پلتفرم پردازش گرافیکی GPU کولب
GPU کولب یک پلتفرم ابری قدرتمند برای محاسبات علمی، تجزیهوتحلیل دادهها، یادگیری ماشین و برنامهنویسی است. حالا تصور کنید که این ابزار بینظیر، بدون نیاز به نصب یا تنظیمات پیچیده و بهصورت آنلاین و ساعتی در اختیار شما باشد! با پرداخت هزینه کم ساعتی، کاربران میتوانند از امکانات متنوع آن بسته به نیازشان بهره ببرند. کاهش هزینه و دسترسی آسان از هر مکان، از مزایای این سرویس است.
نحوه دریافت و تحویل سرور GPU کولب
- گام اول: انتخاب سرویس
- گام دوم: ثبت سفارش
- گام سوم: تکمیل فرم نمایش دادهشده
- گام چهارم: درگاه پرداخت
- گام پنجم: تماس کارشناسان و تحویل سرویس
پلن GPU کولب موردنظر خود را انتخاب کنید
Start - 2080
4/9 میلیون تومان
- کارت گرافیکی RTX2080
- 200 ساعت مجاز
- پلن پایه برای تست و آموزش سبک
- ارائه محیط کاری (WorkSpace) تحت وب
- پشتیبانی از کتابخانه Keras
- پشتیبانی از کتابخانه SKlearn
- پشتیبانی از VS Code
- پشتیبانی از TensorBoard
- پشتیبانی از JupyterLab
- پشتیبانی و یکپارچهشده با GitLab
- مانیتورینگ ازطریق TensorBoard و Netdata
- پشتیبانی از SSH و VNC
Light - 2080
7/9 میلیون تومان
- کارت گرافیکی RTX2080
- 300 ساعت مجاز
- پلن اقتصادی برای کارهای نیمهسنگین
- ارائه محیط کاری (WorkSpace) تحت وب
- پشتیبانی از کتابخانه Keras
- پشتیبانی از کتابخانه SKlearn
- پشتیبانی از VS Code
- پشتیبانی از TensorBoard
- پشتیبانی از JupyterLab
- پشتیبانی و یکپارچهشده با GitLab
- مانیتورینگ ازطریق TensorBoard و Netdata
- پشتیبانی از SSH و VNC
Smart-3090
10/9 میلیون تومان
- کارت گرافیکی RTX3090
- 200 ساعت مجاز
- پلن حرفهای برای تیمهای AI کوچک
- ارائه محیط کاری (WorkSpace) تحت وب
- پشتیبانی از کتابخانه Keras
- پشتیبانی از کتابخانه SKlearn
- پشتیبانی از VS Code
- پشتیبانی از TensorBoard
- پشتیبانی از JupyterLab
- پشتیبانی و یکپارچهشده با GitLab
- مانیتورینگ ازطریق TensorBoard و Netdata
- پشتیبانی از SSH و VNC
Ultra-3090
13/9 میلیون تومان
- کارت گرافیکی RTX3090
- 300 ساعت مجاز
- پلن مناسب پروژههای تولیدی و سنگین
- ارائه محیط کاری (WorkSpace) تحت وب
- پشتیبانی از کتابخانه Keras
- پشتیبانی از کتابخانه SKlearn
- پشتیبانی از VS Code
- پشتیبانی از TensorBoard
- پشتیبانی از JupyterLab
- پشتیبانی و یکپارچهشده با GitLab
- مانیتورینگ ازطریق TensorBoard و Netdata
- پشتیبانی از SSH و VNC
RTX2080
1/5 میلیون تومان
- کارت گرافیکی RTX2080
- 50 ساعت مجاز
- ارائه محیط کاری (WorkSpace) تحت وب
- پشتیبانی از کتابخانه Keras
- پشتیبانی از کتابخانه SKlearn
- پشتیبانی از VS Code
- پشتیبانی از TensorBoard
- پشتیبانی از JupyterLab
- پشتیبانی و یکپارچهشده با GitLab
- مانیتورینگ ازطریق TensorBoard و Netdata
- پشتیبانی از SSH و VNC
RTX2080
2/5 میلیون تومان
- کارت گرافیکی RTX2080
- 100 ساعت مجاز
- ارائه محیط کاری (WorkSpace) تحت وب
- پشتیبانی از کتابخانه Keras
- پشتیبانی از کتابخانه SKlearn
- پشتیبانی از VS Code
- پشتیبانی از TensorBoard
- پشتیبانی از JupyterLab
- پشتیبانی و یکپارچهشده با GitLab
- مانیتورینگ ازطریق TensorBoard و Netdata
- پشتیبانی از SSH و VNC
RTX3090
3/6 میلیون تومان
- کارت گرافیکی RTX3090
- 50 ساعت مجاز
- ارائه محیط کاری (WorkSpace) تحت وب
- پشتیبانی از کتابخانه Keras
- پشتیبانی از کتابخانه SKlearn
- پشتیبانی از VS Code
- پشتیبانی از TensorBoard
- پشتیبانی از JupyterLab
- پشتیبانی و یکپارچهشده با GitLab
- مانیتورینگ ازطریق TensorBoard و Netdata
- پشتیبانی از SSH و VNC
RTX3090
4/9 میلیون تومان
- کارت گرافیکی RTX3090
- 100 ساعت مجاز
- ارائه محیط کاری (WorkSpace) تحت وب
- پشتیبانی از کتابخانه Keras
- پشتیبانی از کتابخانه SKlearn
- پشتیبانی از VS Code
- پشتیبانی از TensorBoard
- پشتیبانی از JupyterLab
- پشتیبانی و یکپارچهشده با GitLab
- مانیتورینگ ازطریق TensorBoard و Netdata
- پشتیبانی از SSH و VNC
مزایای انتخاب پلتفرم پردازش گرافیکی GPU کولب
پلنهای Pay as you go
با تعیین زمان دلخواه مصرف و پرداخت براساس مصرف، شفافیت بیشتری در هزینهها ایجاد میکند.
