VMware ESXi
- 6.7
- 7
GPU DEDICATED / NVIDIA / डेटासा
जीपीयू समर्पित सर्वर
सीपीयू, रैम, स्टोरेज और नेटवर्क द्वारा GTX 1080 Ti, RTX 2080 Ti और RTX A4000 कॉन्फ़िगरेशन की तुलना करें।
प्लान
GPU समर्पित सर्वर योजनाएं
पांच GeForce और चार RTX A4000 कॉन्फ़िगरेशन उनकी GPU संख्या, प्रोसेसर, स्टोरेज और मासिक कीमत सूचीबद्ध करते हैं।
-
Proxmox VE
- 8
- 9
Windows Server
- 2012
- 2016
- 2019
- 2022
- 2025
TR GPU Dedicated - 1
€138.51 / महीना
- CPU
- Xeon 8 Core 2.6 GHz
- कोर
- 8
- GPU
- 1× GTX 1080 Ti
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
TR GPU Dedicated - 2
€274.41 / महीना
- CPU
- AMD 12 Core 3.5 GHz
- कोर
- 12
- GPU
- 2× GTX 1080 Ti
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
TR GPU Dedicated - 3
€374.60 / महीना
- CPU
- AMD 12 Core 3.5 GHz
- कोर
- 12
- GPU
- 3× GTX 1080 Ti
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
TR GPU Dedicated - 4
€182.07 / महीना
- CPU
- Intel 4 Core 3.4-3.8 GHz
- कोर
- 4
- GPU
- 1× RTX 2080 Ti
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
TR GPU Dedicated - 5
€304.03 / महीना
- CPU
- AMD 6 Core 3.4-3.9 GHz
- कोर
- 6
- GPU
- 2× RTX 2080 Ti
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
TR GPU Dedicated - 6
€260.48 / महीना
- CPU
- AMD 12 Core
- कोर
- 12
- GPU
- 1× RTX A4000
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
TR GPU Dedicated - 7
€448.65 / महीना
- CPU
- AMD 12 Core
- कोर
- 12
- GPU
- 2× RTX A4000
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
TR GPU Dedicated - 8
€500.92 / महीना
- CPU
- AMD 12 Core
- कोर
- 12
- GPU
- 2× RTX A4000
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
TR GPU Dedicated - 9
€870.29 / महीना
- CPU
- AMD 12 Core
- कोर
- 12
- GPU
- 4× RTX A4000
- RAM
- 128 GB
- स्टोरेज
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- डेटा ट्रैफ़िक
- 100 MBit लाइन
अधिक विशेषताएं
- पोर्ट
- 1 GBit
- स्थान
- Datacasa Data Center सेवाएँ
तकनीकी मंच
GPU-Accelerated Physical Computing के बारे में जानकारी
एक समर्पित सर्वर अपने ग्राफिक्स हार्डवेयर और अन्य भौतिक संसाधनों को एक ग्राहक के लिए आरक्षित रखता है।GTX 1080 Ti, RTX 2080 Ti और RTX A4000 विकल्प एक से चार GPU के साथ उपलब्ध हैं, साथ ही CPU, 1 TB स्टोरेज और प्रत्येक कार्ड पर दिखाए गए नेटवर्क विनिर्देश भी हैं।
सीपीयू सीरियल और ऑपरेटिंग-सिस्टम कार्य को संभालता है जबकि जीपीयू संगत समानांतर या ग्राफिक्स कार्यों को चलाता है।सामान्य उपयोग के मामलों में मशीन लर्निंग, वीडियो प्रोसेसिंग, गेम डेवलपमेंट, रेंडरिंग, एनालिटिक्स और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग शामिल हैं।
GeForce सेटअप
पांच योजनाओं में 1 - 3 GTX 1080 Ti या 1 - 2 RTX 2080 Ti शामिल हैं, जिनकी संख्या प्रत्येक कार्ड पर दिखाई गई है।
प्रोफेशनल GPU कॉन्फ़िगरेशन
चार भौतिक सर्वर योजनाओं में एक, दो या चार RTX A4000 जीपीयू शामिल हैं।
स्मृति और भंडारण
योजनाएं 128 GB जीबी रैम और 1 TB टीबी एसएसडी या एनवीएमई एम. 2 SSD एसएसडी प्रदान करती हैं, प्रत्येक कार्ड पर स्टोरेज प्रकार दिखाया गया ह
