Fabric ad alta velocità privato
I nodi H200 utilizzano una topologia da 3,2 Tb/s; i nodi A100 utilizzano una topologia da 1,6 Tb/s per le collettive distribuite.
Cluster GPU
Un cluster. 16–64 GPU che si muovono come una cosa sola.
Crea da 2 a 8 nodi omogenei direttamente dalla dashboard, ciascuno con otto GPU, una rete privata ad alta velocità, storage di rete opzionale e un modello Pod riutilizzabile.
Baseline trasparente
$1,79/GPU/ora
Cluster A100 SXM on-demand
2–8
Nodi self-service
16–64
GPU per cluster
1,6–3,2 Tb/s
Fabric privato
Regioni UE, storage crittografato e opzioni di isolamento di rete
Perché GPURento
Meno lavoro infrastrutturale. Più progresso del modello.
Ambienti ripetibili
Avvia ogni nodo dallo stesso template Pod testato e monta un volume di rete compatibile con la regione.
Due orchestratori
Scegli PyTorch Distributed o Slurm gestito quando crei il cluster.
Dal codice alla capacità
Un percorso pulito verso la produzione.
1
Scegli topologia
Scegli acceleratore, numero di nodi, regione, fabric e modello di capacità.
2
Collega l'ambiente
Scegli PyTorch o Slurm, un template Pod e storage condiviso opzionale.
3
Crea senza modulo di vendita
Le risorse prepagate richiedono un saldo positivo nel portafoglio. Il minimo di $50 si applica ai depositi, non al saldo residuo.
deploy.py
await fetch("/api/clusters", {
method: "POST",
headers: { "content-type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
name: "training-fabric",
gpuId: "h200-sxm",
region: "eu-west-par",
nodeCount: 2,
scheduler: "slurm",
image: "pytorch/pytorch:2.6.0-cuda12.6-cudnn9-runtime",
templateId: null,
storageVolumeId: null
})
})✓ Configurazione salvata nell'area di lavoro · stato di provisioning visibile
Incluso
Una piattaforma seria, non un wrapper sottile.
Ogni carico di lavoro ottiene la stessa API, identità, fatturazione e livello di osservabilità.
2–8 nodi GPU omogenei
Otto GPU per nodo
Prezzi cluster H200 o A100
Rete ad alta velocità privata
Scheduler Slurm gestito
Modalità PyTorch Distributed
Volumi di rete con ambito regionale
Modelli Pod riutilizzabili
Quando dovrei usare un cluster invece di una singola istanza?+
Usa un cluster quando il modello, il dataset o il target di tempo-risultato richiedono più nodi e un'interconnessione veloce. Lavori di fine-tuning più piccoli spesso rimangono più semplici su un nodo multi-GPU.
Slurm è disponibile senza contattare le vendite?+
Configura le risorse direttamente nella dashboard. L’utilizzo prepagato consuma il credito del portafoglio; i noleggi mensili hanno un checkout separato.
Posso ridimensionare il cluster da solo?+
Sì. La dashboard supporta il ridimensionamento tra 2 e 8 nodi preservando il tipo di GPU, la regione e la fabric.
Un cluster può usare storage persistente?+
Sì. Crea prima un volume di rete, poi collegalo durante la creazione del cluster. Il volume e il cluster devono essere nella stessa regione.
Pronto quando lo sei