
Serwery GPU offshoreCałe karty, rozliczane co sekundę. Nikt ich nie współdzieli.
RTX 4090, L40S, A100, H100 i H200 na hostach EPYC z lokalnym NVMe scratch, w dowolnej z ośmiu jurysdykcji. Nigdy dzielony w czasie ułamek karty, a to, co jest trenowane, nigdy nie jest przeglądane.
- G1 · 4090GPURTX 409024 GB GDDR6XvCPU8 vCPUEPYC 9004Pamięć48 GBDDR5 ECCScratch500 GBNVMe scratch0,27$/godz.
$0,34gdzie indziej - G2 · 4090GPU2 × RTX 409048 GB GDDR6XvCPU16 vCPUEPYC 9004Pamięć96 GBDDR5 ECCScratch1 TBNVMe scratch0,53$/godz.
$0,68gdzie indziej - G1 · L40SNajlepsza wartośćGPUL40S48 GB GDDR6vCPU12 vCPUEPYC 9004Pamięć96 GBDDR5 ECCScratch1 TBNVMe scratch0,57$/godz.
$0,72gdzie indziej - G1 · A100GPUA10080 GB HBM2evCPU16 vCPUEPYC 9004Pamięć128 GBDDR5 ECCScratch1.5 TBNVMe scratch0,85$/godz.
$1,07gdzie indziej - G1 · H100GPUH100 SXM80 GB HBM3vCPU20 vCPUEPYC 9004Pamięć192 GBDDR5 ECCScratch2 TBNVMe scratch1,59$/godz.
$2,01gdzie indziej - G4 · L40SGPU4 × L40S192 GB GDDR6vCPU48 vCPUEPYC 9004Pamięć384 GBDDR5 ECCScratch4 TBNVMe scratch2,27$/godz.
$2,88gdzie indziejWyprzedano - G1 · H200GPUH200 SXM141 GB HBM3evCPU24 vCPUEPYC 9004Pamięć256 GBDDR5 ECCScratch3 TBNVMe scratch3,49$/godz.
$4,39gdzie indziej - G8 · H100GPU8 × H100 SXM640 GB · NVLinkvCPU128 vCPUEPYC 9004Pamięć1.5 TBDDR5 ECCScratch8 TBNVMe scratch12,69$/godz.
$16,08gdzie indziejWyprzedano
Rozliczenie co do sekundy, on-chain, od uruchomienia do zniszczenia — zatrzymane węzły nic nie kosztują, bez minimalnego okresu. Rezerwacja miesięczna kosztuje o około 30 % mniej. Gdzie indziej to najniższa opublikowana stawka na żądanie dla tej samej karty w nazwanej chmurze GPU; przerywalne rynki sprzętu konsumenckiego nie są brane pod uwagę, ponieważ karta, która może zniknąć w trakcie zadania, to nie ten sam produkt.
W cenie na każdym węźle
- Rozliczanie co do sekundy, bez minimalnego okresu
- Root na bare metal albo w kontenerze
- CUDA 12, PyTorch i TensorFlow preinstalowane
- NVLink w węzłach wielokartowych
- Dedykowane IPv4 + IPv6
- Bez opłaty za ruch wychodzący dla wag modeli
- Zarezerwuj miesięcznie dla dodatkowych 30 % zniżki
- Rozliczenie w kryptowalucie, bez weryfikacji tożsamości
Która karta pasuje do zadania?
RTX 4090
Wnioskowanie, generowanie obrazów i wideo, dostrajanie modeli mieszczących się w 24 GB. Najtańszy sposób, by utrzymać coś w gotowości.
L40S
48 GB z pełnoprawnymi enkoderami: rendering, transkodowanie i wnioskowanie, które przerosło kartę 4090.
A100 · H100
Trenowanie modeli i wnioskowanie z dużym kontekstem, gdzie barierą jest przepustowość HBM, a nie liczba rdzeni.
H200 · 8 × H100
Modele, które nie zmieszczą się nigdzie indziej, oraz wielodniowe procesy, których nie wolno przerywać.
Chodzi o kartę, której nie ma na liście, czy o dostawcę zbudowanego wokół kilku z nich? Określ to w kreatorze niestandardowym
Platforma
Cała karta albo w ogóle jej nie sprzedajemy.
Znaczna część taniej mocy GPU dostępnej na rynku to wycinek karty, konsumencki komputer w czyimś mieszkaniu albo instancja, która znika, gdy pojawi się wyższa oferta. Nic z tego nie wchodzi tu w grę.
- Akceleratory
- NVIDIA Ada i Hopper RTX 4090, L40S, A100, H100 i H200. Karty przekazywane w całości — nigdy jako podzielony w czasie lub zwirtualizowany fragment.
- Host
- AMD EPYC 9004 · DDR5 ECC Dobrane tak, by wąskim gardłem był GPU, a nie wczytywanie danych. Wszędzie PCIe 5.0, a między kartami w węzłach wielo-GPU — NVLink.
