GPUDeploy - это рынок и программное решение для аренды недорогих вычислительных ресурсов по требованию от надежных поставщиков вычислительных ресурсов по оптовым ценам.

GPUDeploy screenshot
Подробнее о GPUDeploy

GPUDeploy | Запустите GPU сейчас

Недорогие GPU по запросу для машинного обучения и ИИ

Ключевые особенности

  • Немедленный запуск экземпляров GPU
  • Предварительно настроен для задач машинного обучения
  • Разнообразие конфигураций GPU
  • Конкурентоспособные цены
  • Доступны пользовательские конфигурации и кластеры

Случаи использования

  • Обучение моделей машинного обучения
  • Исследования и разработки в области ИИ
  • Обработка и анализ данных
  • Задачи высокопроизводительных вычислений
  • Интенсивно использующие GPU симуляции

Цены

Доступны конфигурации по запросу:

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

*Цены не включают налог с продаж.

Команды

GPUDeploy поддерживается Y Combinator и управляется Aedilic Inc. Наша команда стремится предоставлять доступные и недорогие ресурсы GPU для энтузиастов ИИ и машинного обучения, исследователей и компаний. Мы также предлагаем возможности для частных лиц и организаций сдавать в аренду неиспользуемые вычислительные ресурсы, внося свой вклад в глобальную сеть доступной вычислительной мощности GPU.