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GPUDeployAirbnb para GPUs

GPUDeploy é um mercado e solução de software para alugar computação sob demanda de baixo custo de provedores de computação confiáveis ​​a preços de atacado.

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Mais sobre GPUDeploy

GPUDeploy | Lançar GPUs agora

GPUs de baixo custo sob demanda para aprendizado de máquina e IA

Principais recursos

  • Lançamento imediato de instâncias de GPU
  • Pré-configurado para tarefas de aprendizado de máquina
  • Variedade de configurações de GPU
  • Preços competitivos
  • Configurações e clusters personalizados disponíveis

Casos de uso

  • Treinamento de modelos de aprendizado de máquina
  • Pesquisa e desenvolvimento de IA
  • Processamento e análise de dados
  • Tarefas de computação de alto desempenho
  • Simulações intensivas de GPU

Preços

Configurações sob demanda disponíveis:

  • 8x Nvidia H100 SXM 80GB: 640 GB de RAM de GPU, 116736 núcleos CUDA, 640 vCPUs, 2.0 TB de vRAM, $42.00
  • 4x Nvidia H100 SXM 80GB: 320 GB de RAM de GPU, 58368 núcleos CUDA, 320 vCPUs, 640 GB de vRAM, $19.80
  • 2x Nvidia H100 SXM 80GB: 160 GB de RAM de GPU, 29184 núcleos CUDA, 160 vCPUs, 320 GB de vRAM, $9.90
  • 1x Nvidia H100 SXM 80GB: 80 GB de RAM de GPU, 14592 núcleos CUDA, 80 vCPUs, 160 GB de vRAM, $4.95
  • 2x Nvidia A100 SXM 40GB: 80 GB de RAM de GPU, 13824 núcleos CUDA, 24 vCPUs, 168 GB de vRAM, $2.60
  • 1x Nvidia A100 SXM 40GB: 40 GB de RAM de GPU, 6912 núcleos CUDA, 12 vCPUs, 84 GB de vRAM, $1.28
  • 8x Nvidia GeForce RTX 4090: 192 GB de RAM de GPU, 131072 núcleos CUDA, 32 vCPUs, 264 GB de vRAM, $4.01
  • 2x Nvidia GeForce RTX 4090: 48 GB de RAM de GPU, 32768 núcleos CUDA, 8 vCPUs, 32 GB de vRAM, $1.01
  • 1x Nvidia GeForce RTX 4090: 24 GB de RAM de GPU, 16384 núcleos CUDA, 4 vCPUs, 32 GB de vRAM, $0.49

*Os preços não incluem imposto sobre vendas.

Equipes

GPUDeploy é apoiado pela Y Combinator e operado pela Aedilic Inc. Nossa equipe é dedicada a fornecer recursos de GPU acessíveis e acessíveis para entusiastas de IA e aprendizado de máquina, pesquisadores e empresas. Também oferecemos oportunidades para indivíduos e organizações alugarem recursos computacionais ociosos, contribuindo para uma rede global de poder de GPU disponível.