- Ampere-Generation GPU
- 16 GB vRAM
- 24 GB RAM
- 8 vCPUs
Aqaba.ai
1 BewertungenAqaba.ai bietet Hochleistungs-GPU-Cloud-Instanzen, die mit erneuerbarer Energie betrieben werden. Sofortiger Zugriff auf die neuesten GPUs wie H100, A100 und RTX für KI-Workflows, das Feinabstimmen großer Sprachmodelle und das Training maßgeschneiderter KI-Modelle mit nahtloser Skalierbarkeit und dedizierten Ressourcen.
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Aqaba.ai
Aqaba.ai bietet Hochleistungs-GPU-Cloud-Instanzen, die mit erneuerbarer Energie betrieben werden. Sofortiger Zugriff auf die neuesten GPUs wie H100, A100 und RTX für KI-Workflows, das Feinabstimmen großer Sprachmodelle und das Training maßgeschneiderter KI-Modelle mit nahtloser Skalierbarkeit und dedizierten Ressourcen.
Ausgewählt
Was ist Aqaba.ai?
Aqaba.ai ist ein Cloud-GPU-Computing-Service, der entwickelt wurde, um die KI-Forschung und -Entwicklung zu beschleunigen, indem er sofortigen Zugriff auf leistungsstarke GPUs wie H100, A100 und RTX-Karten bietet. Die Plattform ermöglicht Entwicklern das Feinabstimmen der neuesten großen Sprachmodelle, das Trainieren maßgeschneiderter KI-Modelle und das effiziente Ausführen von KI-Workloads in einer skalierbaren Umgebung. Was Aqaba.ai auszeichnet, ist das Engagement für Nachhaltigkeit durch die Nutzung erneuerbarer Energien für die Infrastruktur. Benutzer erhalten dedizierte GPU-Instanzen exklusiv zugewiesen, was volle Kontrolle und maximale Leistung ohne Ressourcenteilung oder Unterbrechungen durch Leerlauf ermöglicht. Mit einem einfach zu bedienenden Prepaid-Credit-System und Support via Live-Discord und E-Mail wird Aqaba.ai von mehr als 1.000 KI-Entwicklern weltweit vertraut.
Wer wird Aqaba.ai verwenden?
- KI-Forscher und Entwickler
- Maschinelles Lernen-Ingenieure
- Startups, die KI-Produkte entwickeln
- Datenwissenschaftler
- Akademische Institutionen
- Unternehmen, die KI-Workloads skalieren
- Entwickler, die große Sprachmodelle feinabstimmen
Wie verwendet man Aqaba.ai?
- Schritt 1: Registrieren Sie ein Konto bei Aqaba.ai.
- Schritt 2: Kaufen Sie Prepaid-Gutscheine für die GPU-Nutzung.
- Schritt 3: Starten Sie eine GPU-Instanz mit der gewünschten Konfiguration (H100, A100, RTX).
- Schritt 4: Verbinden Sie sich mit Ihrer GPU-Instanz, um Datensätze hochzuladen und mit dem Training oder der Feinabstimmung von KI-Modellen zu beginnen.
- Schritt 5: Überwachen und steuern Sie den Lebenszyklus Ihrer GPU-Instanz nach Bedarf.
- Schritt 6: Verwenden Sie die Instanz ausschließlich für Ihre Workloads ohne Unterbrechungen durch Inaktivität.
- Schritt 7: Stoppen Sie die Instanz nach Beendigung, um Credits effektiv zu verwalten.
