Preis vor der Bereitstellung
Die ausgewählte GPU und der Kapazitätstyp bestimmen den stündlichen Compute-Tarif, der vor der Erstellung angezeigt wird.
GPU-Cloud
Stellen Sie containerisierte GPU-Instanzen aus einem Arbeitsbereich bereit.
Wählen Sie ein OCI-Image, eine Paris- oder Frankfurt-Anfrageregion, persistenten Speicher, Kapazitätsmodus und Ressourceneinstellungen, und erstellen und verwalten Sie die Konfiguration dann über das Dashboard.
GPU-Hardware und Katalogtarife vergleichenTransparente Baseline
$0,16/Std.
NVIDIA RTX A5000 on-demand ab
19
Bepreiste GPU-Modelle
OCI
Container-Images
2
EU-Anfrageregionen
1
Control Plane des Arbeitsbereichs
EU-Regionen, verschlüsselter Speicher und Netzwerkisolationsoptionen
Warum GPURento
Weniger Infrastrukturarbeit. Mehr Modellfortschritt.
Ein Container-Image mitbringen
Verwenden Sie Ihr OCI-Image, die persistente Volumengröße und den Ressourcennamen in einer wiederholbaren Konfiguration.
Wählen Sie eine EU-Region
Wählen Sie Paris oder Frankfurt als angeforderte Ausführungsregion aus demselben Arbeitsbereich.
Vom Code zur Kapazität
Ein sauberer Weg in die Produktion.
1
Kapazität wählen
Nach GPU, VRAM, Region, Uptime-Tier und Gesamtkosten filtern.
2
Ihre Umgebung anhängen
Wählen Sie eine Vorlage aus oder verweisen Sie auf eine private Container-Registry.
3
Vom Dashboard aus erstellen
Vorausbezahlte Ressourcen benötigen ein positives Wallet-Guthaben. Der Mindestbetrag von $50 gilt für Einzahlungen, nicht für Ihr Restguthaben.
deploy.py
await fetch("/api/instances", {
method: "POST",
headers: { "content-type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
name: "training-h100",
gpuId: "h100-sxm",
region: "eu-west-par",
image: "pytorch/pytorch:2.6-cuda12.6",
capacityType: "on-demand",
volumeGb: 200
})
})✓ Konfiguration im Arbeitsbereich gespeichert · Bereitstellungsstatus sichtbar
Enthalten
Eine ernsthafte Plattform, kein dünner Wrapper.
Jeder Workload erhält dieselbe API-, Identitäts-, Abrechnungs- und Beobachtbarkeitsebene.
On-demand- und Spot-Modi
19 preislich ausgezeichnete GPU-Konfigurationen
Regionen Paris und Frankfurt
Persistente Volume-Größe pro Ressource
Container-Image-Konfiguration
Prüfungen der Inhaberschaft des Arbeitsbereichs
Wallet-Finanzierungsbeschränkung
Ressourcen- und Nutzungsdatensätze
Was ist eine Cloud-GPU-Instanz?+
Es ist eine dedizierte, containerisierte Compute-Umgebung mit direktem Zugriff auf eine oder mehrere GPUs. Sie kontrollieren Image, Bibliotheken, Speicher und exponierte Dienste.
Kann ich mein eigenes Docker-Image verwenden?+
Ja. Die Ressource speichert eine OCI-kompatible Image-Referenz zusammen mit ihren Speicher- und Regionseinstellungen.
Was bleibt nach dem Stoppen einer Instanz abrechenbar?+
Compute läuft nicht weiter, während persistente Volumes und reservierte IPs weiterhin Speicher- oder Zuteilungsgebühren verursachen können. Die Konsole zeigt vor der Bereitstellung sowohl Schätzungen für den laufenden als auch für den gestoppten Zustand an.
Welche GPU sollte ich wählen?+
Verwenden Sie zuerst VRAM, dann erwarteten Durchsatz und Budget. Das GPU-Verzeichnis vergleicht Speicher, Architektur, Preise und empfohlene Workloads.
Bereit, wenn Sie es sind