FluidStack는 AI 엔지니어와 기업이 수천 개의 Nvidia GPU에 즉시 접근하거나 대규모 클러스터를 예약할 수 있도록 합니다. 이 클라우드 플랫폼은 대규모 언어 모델 (LLMs) 및 기초 모델을 훈련하는 데 전문화되어 있으며, 고성능 컴퓨팅을 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 여분의 GPU 리소스를 연결하여 FluidStack는 사용자 비용을 낮추고 머신러닝 애플리케이션의 신속한 배포 및 확장을 촉진합니다. 워크플로우에 원활하게 통합될 수 있도록 설계되어 있으며, 사용자는 인프라에 대한 걱정 없이 모델 개선에 집중할 수 있습니다.
FluidStack을 사용할 사람은?
AI 엔지니어
데이터 과학자
머신러닝 연구원
확장 가능한 컴퓨팅 파워를 요구하는 기업
고성능 GPU를 활용하는 기술 회사
FluidStack 사용 방법은?
1단계: FluidStack 계정을 생성합니다.
2단계: 온디맨드 GPU와 클러스터 예약 중 선택합니다.
3단계: 필요한 GPU 유형과 규모를 지정합니다.
4단계: FluidStack 콘솔을 사용하여 AI 작업 부하를 배포합니다.
5단계: 리소스를 모니터링하고 필요에 따라 확장합니다.
플랫폼
web
windows
linux
FluidStack의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
Nvidia A100 및 H100 GPU에 대한 접근
온디맨드 및 예약 GPU 클러스터
비용 효율적인 가격
InfiniBand 상호 연결로 인한 높은 성능
24/7 고객 지원
장점
AI 프로젝트의 신속한 확장
전통적인 설정에 비해 감소한 비용
원활한 배포
리소스 관리의 유연성
대규모 모델의 성능 향상
FluidStack의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
대규모 언어 모델 훈련
집중적인 AI 작업 부하 실행
기계 학습 애플리케이션에 대한 실시간 추론
높은 GPU 가용성을 요구하는 공동 연구
FluidStack의 장점과 단점
장점
대규모 GPU 클러스터에 접근 가능(최대 12,000+ GPU)
95% 이상의 이론적 성능 벤치마크로 고성능 제공
전용 완전 분리 인프라로 강력한 보안 준수(HIPAA, GDPR, ISO27001, SOC 2 TYPE I)