Alquila la GPU de tu próximo experimento.

Capacidad para tu campaña, sin comprar una tarjeta.

Moviliza las GPU de tu proyecto durante 3, 7 o 30 días. Eliges una configuración, un periodo y una cantidad de lotes: cada ficha reúne la memoria por tarjeta, el stock disponible y el precio del forfait para preparar tu compra.

Un lote contiene una tarjeta para catorce configuraciones y dos tarjetas para B200. Esta unidad te permite comparar un experimento en una GPU y una campaña repartida en varios lotes, con un total claramente definido.

Encuentra las tarjetas que debes tener en cuenta para tu modelo.

Una validación de inferencia, una adaptación de modelo y una serie de entrenamientos no requieren la misma memoria. Parte de tu carga y de tus bibliotecas, y luego compara los forfaits de las tarjetas que responden a esas necesidades. IteraGPU te da varias opciones en cada etapa de la campaña.

• Empezar con 24 GB por tarjeta: la NVIDIA RTX A5000 24GB da acceso al precio de entrada. Las RTX 3090, RTX 4090 y L4 también ofrecen una capacidad de 24 GB, con sus propios forfaits.
• Pasar a 48 GB en una sola tarjeta: compara A40, RTX A6000, RTX 6000 Ada y L40S para alojar una carga que supere la capacidad de una tarjeta de 24 GB.
• Prever al menos 80 GB por tarjeta: examina A100 SXM 80 GB, H100 PCIe o SXM 80 GB, y luego H200 SXM 141 GB según tu entorno y la memoria necesaria.
• Elegir una gran capacidad o varias GPU: MI300X ofrece 192 GB en una tarjeta AMD; un lote B200 reúne dos tarjetas NVIDIA de 180 GB cada una. Elige la organización que tu software sepa aprovechar.

Una duración para cada etapa de tu investigación.

Tres días para una validación concreta; siete días para comparar una serie de variantes; treinta días para organizar una campaña con varias etapas. Elige la ventana que corresponda a tu plan de trabajo y consulta el total del forfait antes de hacer el pedido.

Para experimentos independientes, puedes prever un lote que se use de forma sucesiva o varios lotes destinados a ejecuciones en paralelo. Dos lotes ordinarios representan dos GPU; dos lotes B200 representan cuatro. Las dos tarjetas B200 ya están incluidas en el precio de cada lote.

Mantén el control de tu investigación y precisa tus necesidades.

Tú eliges tus modelos, tu código y tus dependencias. Para decantarte por una oferta, guíate por las características de la ficha y por los requisitos de tu campaña.

Si tu decisión depende de un acceso a Jupyter, de la persistencia de sus archivos, de una versión de software preinstalada, de la RAM, del almacenamiento, de una interconexión entre GPU o de un plazo de puesta a disposición, haz que confirmen estos puntos antes de hacer el pedido. La memoria es propia de cada tarjeta: tu software debe organizar el trabajo entre varias GPU.

Los forfaits compran un periodo de capacidad; el rendimiento y el número de experimentos finalizados dependen de tu carga. Si tu proyecto exige una facturación por hora o un compromiso de rendimiento, especifica esta condición antes de elegir.