اجرای پیوسته و بدون وقفه
امکان استفاده از کارت گرافیک بهصورت اختصاصی یا اشتراکی را فراهم میکند.
اجرای بدون قطعی برنامهها
با ادامه اجرای فرآیندها در پسزمینه، حتی درصورت قطع اتصال، برنامهها اجرا میشوند.
انتخاب شخصی مدل GPU
با ارائه گزینههای متنوع کارت گرافیک، GPU کولب امکان شخصیسازی قدرت پردازشی را فراهم میکند.
اجرای همزمان چندین کار
برخلاف گوگل کلاب، GPU کولب امکان اجرای همزمان چندین پروژه را فراهم میکند.
تعیین دلخواه زمان استفاده
GPU کولب با ارائه پرداخت براساس مصرف، شفافیت بیشتری در هزینهها ایجاد میکند.
مخاطبان پلتفرم پردازش گرافیکی GPU کولب (سرویس ابری ژوپیتر لب)
دانشجویان و اساتید
پژوهشگران، برنامهنویسان، محققان علم داده و هوش مصنوعی
سازمانهای تحقیقاتی، آزمایشگاهها و استارتاپها
نیاز به استفاده از Docker دارید.
نیاز به استفاده از نرمافزارهای سنیگینی مانند 3D Max، متلب و... دارید.
قدرت پردازش پروژهتان را به ایران GPU بسپارید
با ایران GPU از طراحی تا راهاندازی سرور گرافیکی اختصاصی پروژهتان همراه شما هستیم. اطلاعات خود را ثبت کنید تا تیم متخصص ما در سریعترین زمان با شما تماس بگیرد.
سوالات متداول
GPU کولب چیست؟
GPU کولب یک پلتفرم محاسباتی است که امکان اجرای کدهای زبانهایی مانند پایتون، R، جولیا و… را فراهم میکند. این ابزار به کاربران کمک میکند تا پروژههای دادهمحور یا هوش مصنوعی خود را بهسادگی مدیریت کنند.
چگونه از GPU کولب استفاده کنیم؟
در ابتدای صفحه و در این بخش، مطابق مراحل زیر پیش بروید:
- پلن مناسب خود را انتخاب کنید.
- روی دکمه ثبت سفارش کلیک کنید.
- فرمی که به شما نمایش داده میشود را با دقت تکمیل نمایید و دکمه ثبت اطلاعات و پرداخت را بزنید.
- در این مرحله، به درگاه پرداخت متصل میشوید.
- پس از پرداخت هزینه و تکمیل فرم، کارشناسان ما تا 2 ساعت کاری با شما تماس برقرار خواهند کرد و سرور را به شما تحویل میدهند.
آیا میتوانم پروژههای خود را در GPU کولب آنلاین ذخیره کنم؟
بله؛ امکان ذخیره آنلاین پروژهها فراهم است و میتوانید بهسادگی و در هر زمان، به آنها دسترسی پیدا کنید.
آیا میتوان فایلهای ژوپیتر لب را در کامپیوتر خود ذخیره کنم؟
بله؛ میتوانید فایلهای Notebook را دانلود کرده و در نسخه محلی ژوپیتر لب باز کنید.
آیا GPU کولب از زبانهای برنامهنویسی دیگری پشتیبانی میکند؟
بله؛ اگرچه این پلتفرم عمدتاً برای اجرای کد پایتون آنلاین طراحی شده است، اما میتوانید با نصب کرنلهای مناسب، از سایر زبانهای برنامهنویسی نیز استفاده کنید.
مقالات GPU
با دانش، قویتر تصمیم بگیرید
در بلاگ ایران GPU، تازهترین مقالات و تحلیلهای فنی درباره سرورهای GPU، زیرساختهای هوش مصنوعی و محاسبات سنگین را بخوانید و همیشه یک قدم جلوتر از فناوری بمانید.
- انتشار:
- آپدیت:1404/08/22
- مقالات پردازش گرافیکی (GPU)
- 11 دقیقه
- انتشار:
- آپدیت:1404/08/22
- مقالات پردازش گرافیکی (GPU)
- 18 دقیقه
- انتشار:
- آپدیت:1404/08/22
- مقالات پردازش گرافیکی (GPU)
- 18 دقیقه