नेटवर्क क्षमता
सभी नौ योजनाओं को प्रकाशित किया गया है 100 एमबीटी लाइन और ए 1 GBit बंदरगाह. कोई मापा देरी का आविष्कार नहीं किया गया है।
मामलों का उपयोग
GPU समर्पित सर्वर उपयोग के मामलों
मशीन सीखना
CUDA या OpenCL-संगत प्रशिक्षण और अनुमान कार्यभार जो चयनित GPU का समर्थन करते हैं।
वीडियो और ग्राफिक्स
वीडियो प्रसंस्करण, रेंडरिंग और ग्राफिक्स नौकरियां जो स्थापित NVIDIA हार्डवेयर को संबोधित करती हैं।
खेल विकास
ग्राफ़िक्स परीक्षण, निर्माण प्रक्रियाओं और दूरस्थ विकास के लिए भौतिक GPU क्षमता।
विश्लेषण और HPC
डेटा विश्लेषण और वैज्ञानिक कार्यों को GPU समानता से लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
उत्पाद अंतर
GPU समर्पित बनाम मानक समर्पित सर्वर
एक मानक समर्पित सर्वर सीपीयू, मेमोरी और स्टोरेज वर्कलोड पर केंद्रित होता है।GPU समर्पित योजनाएं संगत समानांतर प्रसंस्करण के लिए भौतिक NVIDIA ग्राफिक्स कार्ड जोड़ती हैं, लेकिन केवल CPU सॉफ़्टवेयर के लिए कोई स्वचालित लाभ प्रदान नहीं करती हैं।कॉन्फ़िगरेशन का चयन करने से पहले फ्रेमवर्क समर्थन, जीपीयू गिनती, होस्ट सीपीयू, मेमोरी, डिस्क और नेटवर्क मांग की तुलना करें।
- सेटअप के साथ 1–4 NVIDIA जीपीयू
- 128 GB RAM हर योजना में
- 1 TB टीबी एसएसडी या एनवीएमई एम. 2 SSD एसएसड
- 100 एमबीटी लाइन के साथ एक 1 GBIT बंदरगाह
स्थान और नेटवर्क
Datacasa डेटा सेंटर और नेटवर्क के क्षेत्र
डेटाकासा डेटा-सेंटर स्थानों पर 100 एमबिट लाइन और 1 जीबीआईटी पोर्ट के साथ जीपीयू समर्पित योजनाएं पेश की जाती हैं।
डेटा सेंटरDATACASA
नेटवर्क कनेक्शन100 MBIT
पोर्ट1 GBIT
संबंधित सेवाएँ
संबंधित संरचना विकल्प
डेडिकेटेड सर्वर
उन वर्कलोड के लिए भौतिक सर्वर की तुलना करें जिन्हें GPU की आवश्यकता नहीं है।
VDS सर्वर
वर्चुअल संसाधनों के आधार पर छोटे शुरुआती तिहाई की समीक्षा करें।
Ryzen VDS
Ryzen पर केंद्रित वर्चुअल सर्वर परिवार की समीक्षा करें CPU और NVMe भंडारण
संपर्क
ऑर्डर देने से पहले GPU, ड्राइवर और सॉफ़्टवेयर अनुकूलता की पुष्टि करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
GPU समर्पित सर्वर अक्सर सवाल पूछता है
प्लान चयन, संसाधन और संचालन से जुड़े सामान्य प्रश्नों के उत्तर देखें।
GPU डेडिकेटेड सर्वर क्या है?
यह एक भौतिक सर्वर है जिसमें NVIDIA GPU और होस्ट संसाधन एक ग्राहक के लिए आरक्षित हैं।
कौन से GPU मॉडल उपलब्ध हैं?
योजनाएं GTX 1080 Ti, RTX 2080 Ti और RTX A4000 विकल्प प्रदान करती हैं।
GPU सर्वर किन कामों के लिए उपयुक्त है?
इसे मशीन लर्निंग, वीडियो प्रोसेसिंग, गेम डेवलपमेंट, डेटा विश्लेषण और हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, बशर्ते सॉफ्टवेयर चुने गए GPU पर काम करता हो।
GPU सर्वर और सामान्य डेडिकेटेड सर्वर में क्या अंतर है?
GPU सर्वर में ग्राफिक्स और संगत समानांतर गणना के लिए NVIDIA कार्ड होता है। सामान्य डेडिकेटेड सर्वर CPU पर निर्भर होता है; केवल GPU जोड़ने से CPU पर चलने वाला प्रोग्राम अपने आप तेज नहीं हो जाता।
क्या CUDA या OpenCL अनुप्रयोगों का उपयोग किया जा सकता है?
CUDA या OpenCL वर्कलोड के लिए ड्राइवर, फ्रेमवर्क और चयनित GPU संगतता की जाँच करें।समर्थन उपलब्ध विकल्पों को स्पष्ट करने में मदद कर सकता है।
प्लान की तुलना करें