VMware ESXi
- 6.7
- 7
GPU ที่กําหนดเอง / NVIDIA / DATACASA
โปรแกรม GPU Dedicated Server
การเปรียบเทียบ GTX 1080 Ti, RTX 2080 Ti และ RTX A4000 การกําหนดค่าโดย CPU, RAM, การจัดเก็บและเครือข่าย
แพ็กเกจ
แผนเซิร์ฟเวอร์เฉพาะ GPU
Five GeForce และสี่การกําหนดค่า RTX A4000 รายชื่อ GPU, Processor, Storage และราคารายเดือนของพวกเขา
-
Proxmox VE
- 8
- 9
Windows Server
- 2012
- 2016
- 2019
- 2022
- 2025
TR GPU Dedicated - 1
€138.51 / เดือน
- CPU
- Xeon 8 Core 2.6 GHz
- คอร์
- 8
- GPU
- 1× GTX 1080 Ti
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
TR GPU Dedicated - 2
€274.41 / เดือน
- CPU
- AMD 12 Core 3.5 GHz
- คอร์
- 12
- GPU
- 2× GTX 1080 Ti
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
TR GPU Dedicated - 3
€374.60 / เดือน
- CPU
- AMD 12 Core 3.5 GHz
- คอร์
- 12
- GPU
- 3× GTX 1080 Ti
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
TR GPU Dedicated - 4
€182.07 / เดือน
- CPU
- Intel 4 Core 3.4-3.8 GHz
- คอร์
- 4
- GPU
- 1× RTX 2080 Ti
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
TR GPU Dedicated - 5
€304.03 / เดือน
- CPU
- AMD 6 Core 3.4-3.9 GHz
- คอร์
- 6
- GPU
- 2× RTX 2080 Ti
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
TR GPU Dedicated - 6
€260.48 / เดือน
- CPU
- AMD 12 Core
- คอร์
- 12
- GPU
- 1× RTX A4000
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
TR GPU Dedicated - 7
€448.65 / เดือน
- CPU
- AMD 12 Core
- คอร์
- 12
- GPU
- 2× RTX A4000
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
TR GPU Dedicated - 8
€500.92 / เดือน
- CPU
- AMD 12 Core
- คอร์
- 12
- GPU
- 2× RTX A4000
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
TR GPU Dedicated - 9
€870.29 / เดือน
- CPU
- AMD 12 Core
- คอร์
- 12
- GPU
- 4× RTX A4000
- RAM
- 128 GB
- พื้นที่จัดเก็บ
- 1 TB NVMe M.2 SSD
- การรับส่งข้อมูล
- 100 MBit สาย
คุณสมบัติเพิ่มเติม
- พอร์ต
- 1 GBit
- ตำแหน่งที่ตั้ง
- Datacasa บริการ Data Center
แพลตฟอร์มทางเทคนิค
การคํานวณทางกายภาพที่เร่ง GPU
เซิร์ฟเวอร์เฉพาะ จะสงวนฮาร์ดแวร์กราฟิกและทรัพยากรทางกายภาพอื่นๆ ไว้สำหรับลูกค้ารายเดียวตัวเลือก GTX 1080 Ti, RTX 2080 Ti และ RTX A4000 มีให้เลือกใช้งานโดยมี GPU หนึ่งถึงสี่ตัว ควบคู่ไปกับ CPU พื้นที่จัดเก็บข้อมูลขนาด 1 TB และข้อกำหนดเครือข่ายที่แสดงบนการ์ดแต่ละใบ
อะไร CPU การจัดการระบบปฏิบัติการและการทํางานในขณะที่ GPU จะดําเนินการงานแบบพารามิเนลหรือกราฟิกที่เข้ากันได้ กรณีที่ใช้ทั่วไปรวมถึงการเรียนรู้เครื่อง, การประมวลผลวิดีโอ, การพัฒนาเกม, rendering, analytics และคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง
การกําหนดค่า GeForce
ห้าแผนประกอบด้วย GTX 1080 Ti 1 – 3 ตัว หรือ RTX 2080 Ti 1 – 2 ตัว โดยจำนวนจะแสดงบนการ์ดทุกใบ
การกําหนดค่า GPU Professional
แผนเซิร์ฟเวอร์กายภาพสี่แผนประกอบด้วย RTX A4000 หนึ่ง สอง หรือสี่ตัว
บันทึกและเก็บข้อมูล
แผนให้ 128 GB RAM และ 1 TB SSD หรือ NVMe ม.2 SSD, ด้วยประเภทการจัดเก็บที่แสดงไว้บนแต่ละบัตร
