ML araştırması için GPU · KYC'siz kripto ödeme
IteraGPU
IteraGPU / Araştırma ve deney

Hesaplamayı bir soruyla birlikte seçin.

IteraGPU, modelleri eğiten, değerlendiren veya uyarlayan araştırmacılara, mühendislere ve ekiplere GPU kiralaması sunar. Katalog, boyutlandırıcı ve ML defteri donanımı, protokolü ve bütçeyi birbirine bağlar. Yaklaşımımız, bir teklif seçmeden önce beklenen sonucu tanımlamaktır. Yöntemler ve belgelenmiş küçük yerel deneme, ölçümü hazırlamaya yardımcı olur; iş yükünüzün performansını garanti etmez.

01 /

Hizmetin olguları

IteraGPU, bu sitede tanıtılan hizmetin adıdır. Aşağıdaki göstergeler teklifimizi ve mevcut araçları açıklar. Ayrıntılı fiyatlar ve her yapılandırmanın stoğu katalogda görülebilir; bir kartın kapasitesi tek başına ne sunucuyu ne de yazılımınızın sonucunu tanımlar.

IteraGPU olgu belgesi — 24 Eylül 2026 tarihli belge doğrulaması
KılavuzDeğer veya işleyişOkuma koşulu
Hedef kitleML araştırması ve mühendisliğiProtokolünüze göre eğitim, çıkarım ve ince ayar
Katalog15 NVIDIA ve AMD yapılandırmasıUyumlu yazılım, bellek ve ölçülen yüke göre seçim
BellekGPU başına nominal 24 ila 192 GBGB değerleri üretici GB'sini ifade eder; ne boş Gio ne de sunucu RAM'idir
KompozisyonParti başına 1 GPU; B200 için 2 GPUPartinin fiyatı kartlarını içerir; bellekleri otomatik olarak birleşmez
Location3, 7 veya 30 gün; 1 ila 10 partiParti başına USD cinsinden tam tutar, adetle çarpılır
KullanılabilirlikHer kartta gösterilen stokÖdemenin onaylanması ile erişimin hazırlanması iki ayrı adımdır
Yazılım hazırlığıSipariş sırasında istenen ortamBir tercih, kurulum veya modelinizin uyumluluğunun kanıtı sayılmaz
TakipHesap, siparişler ve ML defteriGirilen notlar dosyalarınızın, yedeklerinizin veya harici ölçümlerinizin yerini tutmaz

Teknik kaynaklar: Katalog ve tekliflerin özellikleri · Paket tarifeleri · Sipariş koşulları

02 /

GPU bir protokol kararıdır

Bellek planlanan işi barındırmalı, ortam modele uygun olmalı ve takvim hazırlık, ölçüm, yeniden başlatma ve dışa aktarmayı içermelidir. Çıkarımda giriş ve çıkış uzunluklarını ve eşzamanlı istek sayısını belirleyin. Eğitimde tam adımı ve yeniden başlatma için gerekli durumları inceleyin.

Boyutlandırıcı, parametrelerden, ağırlık formatından ve çalıştırma payınızdan bir zarf hesaplar. Bu pay açık bir varsayımdır; garanti edilen bir kapasite değildir. İki yapılandırmayı ayırt etmek için ortak bir giriş kümesi ve kalite kuralı belirleyin, ardından projeniz için önemli olan durumları ölçün.

Teknik kaynaklar: Boyutlandırıcı ve varsayımlar · Çıkarım isteklerini hazırlayın

03 /

Kapsamı açıkça belirtilmiş özgün kaynaklar

IteraGPU Lab v1, bir hesaplama ve bellek ölçüm notebook'u, iki Python betiği, bir kalite protokolü, paket fiyatları ve boş bir ham tablo içerir. Özgün kod ve dokümantasyon MIT lisansı altında dağıtılır. Yönergeler ön koşulları ve PyTorch veya GPU eksik olduğunda açık hataları belirtir.

Ölçüm betiği, katalog dışı bir RTX 5070 üzerinde 8.320 parametreli bir ağ ile test edildi. Bu deneme, ölçüm araçlarını doğrular; ne büyük bir modeli ne de kiralanan tekliflerin performansını ölçer. Bellek dosyası koşulları ve sonuçları belirtir.

