Die Fakten des Dienstes
IteraGPU ist der Name des auf dieser Website vorgestellten Dienstes. Die folgenden Angaben beschreiben unser Angebot und die verfügbaren Werkzeuge. Die detaillierten Tarife und der Bestand jeder Konfiguration sind im Katalog zu finden; die Kapazität einer Karte beschreibt für sich genommen weder den Server noch das Ergebnis Ihrer Software.
| Anhaltspunkt | Wert oder Funktionsweise | Lesebedingung |
|---|---|---|
| Zielgruppe | ML-Forschung und -Entwicklung | Training, Inferenz und Fine-Tuning nach Ihrem Protokoll |
| Katalog | 15 NVIDIA- und AMD-Konfigurationen | Auswahl nach kompatibler Software, Speicher und gemessener Last |
| Speicher | 24 bis 192 GB nominal pro GPU | Die GB entsprechen den Herstellerangaben; sie sind weder freie GiB noch der RAM des Servers |
| Zusammensetzung | 1 GPU pro Los; 2 GPUs für B200 | Der Preis des Loses enthält seine Karten; ihr Speicher wird nicht automatisch zusammengefasst |
| Location | 3, 7 oder 30 Tage; 1 bis 10 Lose | Vollständiger Betrag in USD pro Los, multipliziert mit der Menge |
| Verfügbarkeit | Bestand auf jeder Angebotsseite angezeigt | Die Bestätigung der Zahlung und die Vorbereitung des Zugangs sind zwei getrennte Schritte |
| Software-Vorbereitung | Gewünschte Umgebung bei der Bestellung | Eine Präferenz ist kein Nachweis für die Installation oder die Kompatibilität Ihres Modells |
| Verfolgung | Konto, Bestellungen und ML-Notizbuch | Eingetragene Notizen ersetzen nicht Ihre Dateien, Sicherungen oder externen Messungen |
Technische Quellen: Katalog und Merkmale der Angebote · Tarife der Pauschalangebote · Bestellbedingungen
Die GPU ist eine Protokollentscheidung
Der Speicher muss die geplante Arbeit aufnehmen, die Umgebung muss zum Modell passen und der Zeitplan muss Vorbereitung, Messungen, Wiederaufnahmen und Export einschließen. Legen Sie bei der Inferenz die Eingabe- und Ausgabelängen sowie die Anzahl gleichzeitiger Anfragen fest. Betrachten Sie beim Training den vollständigen Schritt und die für die Wiederaufnahme erforderlichen Zustände.
Der Dimensionierer berechnet einen Rahmen aus den Parametern, dem Format der Gewichte und Ihrer Ausführungsreserve. Diese Reserve ist eine ausdrückliche Annahme; sie ist keine garantierte Kapazität. Um zwei Konfigurationen zu unterscheiden, behalten Sie einen gemeinsamen Satz von Eingaben und eine gemeinsame Qualitätsregel bei und messen Sie dann die Fälle, die für Ihr Projekt wichtig sind.
Technische Quellen: Dimensionierer und Annahmen · Inferenzanfragen vorbereiten
Originale Ressourcen mit ausdrücklich erklärtem Geltungsbereich
IteraGPU Lab v1 vereint ein Notebook für Berechnung und Speichermessung, zwei Python-Skripte, ein Qualitätsprotokoll, die Preise der Pakete und eine leere Rohdatentabelle. Der Originalcode und die Dokumentation werden unter der MIT-Lizenz bereitgestellt. Die Anleitungen nennen die Voraussetzungen und zeigen ausdrückliche Fehler an, wenn PyTorch oder die GPU fehlt.
Das Messskript wurde auf einer RTX 5070 außerhalb des Katalogs mit einem Netzwerk aus 8.320 Parametern getestet. Dieser Versuch prüft die Instrumentierung; er misst weder ein großes Modell noch die Leistung der gemieteten Angebote. Der Speicherbericht erläutert die Bedingungen und die Ergebnisse.
Die Speichermethode erklärt die Zähler; die Benchmark-Methode vergleicht Ergebnisse bei festgelegter Qualität und die Kosten des gebuchten Pakets. Die bereitgestellten Ressourcen enthalten keine vorausgefüllten Notebook-Ausgaben oder GPU-Ergebnisse. Messen Sie Ihre eigene Last, bevor Sie daraus eine Empfehlung ableiten.
