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计算资源管理

  • RunPod ist eine Cloud-Plattform für die Entwicklung und Skalierung von KI.
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    Was ist RunPod?
    RunPod ist ein global verteilter GPU-Cloud-Computing-Dienst, der für die Entwicklung, das Training und die Skalierung von KI-Modellen konzipiert wurde. Es bietet eine umfassende Plattform mit bedarfsgerechten GPUs, serverlosen Rechenoptionen und einem vollständigen Softwaremanagement-Stack, um eine nahtlose Bereitstellung von KI-Anwendungen zu gewährleisten. Die Infrastruktur von RunPod eignet sich ideal für KI-Praktiker, da sie alles von der Bereitstellung bis zur Skalierung verwaltet und das Rückgrat für erfolgreiche KI/ML-Projekte bildet.
    RunPod Hauptfunktionen
    • Bedarfsgerechte GPU-Ressourcen
    • Serverloses Rechnen
    • Vollständige Softwaremanagement-Plattform
    • Skalierbare Infrastruktur
    RunPod Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine klare Angabe zur Verfügbarkeit von Open-Source oder SDKs zur Anpassung.
    Potenzielle Abhängigkeit von Cloud-Infrastruktur, was zu Vendor Lock-in Risiken führen kann.
    Begrenzte explizite Details zu Preistufen oder Kostenstruktur auf der Hauptseite.
    Keine direkten Links zu mobilen oder Browser-Anwendungen, was die Zugänglichkeit einschränkt.

    Vorteile

    Sofortige Bereitstellung von GPU-fähigen Umgebungen in weniger als einer Minute.
    Automatische Skalierung von GPU-Arbeitern von null auf tausende zur sofortigen Nachfragebefriedigung.
    Persistenter und S3-kompatibler Speicher ohne Ein- und Ausgangsgebühren.
    Globale Bereitstellung mit niedriger Latenz und 99,9 % Betriebszeit-SLA.
    Unterstützt eine breite Palette von KI-Workloads einschließlich Inferenz, Feinabstimmung, Agenten und rechenintensiven Aufgaben.
    Reduziert die Komplexität der Infrastruktur, sodass Benutzer sich auf den Aufbau von KI-Anwendungen konzentrieren können.
    RunPod Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanYES
    Details zur kostenlosen Probeversion
    PreismodellPay-as-you-go
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    AbrechnungsfrequenzPro Sekunde

    Details des Preisplans

    Community Cloud

    0 USD
    • Zugang zu verschiedenen GPUs einschließlich H200 SXM, B200, H100 NVL, H100 PCIe, H100 SXM, A100 PCIe, A100 SXM, L40S, RTX 6000 Ada, A40, L40, RTX A6000, RTX 5090, L4, RTX 3090, RTX 4090, RTX A5000
    • Preise ab $0,00011 pro Sekunde

    Serverless Pricing

    0.4 USD
    • Kostenwirksam für alle Inferenz-Workloads
    • Verschiedene GPUs mit Preisgestaltung pro Stunde und pro Sekunde
    • Sparen Sie 15% gegenüber anderen serverlosen Cloud-Anbietern bei Flex-Arbeitern
    • Beispielhafte GPU-Preise pro Stunde: Flex aktiv $4,18, H100 $2,72, A100 $1,9, L40 $1,22, A6000 $1,1, 4090 $0,69, L4 $0,58
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://runpod.io/pricing
  • FluidStack bietet bedarfsweise Zugang zu enormen GPU-Ressourcen für KI-Anwendungen.
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    Was ist FluidStack?
    FluidStack ermöglicht es KI-Ingenieuren und Unternehmen, sofort auf Tausende von Nvidia-GPUs zuzugreifen oder große Cluster zu reservieren. Diese Cloud-Plattform ist auf das Training von großen Sprachmodellen (LLMs) und grundlegenden Modellen spezialisiert und bietet kosteneffiziente Lösungen für Hochleistungsrechner. Durch die Verbindung von ungenutzten GPU-Ressourcen gelingt es FluidStack, die Kosten für die Nutzer zu senken und eine schnelle Bereitstellung und Skalierung von Anwendungen des maschinellen Lernens zu erleichtern. Sie ist für eine nahtlose Integration in Arbeitsabläufe ausgelegt, damit die Nutzer sich darauf konzentrieren können, ihre Modelle zu verbessern, ohne sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen.
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