Plattform
- web
Die Kernfunktionen und Vorteile von Aqaba.ai
Die Hauptfunktionen
- Sofortiger Zugriff auf H100-, A100- und RTX-GPU-Instanzen
- Cloud-GPU-Instanzen, betrieben mit erneuerbarer Energie
- Dedizierte Single-User-GPU-Zuweisung
- Prepaid-Credit-System für flexible Nutzung
- Unterstützung für Training, Feinabstimmung und Deployment von KI-Modellen
- Skalierbare GPU-Ressourcen ohne automatische Beendigung bei Inaktivität
- Live-Discord- und E-Mail-Support
Die Vorteile
- Nachhaltiges und umweltfreundliches GPU-Computing
- Hochleistungs-GPU-Zugriff ohne anfängliche Hardwareinvestition
- Volle Kontrolle über den Lebenszyklus der GPU-Instanz
- Bezahlbare Preise und einfache Kreditverwaltung
- Produktivitätssteigerung für KI-Entwickler und Forscher
- Nahtlose Skalierbarkeit für unterschiedliche Rechenanforderungen
- Vertrauen einer wachsenden Community von KI-Entwicklern
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Aqaba.ai
- Training maßgeschneiderter AI- und Machine-Learning-Modelle
- Feinabstimmung vortrainierter großer Sprachmodelle (LLMs)
- Ausführen rechenintensiver AI-Workflows
- AI-Produktentwicklung und Prototyping
- Akademische Forschung mit GPU-Computing
- Skalierung von AI-Workloads für Startups und Unternehmen
Preise von Aqaba.ai
| Hat einen kostenlosen Plan | No |
|---|---|
| Details zur kostenlosen Probeversion | |
| Preismodell | Bezahlen nach Verbrauch |
| Ist eine Kreditkarte erforderlich | No |
| Bezahlt ab | 0.39 USD |
| Hat einen Lebenszeitplan | No |
| Abrechnungsfrequenz | Stündliche Abrechnung |
Details des Preisplans
A4000
0.39 USDRTX3090
0.45 USD- Ampere-Generation GPU
- 24 GB vRAM
- 32 GB RAM
- 12 vCPUs
A5000
0.49 USD- Ampere-Generation GPU
- 24 GB vRAM
- 32 GB RAM
- 12 vCPUs
A6000
0.79 USD- Ampere-Generation GPU
- 48 GB vRAM
- 64 GB RAM
- 24 vCPUs
RTX6000Ada
0.99 USD- Ada-Generation GPU
- 48 GB vRAM
- 64 GB RAM
- 24 vCPUs
H100
2.99 USD- Hopper-Generation GPU
- 80 GB vRAM
- 128 GB RAM
- 32 vCPUs
FAQs zu Aqaba.ai
Unternehmensinformationen zu Aqaba.ai
Wie installiere ich?
Aqaba.ai Bewertungen
5/5
Kommentare (1)
Aqaba
June 24 2025
I'm excited to share Aqaba AI with this amazing community!
The problem we're solving: Getting access to powerful GPUs for AI training shouldn't require selling your kidney or waiting in endless queues. And it definitely shouldn't come at the cost of our planet.
What makes us different:
🌱 100% renewable energy - Every single GPU instance runs on green power
⚡ Instant deployment - Launch H100s, A100s, RTX GPUs in seconds, not hours
🔒 Dedicated resources - Each GPU is exclusively yours - no performance surprises
💰 Simple pricing - Pay-as-you-go with prepaid credits. No hidden fees or complex tiers
Who it's for: AI developers, researchers, and startups training everything from computer vision models to large language models.
Why we built this: After watching talented developers abandon projects due to GPU costs and availability issues, we knew there had to be a better way. AI should be accessible to everyone, not just big tech companies with unlimited budgets.
What's next: We're actively working on expanding our GPU selection and adding team collaboration features. Your feedback today will directly shape our roadmap!
What GPU shortages or AI infrastructure challenges have you faced? Would love to hear your experiences and how we can help!
Visi to launch your first GPU instance today 🚀
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Aqaba.ai?
- Google Cloud AI Platform
- AWS EC2 GPU Instances
- Microsoft Azure GPU VMs
- Paperspace Gradient
- Lambda Labs GPU Cloud
- RunPod
- Vast.ai
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