Mieten Sie die GPU für Ihr nächstes Experiment.

Kapazität für Ihre Kampagne, ohne eine Karte zu kaufen.

Setzen Sie die GPUs Ihres Projekts für 3, 7 oder 30 Tage ein. Sie wählen eine Konfiguration, einen Zeitraum und eine Anzahl von Paketen: Jede Übersicht vereint den Speicher pro Karte, den verfügbaren Bestand und den Paketpreis, um Ihren Kauf vorzubereiten.

Ein Paket enthält eine Karte für vierzehn Konfigurationen und zwei Karten für B200. Diese Einheit ermöglicht es Ihnen, ein Experiment auf einer GPU mit einer über mehrere Pakete verteilten Kampagne zu vergleichen, mit einer klar definierten Gesamtsumme.

Finden Sie die Karten, die für Ihr Modell entscheidend sind.

Eine Inferenzvalidierung, eine Modellanpassung und eine Reihe von Trainings beanspruchen nicht denselben Speicher. Gehen Sie von Ihrer Last und Ihren Bibliotheken aus und vergleichen Sie dann die Pakete der Karten, die diesen Anforderungen entsprechen. IteraGPU gibt Ihnen mehrere Optionen bei jedem Schritt der Kampagne.

• Mit 24 GB pro Karte beginnen: Die NVIDIA RTX A5000 24GB bietet Zugang zum Einstiegspreis. Die RTX 3090, RTX 4090 und L4 bieten ebenfalls eine Kapazität von 24 GB, mit ihren eigenen Paketen.
• Auf 48 GB auf einer einzigen Karte wechseln: Vergleichen Sie A40, RTX A6000, RTX 6000 Ada und L40S, um eine Last aufzunehmen, die die Kapazität einer Karte mit 24 GB übersteigt.
• Mindestens 80 GB pro Karte vorsehen: Prüfen Sie A100 SXM 80 GB, H100 PCIe oder SXM 80 GB, dann H200 SXM 141 GB je nach Ihrer Umgebung und dem benötigten Speicher.
• Eine große Kapazität oder mehrere GPUs wählen: MI300X bietet 192 GB auf einer AMD-Karte; ein B200-Paket vereint zwei NVIDIA-Karten mit je 180 GB. Entscheiden Sie sich für die Organisation, die Ihre Software nutzen kann.

Eine Laufzeit für jede Phase Ihrer Forschung.

Drei Tage für eine gezielte Validierung; sieben Tage, um eine Reihe von Varianten zu vergleichen; dreißig Tage, um eine Kampagne mit mehreren Phasen zu organisieren. Wählen Sie das Zeitfenster, das zu Ihrem Arbeitsplan passt, und sehen Sie die Paket-Gesamtsumme vor der Bestellung ein.

Für unabhängige Experimente können Sie ein nacheinander genutztes Los oder mehrere Lose für parallele Ausführungen einplanen. Zwei gewöhnliche Lose stehen für zwei GPUs; zwei B200-Lose für vier. Die beiden B200-Karten sind bereits im Preis jedes Loses enthalten.

Behalten Sie die Kontrolle über Ihre Forschung, präzisieren Sie Ihren Bedarf.

Sie wählen Ihre Modelle, Ihren Code und Ihre Abhängigkeiten. Um ein Angebot auszuwählen, stützen Sie sich auf die Merkmale des Datenblatts und die Anforderungen Ihrer Kampagne.

Wenn Ihre Entscheidung von einem Jupyter-Zugang, der Persistenz seiner Dateien, einer vorinstallierten Softwareversion, dem RAM, dem Speicher, einer Interkonnektion zwischen GPUs oder einer Bereitstellungsfrist abhängt, lassen Sie diese Punkte vor der Bestellung bestätigen. Der Speicher bleibt kartenindividuell: Ihre Software muss die Arbeit auf mehrere GPUs verteilen.

Die Pakete kaufen einen Kapazitätszeitraum; der Durchsatz und die Anzahl abgeschlossener Experimente hängen von Ihrer Last ab. Wenn Ihr Projekt eine stundenweise Abrechnung oder eine Leistungszusage erfordert, geben Sie diese Bedingung vor der Auswahl an.