- Scratch
- Lokalne NVMe, 0,5 – 8 TB Na samym węźle, a nie na woluminie sieciowym. Zbiory danych są przygotowywane z pełną prędkością dysku, a nie wolno, przez sieć.
- Rozliczenia
- Za sekundę Zatrzymaj węzeł, a naliczanie opłat zatrzyma się wraz z nim. Rezerwacja miesięczna kosztuje około 30% mniej przy pracy ciągłej.
- Środowisko uruchomieniowe
- Bare metal czy kontener Można wziąć całą maszynę albo kontener z gotowym CUDA 12, PyTorch i TensorFlow. Własne obrazy są mile widziane.
- Prywatność
- Nic nie jest sprawdzane Nie skanujemy wag modeli, zbiorów danych ani wyników, a po zniszczeniu węzła nic nie pozostaje.
Wstępnie zainstalowany lub własny kontener z dowolnego rejestru
- Ubuntu 24.04 LTS
- CUDA 12.4
- PyTorch 2.5
- TensorFlow 2.18
- JupyterLab
- Hugging Face TGI
- ONNX Runtime
- Obrazy NVIDIA NGC
- Dowolne rejestry OCI
- Obraz niestandardowy
Dostępne w dowolnym z ośmiu
Stawka nie zmienia się w zależności od regionu. Wybór dotyczy jurysdykcji, nie ceny.
- ReykjavíkIslandia
- BukaresztRumunia
- SofiaBułgaria
- KiszyniówMołdawia
- ZurychSzwajcaria
- AmsterdamHolandia
- PanamaPanama
- SingapurSingapur
W cenie przy każdym rozmiarze
Cztery rzeczy, za które płaci się w tej branży, w tym jedna podwójnie.
-
Łagodzenie
ochrona przed DDoS: 1.2 Tbit/s
Zawsze aktywne na każdym brzegu sieci, zarówno w najtańszym, jak i w największym planie. Bez opłaty za atak, bez limitowanego oczyszczania ruchu i bez dopłaty za chroniony adres IP.
-
Dostępność
SLA dostępności: 99.99 %
Zwroty naliczane są na podstawie publicznego rejestru incydentów i automatycznie doliczane do salda. Nie ma formularza reklamacyjnego, ponieważ nie ma czego reklamować.
-
Rozliczenie
Płatność kryptowalutą, bez tożsamości
Osiem aktywów, w tym Monero. Bez karty, bez danych bankowych, bez dokumentu — ani przy rejestracji, ani przy odnowieniu, przy żadnej kwocie.
-
Przeprowadzka
Bezpłatna migracja
Całe serwery, panele administracyjne, bazy danych i poczta — przenoszone przez inżyniera bezpłatnie. Kopię testuje Pan/Pani przed przełączeniem, a stary hosting pozostaje aktywny, dopóki nie będzie Pan/Pani zadowolony/a.
Zanim uruchomisz.
Czy karta jest współdzielona z kimkolwiek innym?
Nie. Całe karty są przekazywane bezpośrednio do Państwa węzła — nigdy partycja MIG podzielona w czasie ani zwirtualizowany fragment. To, co mówi specyfikacja, dostają Państwo na czas trwania usługi, i nikt inny nie jest na niej zaplanowany.
Jak dokładnie to jest rozliczane?
Rozliczenie co do sekundy, od momentu gotowości węzła do jego usunięcia. Nie obowiązuje minimalny okres, a w czasie zatrzymania nie nalicza się opłat. Praca ciągła jest tańsza przy rezerwacji miesięcznej — cena niższa o ok. 30% od stawki godzinowej.
Czy można użyć własnego obrazu?
Tak. Można uruchomić kontener z dowolnego rejestru albo wziąć węzeł jako bare metal i zainstalować dowolne oprogramowanie. Nasze obrazy zawierają już CUDA 12 z zainstalowanymi PyTorch i TensorFlow, co oszczędza zwykle pierwszą godzinę pracy.
Jak przenieść duży zbiór danych na węzeł?
Lokalna przestrzeń robocza NVMe od pół terabajta do ośmiu terabajtów znajduje się na samej maszynie, więc etapowanie działa z prędkością dysku, a nie przez wolumin sieciowy. Ingress nigdy nie jest naliczany, podobnie jak egress wag modeli.
Czy sprawdzacie, co trenuję?
Nie. Wagi modelu, zbiory danych i wyniki nie są skanowane, indeksowane ani przechowywane, a zniszczenie węzła niszczy wraz z nim przestrzeń roboczą. Ta sama polityka treści obowiązuje tu, co w całym środowisku.
Co jeśli wybrana karta jest wyprzedana?
Dostawy akceleratorów odbywają się partiami, a popularne konfiguracje rzeczywiście się wyczerpują. Wystarczy powiedzieć inżynierowi, czego potrzeba i mniej więcej kiedy; zarezerwowana pojemność jest przydzielana przed popytem godzinowym, więc zobowiązanie miesięczne zwykle szybciej znajduje sprzęt.
