PyTorch NGC

Оптимизированный PyTorch от NVIDIA — DALI, NCCL, TensorRT, cuDNN в одном контейнере.

Jupyter / Исследования Linux от 8 ГБ VRAM

Для кого

Исследователи и инженеры, которым нужна максимально оптимизированная среда PyTorch от NVIDIA — для обучения и инференса на GPU.

Что внутри

  • PyTorch NGC Container — оптимизирован NVIDIA для максимальной производительности
  • DALI — GPU-ускоренная загрузка данных
  • NCCL — оптимизированное multi-GPU обучение
  • TensorRT — ускоренный инференс
  • cuDNN — оптимизированные ядра для нейросетей

Как начать

  1. Запустите инстанс с этим шаблоном
  2. Подключитесь через Jupyter или SSH
  3. Все библиотеки предустановлены и оптимизированы

Рекомендации по GPU

  • 24 ГБ VRAM (RTX 4090) — базовые эксперименты
  • 40–80 ГБ VRAM (A100) — обучение крупных моделей
  • 80 ГБ VRAM (H100) — максимальная производительность

Предустановленное ПО

Ubuntu 22.04 CUDA 13.0 PyTorch NGC 26.01 NCCL TensorRT DALI

Рекомендуемые GPU

A100 80GB H100 RTX 4090

Готовы запустить PyTorch NGC?

Запустить GPU-сервер