ความสามารถเครือข่าย
แผนทั้งเก้าแผนเผยแพร่สาย 100 MBit และพอร์ต 1 GBitไม่มีการคิดค้นเวลาแฝงที่วัดได้
ใช้กรณี
กรณีการใช้เซิร์ฟเวอร์ GPU ที่กําหนดเอง
การเรียนรู้เครื่อง
CUDA หรือ OpenCL-เข้ากันได้การฝึกอบรมและโหลดงาน inference ซึ่งสนับสนุน GPU ที่เลือก
วิดีโอและกราฟิก
การประมวลผลวิดีโอการแสดงและงานกราฟิกที่จัดการกับฮาร์ดแวร์ NVIDIA ที่ติดตั้ง
การพัฒนาเกม
ความสามารถของ GPU สําหรับการทดสอบกราฟิกกระบวนการสร้างและการพัฒนาระยะไกล
การวิเคราะห์และ HPC
การวิเคราะห์ข้อมูลและงานทางวิทยาศาสตร์ที่ออกแบบมาเพื่อให้ได้ประโยชน์จากความคล้ายกันของ GPU
ความแตกต่างของผลิตภัณฑ์
GPU ที่กําหนดเอง vs เซิร์ฟเวอร์ที่กําหนดเองมาตรฐาน
เซิร์ฟเวอร์เฉพาะมาตรฐานมุ่งเน้นไปที่ปริมาณงาน CPU หน่วยความจำ และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแผนเฉพาะของ GPU เพิ่มกราฟิกการ์ด NVIDIA จริงสำหรับการประมวลผลแบบขนานที่เข้ากันได้ แต่จะไม่ได้รับผลประโยชน์อัตโนมัติสำหรับซอฟต์แวร์เฉพาะ CPU เท่านั้นเปรียบเทียบการรองรับเฟรมเวิร์ก จำนวน GPU โฮสต์ CPU หน่วยความจำ ดิสก์ และความต้องการเครือข่าย ก่อนที่จะเลือกการกำหนดค่า
- การกำหนดค่าด้วย NVIDIA 1 – 4 ตัว
- 128 GB RAM ในแต่ละแผน
- 1 TB SSD หรือ NVMe ม.2 SSD
- 100 สาย MBit กับ A 1 พอร์ต GBit
ที่ตั้งและเครือข่าย
Datacasa ศูนย์ข้อมูลและพื้นที่เครือข่าย
แผน GPU ที่มุ่งมั่นจะนําเสนอใน Datacasa Data-Center สถานที่ที่มี 100 สาย MBit และ A 1 พอร์ต GBit
ศูนย์ข้อมูลDATACASA
ช่องสัญญาณเครือข่าย100 MBIT
พอร์ต1 GBIT
บริการที่เกี่ยวข้อง
ตัวเลือกการ infrastructure ที่เกี่ยวข้อง
เซิร์ฟเวอร์ Dedicated
การเปรียบเทียบเซิร์ฟเวอร์ทางกายภาพสําหรับโหลดงานที่ไม่จําเป็นต้องใช้ GPU
เซิร์ฟเวอร์ VDS
ตรวจสอบตัวเลขเริ่มต้นขนาดเล็กตามทรัพยากรเสมือน
Ryzen VDS
รีวิวครอบครัวเซิร์ฟเวอร์เสมือนที่เน้น Ryzen CPU และ NVMe การจัดเก็บ
ติดต่อ
ตรวจสอบ GPU, driver และซอฟต์แวร์ที่เข้ากันได้ก่อนที่จะสั่งซื้อ
คำถามที่พบบ่อย
GPU เซิร์ฟเวอร์ที่มุ่งมั่นถามคําถามบ่อย
ดูคำตอบเกี่ยวกับการเลือกแพ็กเกจ ทรัพยากร และการดูแลระบบ
เซิร์ฟเวอร์ GPU แบบ Dedicated คืออะไร
เป็นเซิร์ฟเวอร์จริงที่จัดสรร NVIDIA GPU, CPU, RAM และพื้นที่จัดเก็บให้ลูกค้ารายเดียว แอปพลิเคชันต้องรองรับ GPU รุ่นที่เลือกจึงจะใช้ความสามารถในการประมวลผลของการ์ดได้
มี GPU รุ่นใดให้เลือกบ้าง
GTX 1080 Ti, RTX 2080 Ti, RTX A4000.
เซิร์ฟเวอร์ GPU เหมาะกับงานแบบใด
เหมาะกับแมชชีนเลิร์นนิง การประมวลผลวิดีโอ การพัฒนาเกม การวิเคราะห์ข้อมูล และการประมวลผลสมรรถนะสูง เมื่อซอฟต์แวร์รองรับการทำงานบน GPU รุ่นที่เลือก
ต่างจากเซิร์ฟเวอร์ Dedicated ทั่วไปอย่างไร
เซิร์ฟเวอร์ GPU มีการ์ด NVIDIA สำหรับงานกราฟิกและการประมวลผลแบบขนานที่ซอฟต์แวร์รองรับ ส่วนเซิร์ฟเวอร์ Dedicated ทั่วไปเน้นงาน CPU การเพิ่ม GPU จึงไม่ได้ทำให้โปรแกรมที่ใช้เฉพาะ CPU เร็วขึ้นโดยอัตโนมัติ
ใช้แอปพลิเคชัน CUDA หรือ OpenCL ได้หรือไม่
ก่อนสั่งซื้อ โปรดตรวจสอบว่ารุ่น GPU ไดรเวอร์ และเฟรมเวิร์กของแอปพลิเคชันเข้ากันได้กับเวอร์ชัน CUDA หรือ OpenCL ที่ต้องใช้หรือไม่ สอบถามฝ่ายสนับสนุนเกี่ยวกับตัวเลือกการติดตั้งที่มีให้
เปรียบเทียบแพ็กเกจ