU disewa?
Semasa memesan pelayan GPU, pilih kaedah pembayaran dan bayar caj bulanan. Pelayan dicipta sebaik sahaja bulan pertama dibayar, dan anda boleh memperbaharuinya dengan membayar jumlah yang sama pada setiap tarikh pembaharuan. Bayaran balik dikreditkan ke akaun anda.
Apakah yang berlaku jika saya tidak memperbaharui pembayaran pelayan GPU?
Jika anda tidak membayar pada tarikh pembaharuan, pelayan digantung. Anda boleh memperbaharuinya dalam tempoh 3 hari untuk memulakannya semula. Selepas 3 hari, pelayan dan data cakera dipadam, jadi sandarkan hasil latihan dan fail model terlebih dahulu. Anda boleh menyemak tarikh pembaharuan seterusnya di panel kawalan.
Adakah CUDA dan PyTorch perlu dipasang sendiri?
Panduan kami berasaskan persekitaran yang menggunakan alat AI seperti Docker, Python, PyTorch, Ollama dan Jupyter di atas Ubuntu 24.04 dan CUDA. Dengan akses root, anda boleh menambah library versi yang dikehendaki, atau terus memuat turun dan menjalankan imej Docker yang sudah anda bina.
Adakah GPU dikongsi dengan orang lain?
Bilangan GPU yang tertera pada kad dipasang terus pada pelayan anda, jadi seluruh memori GPU digunakan untuk kerja anda. Pada pelayan 2 L4, kedua-dua GPU adalah milik pelayan anda, dan anda sendiri menentukan kerja mana untuk GPU mana. CPU, memori dan cakera NVMe dalam pelayan juga diperuntukkan mengikut kad, tidak bercampur dengan kerja orang lain.
Mengapakah saiz memori GPU penting?
Pemberat model dan nilai pertengahan pengiraan dimuatkan ke dalam memori GPU, jadi saiz memori GPU menentukan skala kerja yang boleh dikendalikan. Walaupun untuk model yang sama, memori yang diperlukan berbeza mengikut ketepatan, saiz batch dan bilangan permintaan serentak, jadi kira keperluan dengan tetapan anda lalu pilih daripada 24GB, 48GB dan 96GB.
Bagaimana jika ruang storan tidak mencukupi?
Setiap pelayan GPU termasuk cakera NVMe 250GB, 500GB atau 900GB, jadi fail model dan data kerja boleh disimpan dalam pelayan. Jika dataset dan hasil yang disimpan lama diletakkan berasingan dalam storan objek, cakera pelayan GPU hanya digunakan untuk fail yang sedang dikerjakan jadi pengurusan mudah. Jika mahu kapasiti lebih lapang, pilih konfigurasi lebih tinggi dengan cakera lebih besar.
Bagaimanakah cara memesan pelayan GPU?
Klik butang Beli, buat akaun, pilih jenis pelayan GPU dan rantau, pilih kaedah pembayaran dan buat pesanan. Untuk soalan tentang pemilihan spesifikasi atau persekitaran anda, tanya terus di halaman sokongan selepas bayaran pertama anda.
Panduan pelayan GPU
Artikel panduan yang baik diikuti sejurus selepas menerima pelayan GPU
- Log masuk kali pertamaLangkah log masuk sebagai root ke pelayan baharu dan menukar kata laluan. Disertakan arahan SSH yang digunakan dalam Windows, Mac dan Linux.
- Cipta dan daftar kunci SSHCara mencipta dan mendaftarkan kunci dengan ssh-keygen untuk log masuk dengan selamat ke pelayan GPU tanpa kata laluan.
- Tetapan asas firewallContoh tetapan firewall yang membuka port Jupyter atau API inferens hanya untuk yang perlu dan menutup yang lain.
Harga yang dipaparkan dalam dolar AS, dan harga sejam adalah untuk perbandingan. Pembayaran sebenar diproses secara bulanan, dan anda boleh memperbaharui pelayan dengan membayar jumlah yang sama pada setiap tarikh pembaharuan.
Tempoh minimum: 1 bulan | Batalkan: padam bila-bila masa dari panel kawalan | Jika tidak diperbaharui: digantung, kemudian dipadam 3 hari kemudian | Baki masa pada pelayan yang dipadam tidak dibayar balik. Bayaran balik dikeluarkan ke kredit akaun anda.
