Helsinki
När ditt arbete hänger på hårdvaran spelar människorna bakom den roll. Våra certifierade specialister stöttar dig 24/7 och på flera språk, med över 17 års erfarenhet av att driva enterprise infrastruktur i stor skala.
Bra pris för vad du får
2025-12-29"Jag har använt deras tjänster ett tag och det har varit riktigt bra. Prestandan är bra och pålitlig, och priset gör helheten ännu bättre. Allt bara funkar smidigt, och de svarar snabbt när man behöver något."
Uppsättningen gick snabbt och...
2025-09-01"Uppsättningen gick snabbt och VPS:en har rullat utan problem sedan dess. Kundtjänsten svarade på mina frågor utan att krångla till det, och det uppskattade jag verkligen."
Fantastiskt team och företag
2025-03-01"Fantastiskt team och företag. I takt med att de gör sina tjänster tillgängliga i fler regioner i världen fortsätter de också att höja ribban på kvalitet och effektivitet."
Bra kvalitet
2025-03-09"Snabb VPS, inget att klaga på."
Bra tjänst för webbhotell
2025-06-24"Bra tjänst för webbhotell. Enkel uppsättning och ett rimligt pris."
Utmärkt leverantör
2026-01-25"Jag har varit hos Lumadock i snart ett år nu, och deras servrar är grymma.
Jag har några Forex VPS:er hos dem i London och New York och har inte haft några problem fram tills nu. Upptiden är jättebra och VPS:en hänger sig inte som jag upplevt hos andra leverantörer.
"
En GPU VPS är en virtuell server med ett fysiskt grafikkort anslutet. CPU och lagring kommer från en delad host via KVM virtualisering, medan GPU:n skickas genom passthrough, så kortet svarar bara mot en server. Den passar alla som behöver CUDA acceleration för ett projekt som inte motiverar att köpa hårdvara rakt av, från modellservering till rendering.
Varje GPU VPS plan använder fullständig passthrough, så kortet tillhör bara din server. All vRAM och varje CUDA kärna är dina, utan något virtualiseringslager mellan din kod och hårdvaran. Det är precis det som låter vLLM och det bredare CUDA ekosystemet bete sig exakt som på en lokal maskin. Kör nvidia-smi efter distributionen och virtualiseringsläget visar Passthrough.
vRAM är det första du dimensionerar. Med 4-bitars kvantisering ryms modeller i intervallet 7B till 14B bekvämt på 16 GB. Kliv upp till modeller i 30B klassen och du vill ha 24 GB till 32 GB. Allt som närmar sig 70B behöver 48 GB eller mer. Och när modellen ryms avgör minnesbandbredden hur snabbt tokens kommer ut. Bild och videoarbete följer samma logik, där 20 GB och uppåt ger utrymme för utdata i hög upplösning.
Ja. Du har fullständig root åtkomst och kortet skickas direkt, så drivrutinsstacken är ditt val. Fäst en äldre CUDA toolkit version för ett framework som kräver det, eller kör en nightly build mot den senaste. Mallarna ger dig en startpunkt, och därifrån är servern din att konfigurera som du vill.
På en GPU VPS skickas kortet genom passthrough enbart till din server, medan CPU kärnor och lagring kommer från en delad host via KVM virtualisering. En dedikerad GPU server lämnar över hela maskinen. För det mesta AI arbetet spelar skillnaden mindre roll än folk förväntar sig, eftersom inferens och fine-tuning begränsas av GPU:n snarare än CPU:n bredvid. En GPU VPS ger dig samma kort med långt mindre åtagande.
Ja, och bildgenerering är en av de saker som dedikerad vRAM hjälper mest. Från 20 GB och uppåt kan du arbeta i hög upplösning med flera checkpoints och LoRAs laddade samtidigt, vilket håller iterationen snabb. De större Blackwell korten lägger till marginal för videogenerering och för batchjobb som lämnas att köra obevakade. Allt installeras som på vilken Linux maskin som helst med ett NVIDIA kort.
Ja. Planerna sträcker sig från instegskort upp till flaggskeppet, och du kan kliva upp allteftersom dina modeller växer. Varje plan är knuten till ett fysiskt kort, så att byta innebär att distribuera på den nya planen och ta med dig din data, snarare än att ändra storlek på plats. Support finns dygnet runt om du har frågor om bytet.
Ja. Installera NVIDIA Container Toolkit och containrar får direkt åtkomst till kortet, vilket är hur de flesta produktions inferensstackar levereras. Bilderna som NVIDIA publicerar för PyTorch och TensorFlow körs utan ändring. Och eftersom du har root är container runtime din att konfigurera precis som din pipeline förväntar sig.
LumaDock erbjuder snabb och prisvärd VPS, GPU och dedikerad serverhosting för utvecklare, företag och gamers, driven av NVMe-lagring och AMD EPYC.
LumaDock® är ett registrerat varumärke som tillhör LumaDock LTD, med säte i London W1S 1HN, Storbritannien, och registrerat i England och Wales under företagsnummer 15844051.
GPU products are in high demand at the moment. Fill the form to get notified as soon as your preferred GPU server is back in stock.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.png)