Bellek yöntemi sayaçları açıklar; kıyaslama yöntemi sabit kalitede sonuçları ve taahhüt edilen paket maliyetini karşılaştırır. Dağıtılan kaynaklar önceden doldurulmuş notebook çıktıları veya GPU sonuçları içermez. Bir öneri çıkarmadan önce kendi iş yükünüzü ölçün.

Teknik kaynaklar: Tahmin ve bellek zirvesi · Karşılaştırma ve doğrulanmış korpus başına maliyet

04 /

İşlemlerinizde özerklik

Yazılımlarınızı, modellerinizi ve hesaplamalarınızın düzenini siz seçersiniz. IteraGPU dosyalarınızın, prompt'larınızın veya işlemlerinizin içeriğini incelemez. Bu politika işlerin içeriğiyle ilgilidir; hesap, sipariş ve ödeme takibi için gerekli bilgileri ortadan kaldırmaz.

Bağımlılıkları ve sürümleri hazırlayın, kullanım haklarını doğrulayın ve yedeklerinizi düzenleyin. Sipariş sırasında seçilen ortam, hazırlık ihtiyacınızı ifade eder. Kütüphaneleriniz, eklentileriniz ve modellerinizle uyumluluğu tam kampanyayı başlatmadan önce kontrol edilmelidir.

Teknik kaynaklar: Veriler ve gizlilik

05 /

Seçimin gerekçesini saklamak için bir defter

ML defteri, girdiğiniz hedefleri, parametreleri ve gözlemleri saklar. Hipotezinizi bir kod sürümüne, bir girdi kümesine ve bir sipariş referansına bağlayın. Reddedilen varyantları da saklayın: bellek aşımı, yetersiz kalite veya eksik sonuç sonraki kararı açıklar.

Defter kodunuzu çalıştırmaz, GPU telemetrisini otomatik olarak kaydetmez ve veri kümelerinizi yüklemez. Ham dosyaları, çıktıları ve checkpoint'leri kendi yedeklerinizde saklayın. Bir not, kanıtı bulmanızı sağlamalı; kanıtın yerini almamalıdır.

06 /

Paketten kiralama takibine

Modeli, süreyi ve lot sayısını seçin, ardından USD toplamını kontrol edin. Fiyat tüm pakete karşılık gelir; saatlik bir sayaç değildir. Kripto ödemesi KYC veya kimlik belgesi talebi olmadan yapılır. Ad, soyad ve e-posta, sipariş takibi için kullanılır.

Transferden sonra « Ödedim » bildiriminizi doğrulama için kaydeder. Onaylanan ödeme ve GPU erişiminin sağlanması ayrı ayrı takip edilir. Hesabınız siparişleri, belgeleri ve destek taleplerini bir araya getirir; işlemlerinize başlamadan önce hazırlık durumunu kontrol edin.

Teknik kaynaklar: Kripto ödeme süreci

Pratik sorular

IteraGPU evrensel bir GPU önerisi sunuyor mu?

IteraGPU, tüm iş yükleri için kazanan bir GPU belirlemeden seçiminizi hazırlamanız için ölçütler ve araçlar sunar. Bellek, ortam, bağlam, eşzamanlılık ve kalite birlikte doğrulanmalıdır. Bütçe daha sonra bu gereksinimleri karşılayan seçenekler arasında karşılaştırılır.

İki B200 GPU tek bir bellek mi oluşturur?

Bir B200 lotu, her biri kendi belleğine sahip iki GPU içerir. Yazılımınızın bunları birlikte kullanmak için verileri veya hesaplamaları açıkça dağıtması gerekir. Lotun bileşimi birleşik bellek, belirli bir topoloji veya belirli bir hızlanma göstermez.

Sipariş sırasında PyTorch seçimi modelimin çalışacağını garanti eder mi?

Bir ortam seçimi, modelinizin doğrulandığını değil, hazırlık tercihinizi ifade eder. Sürücüyü, kütüphaneleri, eklentileri ve gerekli sürümleri kontrol edin, ardından kampanyanızdan önce küçük ve temsili bir durum çalıştırın.