GPU voor ML-onderzoek · Crypto-betaling zonder KYC
IteraGPU
IteraGPU / Onderzoek en experiment

Kies rekenkracht met een vraag voor ogen.

IteraGPU biedt GPU-huur aan onderzoekers, ingenieurs en teams die modellen trainen, evalueren of aanpassen. De catalogus, de dimensioner en het ML-schrift verbinden hardware, protocol en budget. Onze aanpak bestaat erin het verwachte resultaat te bepalen voordat je een aanbod kiest. De methoden en de kleine gedocumenteerde lokale test helpen bij het voorbereiden van de meting; ze garanderen niet de prestaties van jouw werkbelasting.

01 /

De feiten over de service

IteraGPU is de naam van de service die op deze site wordt voorgesteld. De onderstaande gegevens beschrijven ons aanbod en de beschikbare tools. De gedetailleerde tarieven en de voorraad van elke configuratie vind je in de catalogus; de capaciteit van een kaart beschrijft op zichzelf niet de server of het resultaat van jouw software.

Feitenfiche IteraGPU — documentaire verificatie van 24 september 2026
OriëntatiepuntWaarde of werkingVoorwaarde voor interpretatie
DoelgroepML-onderzoek en -engineeringTraining, inferentie en fine-tuning volgens jouw protocol
Catalogus15 configuraties van NVIDIA en AMDKiezen op basis van compatibele software, geheugen en gemeten belasting
Geheugen24 tot 192 GB nominaal per GPUDe GB's verwijzen naar de fabrikant-GB's; dit zijn niet de vrije GiB of het RAM van de server
Samenstelling1 GPU per lot; 2 GPU's voor B200De prijs van het lot omvat de bijbehorende kaarten; hun geheugen wordt niet automatisch samengevoegd
Location3, 7 of 30 dagen; 1 tot 10 lotenVolledig bedrag in USD per lot, vermenigvuldigd met de hoeveelheid
BeschikbaarheidVoorraad weergegeven op elke ficheDe bevestiging van de betaling en het voorbereiden van de toegang zijn twee afzonderlijke stappen
Softwarematige voorbereidingGewenste omgeving bij de bestellingEen voorkeur is geen bewijs van installatie of compatibiliteit van jouw model
OpvolgingAccount, bestellingen en ML-schriftDe ingevoerde notities vervangen niet je bestanden, back-ups of externe metingen

Technische bronnen: Catalogus en kenmerken van de aanbiedingen · Forfaitprijzen · Bestelvoorwaarden

02 /

De GPU is een protocolbeslissing

Het geheugen moet het geplande werk aankunnen, de omgeving moet bij het model passen en de planning moet voorbereiding, metingen, hervattingen en export omvatten. Bepaal bij inferentie de invoer- en uitvoerlengtes en het aantal gelijktijdige verzoeken. Bekijk bij training de volledige stap en de toestanden die nodig zijn om te hervatten.

De dimensioner berekent een enveloppe op basis van de parameters, het formaat van de gewichten en je uitvoeringsreserve. Die reserve is een expliciete aanname; ze is geen gegarandeerde capaciteit. Om twee configuraties te onderscheiden, houd je een gemeenschappelijke set invoer en een gemeenschappelijke kwaliteitsregel aan, en meet je de gevallen die voor jouw project van belang zijn.

Technische bronnen: Dimensioner en aannames · Inferentieverzoeken voorbereiden

03 /

Originele resources, met een expliciete reikwijdte

IteraGPU Lab v1 bundelt een notebook voor berekening en geheugenmeting, twee Python-scripts, een kwaliteitsprotocol, de tarieven van de forfaits en een leeg ruw tabelblad. De originele code en documentatie worden verspreid onder de MIT-licentie. De instructies vermelden de vereisten en de expliciete fouten wanneer PyTorch of de GPU ontbreekt.