- IteraGPU Lab v1 herunterladen
Versioniertes Archiv: Protokoll, Notebook, Skripte, Tabellen, Anleitungen, Inventar und Lizenz.
- Voraussetzungen und Validierungsumfang lesen
Voraussetzungen, getestete Parameter und Grenzen des Versuchs.
Technische Quellen: Schätzung und Speicherspitze · Vergleich und Kosten pro validiertem Korpus
Die Autonomie bei Ihren Verarbeitungen
Sie wählen Ihre Software, Ihre Modelle und die Organisation Ihrer Berechnungen. IteraGPU nimmt keine Einsicht in den Inhalt Ihrer Dateien, Prompts oder Verarbeitungen vor. Diese Politik betrifft den Inhalt der Arbeiten; sie hebt nicht die Informationen auf, die für Konto, Bestellung und Zahlungsverfolgung erforderlich sind.
Bereiten Sie Abhängigkeiten und Versionen vor, prüfen Sie die Nutzungsrechte und organisieren Sie Ihre Backups. Die bei der Bestellung gewählte Umgebung bringt Ihren Vorbereitungsbedarf zum Ausdruck. Ihre Kompatibilität mit Ihren Bibliotheken, Erweiterungen und Modellen muss vor dem Start der vollständigen Kampagne überprüft werden.
Technische Quellen: Daten und Datenschutz
Ein Notizbuch, um den Grund der Entscheidung festzuhalten
Das ML-Notizbuch bewahrt die Ziele, Parameter und Beobachtungen auf, die Sie eingeben. Verknüpfen Sie Ihre Hypothese mit einer Code-Version, einem Eingabesatz und einer Bestellreferenz. Halten Sie auch die verworfenen Varianten fest: Speicherüberschreitung, unzureichende Qualität oder unvollständiges Ergebnis erklären die nächste Entscheidung.
Das Notizbuch führt Ihren Code nicht aus, erfasst nicht automatisch die GPU-Telemetrie und lädt Ihre Datensätze nicht hoch. Bewahren Sie die Rohdateien, Ausgaben und Checkpoints in Ihren eigenen Backups auf. Eine Notiz muss es ermöglichen, den Beleg wiederzufinden, ohne ihn zu ersetzen.
Vom Paket zur Verfolgung der Miete
Wählen Sie das Modell, die Dauer und die Anzahl der Lose, und prüfen Sie dann die USD-Gesamtsumme. Der Preis entspricht dem gesamten Paket; es ist kein Stundenzähler. Die Krypto-Zahlung erfolgt ohne KYC und ohne Ausweisanforderung. Vorname, Nachname und E-Mail dienen der Bestellverfolgung.
Nach einer Überweisung erfasst „Ich habe bezahlt“ Ihre Meldung zur Überprüfung. Die bestätigte Zahlung und die Bereitstellung des GPU-Zugangs werden getrennt verfolgt. Ihr Konto bündelt die Bestellungen, die Dokumente und die Support-Anfragen; prüfen Sie den Bereitschaftsstatus, bevor Sie Ihre Verarbeitungen starten.
Technische Quellen: Ablauf der Krypto-Zahlung
Praktische Fragen
Bietet IteraGPU eine universelle GPU-Empfehlung?
IteraGPU bietet Kriterien und Werkzeuge, um Ihre Wahl vorzubereiten, ohne eine GPU zu benennen, die für alle Lasten gewinnt. Speicher, Umgebung, Kontext, Nebenläufigkeit und Qualität müssen gemeinsam geprüft werden. Das Budget wird anschließend zwischen den Optionen verglichen, die diese Anforderungen erfüllen.
Bilden zwei B200-GPUs einen einzigen Speicher?
Ein B200-Los umfasst zwei GPUs, jede mit ihrem eigenen Speicher. Ihre Software muss die Daten oder Berechnungen ausdrücklich aufteilen, um sie gemeinsam zu nutzen. Die Zusammensetzung des Loses belegt weder einen einheitlichen Speicher noch eine bestimmte Topologie oder eine gegebene Beschleunigung.
Garantiert die Wahl von PyTorch bei der Bestellung, dass mein Modell funktioniert?
Die Wahl einer Umgebung bringt eine Vorbereitungspräferenz zum Ausdruck, nicht eine Validierung Ihres Modells. Prüfen Sie den Treiber, die Bibliotheken, die Erweiterungen und die erforderlichen Versionen, und führen Sie dann einen kleinen repräsentativen Fall vor Ihrer Kampagne aus.