Fabric privado de alta velocidade
Os nós H200 utilizam uma topologia de 3,2 Tb/s; os nós A100 utilizam uma topologia de 1,6 Tb/s para coletivos distribuídos.
Clusters de GPU
Um cluster. 16–64 GPUs a moverem-se como uma.
Crie 2–8 nós homogéneos diretamente do painel de controlo, cada um com oito GPUs, uma rede privada de alta velocidade, armazenamento de rede opcional e um template de Pod reutilizável.
Linha de base transparente
$1.79/GPU/h
Cluster A100 SXM on-demand
2–8
Nós self-service
16–64
GPUs por cluster
1.6–3.2 Tb/s
Fabric privado
Regiões da UE, armazenamento encriptado e opções de isolamento de rede
Porquê GPURento
Menos trabalho de infraestrutura. Mais progresso no modelo.
Ambientes repetíveis
Lance cada nó a partir do mesmo template de Pod testado e monte um volume de rede compatível com a região.
Dois orquestradores
Escolha PyTorch Distributed ou Slurm gerido ao criar o cluster.
Do código à capacidade
Um caminho limpo para produção.
1
Escolha topologia
Escolha acelerador, número de nós, região, fabric e modelo de capacidade.
2
Anexar o ambiente
Escolha PyTorch ou Slurm, um template de Pod e armazenamento partilhado opcional.
3
Criar sem formulário de vendas
Os recursos pré-pagos necessitam de um saldo positivo na carteira. O mínimo de $50 aplica-se aos depósitos, não ao saldo restante.
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
})
})✓ Configuração guardada no espaço de trabalho · estado de provisionamento visível
Incluído
Uma plataforma séria, não um wrapper fino.
Cada carga de trabalho obtém a mesma camada de API, identidade, faturação e observabilidade.
2–8 nós GPU homogéneos
Oito GPUs por nó
Preços de cluster H200 ou A100
Rede privada de alta velocidade
Agendador Slurm gerido
Modo PyTorch Distributed
Volumes de rede limitados à região
Templates de Pod reutilizáveis
Quando devo usar um cluster em vez de uma instância única?+
Use um cluster quando o modelo, o conjunto de dados ou o alvo de tempo até ao resultado exigirem vários nós e uma interconexão rápida. Trabalhos de fine-tuning mais pequenos permanecem frequentemente mais simples num único nó multi-GPU.
O Slurm está disponível sem contactar vendas?+
Configure os recursos diretamente no painel. A utilização pré-paga consome o crédito da carteira; os alugueres mensais têm um processo de pagamento separado.
Posso dimensionar o cluster eu mesmo?+
Sim. O painel suporta escalar entre 2 e 8 nós, preservando o tipo de GPU, região e fabric.
Um cluster pode usar armazenamento persistente?+
Sim. Crie primeiro um volume de rede e depois anexe-o durante a criação do cluster. O volume e o cluster devem estar na mesma região.
Pronto quando você estiver