Het meetscript is getest op een RTX 5070 buiten de catalogus met een netwerk van 8.320 parameters. Deze test verifieert de instrumentatie; hij meet noch een groot model, noch de prestaties van de gehuurde aanbiedingen. Het geheugendossier vermeldt de voorwaarden en de resultaten.

De geheugenmethode legt de tellers uit; de benchmarkmethode vergelijkt resultaten bij vaste kwaliteit en de kostprijs van het aangegane forfait. De verspreide resources bevatten geen vooraf ingevulde notebook-uitvoer of GPU-resultaten. Meet je eigen werklast voordat je er een aanbeveling uit afleidt.

Technische bronnen: Schatting en geheugenpiek · Vergelijking en kostprijs per gevalideerd corpus

04 /

Autonomie in je verwerkingen

Je kiest je software, je modellen en de organisatie van je berekeningen. IteraGPU inspecteert de inhoud van je bestanden, prompts of verwerkingen niet. Dit beleid betreft de inhoud van de werkzaamheden; het wist de informatie die nodig is voor het account, de bestelling en de opvolging van de betaling niet uit.

Bereid de afhankelijkheden en versies voor, controleer de gebruiksrechten en organiseer je back-ups. De omgeving die je bij de bestelling selecteert, drukt je voorbereidingsbehoefte uit. De compatibiliteit met je bibliotheken, extensies en modellen moet worden gecontroleerd voordat je de volledige campagne start.

Technische bronnen: Gegevens en privacy

05 /

Een logboek om de reden van je keuze te bewaren

Het ML-logboek bewaart de doelen, parameters en observaties die je invoert. Koppel je hypothese aan een codeversie, een set invoer en een bestelreferentie. Bewaar ook de verworpen varianten: geheugenoverschrijding, onvoldoende kwaliteit of een onvolledig resultaat verklaren de volgende beslissing.

Het logboek start je code niet, leest de GPU-telemetrie niet automatisch uit en uploadt je datasets niet. Bewaar de ruwe bestanden, de uitvoer en de checkpoints in je eigen back-ups. Een notitie moet het bewijs terugvindbaar maken, zonder het te vervangen.

06 /

Van forfait tot opvolging van de verhuur

Kies het model, de duur en het aantal loten en controleer het totaal in USD. De prijs geldt voor het volledige forfait; het is geen uurteller. De betaling in crypto gebeurt zonder KYC en zonder vraag om een identiteitsbewijs. De voornaam, achternaam en het e-mailadres dienen voor de opvolging van de bestelling.

Na een overschrijving registreert ‘Ik heb betaald’ je melding voor verificatie. De bevestigde betaling en de levering van de GPU-toegang worden apart opgevolgd. Je account bundelt de bestellingen, documenten en ondersteuningsaanvragen; raadpleeg de gereedheidsstatus voordat je je verwerkingen start.

Technische bronnen: Traject voor crypto-betaling

Praktische vragen

Geeft IteraGPU een universele GPU-aanbeveling?

IteraGPU biedt criteria en tools om je keuze voor te bereiden, zonder één winnende GPU voor alle werklasten aan te wijzen. Geheugen, omgeving, context, gelijktijdigheid en kwaliteit moeten samen worden gecontroleerd. Daarna vergelijk je het budget tussen de opties die aan deze eisen voldoen.

Vormen twee B200 GPU's één enkel geheugen?

Een B200-lot omvat twee GPU's, elk met hun eigen geheugen. Je software moet de gegevens of berekeningen expliciet verdelen om ze samen te gebruiken. De samenstelling van het lot bewijst geen verenigd geheugen, geen specifieke topologie en geen bepaalde versnelling.

Garandeert de keuze van PyTorch bij de bestelling dat mijn model werkt?

De keuze van een omgeving drukt een voorbereidingsvoorkeur uit, geen validatie van je model. Controleer het stuurprogramma, de bibliotheken, de extensies en de vereiste versies, en voer daarna een klein representatief geval uit voordat je aan je campagne begint.