面向AI团队的欧洲GPU基础设施。
比较加速器，在巴黎或法兰克福配置容器化GPU实例，并在一个工作区中管理存储、集群和加密货币资助的使用。
容量板
部署GPU
区域
自动 · 22毫秒
图像
PyTorch 2.6
模式
按需
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · EU-WEST
$2.69/hr
容量请求
NVIDIA RTX 5090
32 GB GDDR7 · EU-CENTRAL
$0.69/hr
容量请求
NVIDIA L40S
48 GB GDDR6 · EU-CENTRAL
$0.79/hr
容量请求
持久
账户数据
隔离
工作区
受保护
服务器会话
可审计
资源更改
从约束开始
找到回答您工作的GPU租赁页面。
每个搜索意图都有一个专属页面：目录比较卡片，定价解释完整账单，用例页面评估实际工作负载，选择器暴露所有假设。
一个控制平面
AI计算的每个阶段，连接起来。
开发、训练、服务和扩展，无需在云之间移动凭据、存储或计费。选择适合每个工作负载的执行模型。
一个生命周期
从笔记本到生产端点。
相同的身份、密钥、存储和成本控制贯穿每个阶段。
启动
选择任何可用的GPU和受信任的模板。
构建
在您自己的环境中训练、微调或处理数据。
部署
将镜像或仓库转变为版本化端点。
扩展
路由请求，监控 worker，让容量归零。
端点可观测性
一个测量视图
已测量
吞吐量
P50–P99
延迟
自动缩放
工作进程
已归属
成本
生产推理
快速扩展。查看一切。
队列、worker、发布、延迟百分位数、冷启动和成本位于同一视图中。无需可观测性堆栈即可理解端点。
- 模型感知热启动
- 每个请求的日志和重试状态
- GPU与区域优先级路由
限定范围的合规性
清晰的信任中心和每个符合条件的区域的可下载证据。
默认私有
从第一个资源开始，密钥、基于角色的访问和隔离网络。
数据驻留
选择卷和工作负载所在的位置，然后保持策略可见。
成本治理
反映您组织的预算、警报、项目和成本中心。
问题
基础设施，没有神秘感。
GPURento提供什么？+
GPURento将账户管理、GPU资源、集群、存储、模板、预算和使用记录整合到一个控制平面中。
GPU使用如何定价？+
计算以每秒计量呈现，并附有每小时参考费率。存储、保留IP和可选的高级网络在部署前单独估算。
我可以自带Docker镜像吗？+
是的。产品支持公共和私有OCI注册表、环境变量、密钥、自定义启动命令、HTTP/TCP端口和可重用模板。
哪种工作负载适合无服务器？+
Serverless 适合突发或请求驱动的推理。使用 GPU 实例进行交互式开发或长时间作业，当单个节点不够时使用集群。
工作负载可以在哪里运行？+
体验围绕欧盟优先区域设计，可选美国容量。部署前可见区域、运营商层级、延迟和可用性。
GPU 包月租赁
连续使用可节省约 30% · 存储单独计费。