11 Beste Cloud-GPU PlatFormulare für KI und massive Arbeitsbelastung

Mit dem Aufkommen neuer Technologien wie Deep Learning, KI und ML sind Cloud-GPUs sehr gefragt.

Wenn sich Ihr Unternehmen mit 3D-Visualisierungen, maschinellem Lernen (ML), künstlicher Intelligenz (KI) oder irgendeiner Art von Heavy Computing beschäftigt, ist die Art und Weise, wie Sie die GPU-Berechnung durchführen, von großer Bedeutung.

Traditionally, Deep-Learning-Modelle in Organisationen nahmen viel Zeit für Trainings- und Berechnungsaufgaben in Anspruch. Früher hat es ihnen Zeit gekostet, sie viel gekostet und ihnen Lager- und Platzprobleme bereitet, was die Produktivität verringert hat.

Die New-Age-GPUs wurden entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Sie bieten eine hohe Effizienz, um umfangreiche Berechnungen und schnellere Berechnungen durchzuführenAIning für Ihre KI-Modelle parallel.

Laut Indigo-Forschung können GPUs bieten 250 mal schneller Leistung als CPUs beim Training neuronaler Netzwerkeated mit tiefem Lernen.

Und mit der Weiterentwicklung von Cloud Computing, haben wir jetzt Cloud-GPUs, die die Welt der Datenwissenschaft und anderer aufkommender Technologien verändern, indem sie noch schnellere Leistung, einfache Wartung, reduzierte Kosten, schnelle Skalierung und Zeitersparnis bieten.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Cloud-GPU-Konzepte funktionieren relates AI, ML, deep learning, and some of the best cloud GPU platforms you can find to deploy your preferred cloud GPU.

Lassen Sie uns beginnen!

Was ist eine Cloud-GPU?

Um eine Cloud-GPU zu verstehen, sprechen wir zunächst über GPUs.

Eine Grafik ProcessUnter GPU (Ing Unit) versteht man einen speziellen elektronischen Schaltkreis, der zum Ändern und Manipulieren verwendet wirdate Speicher schnell zu beschleunigenate Erstellen von Bildern oder Grafiken.

Moderne GPUs bieten eine höhere Effizienz bei der Bildbearbeitung processing und Computergrafik aufgrund ihrer parallelen Struktur als Central Processing-Einheiten (CPUs). Eine GPU ist in das Motherboard eingebettet oder auf der Grafikkarte oder dem CPU-Chip eines PCs platziert.

Cloud Graphics Units (GPUs) sind Computerinstanzen mit robuster Hardwarebeschleunigung, die für die Ausführung von Anwendungen hilfreich sind, um massive KI- und Deep-Learning-Workloads in der Cloud zu bewältigen. Sie müssen keine physische GPU auf Ihrem Gerät bereitstellen.

Einige beliebte GPUs sind NVIDIA, AMD, Radeon, GeForce und mehr.

GPUs werden verwendet in:

• Mobiltelefone
• Spielekonsole
• Workstations
• Eingebettete Systeme
• Persönliche Computer

Wofür werden GPUs verwendet:

Hier sind einige Anwendungsfälle von GPUs:

• In AI und ML zur Bilderkennung
• Berechnungen für 3D-Computergrafik und CAD-Zeichnungen
• Texture mapping and rendering polygons
• Geometrische Berechnungen wie Verschiebungen und Drehungen von Scheitelpunkten in Koordinatenate Systeme
• Rahmenprogrammmable shaders to manipulate Texturen und Eckpunkte
• GPU-Beschleunigerated Videokodierung, -dekodierung und -streaming
• Grafikreiches Gaming und Cloud-Gaming
• Großflächige mathematicAlle Modelle, Analysen und Deep Learning, die Parallelität erfordern processing-Fähigkeiten von Allzweck-GPUs.
• Videobearbeitung, Grafikdesign und Inhalte creation

Was sind die Vorteile von Cloud-GPUs? 👍

Die wichtigsten Vorteile der Verwendung von Cloud-GPUs sind:

Hoch skalierbar

Wenn Sie Ihre Organisation erweitern möchten, wird sich die Arbeitsbelastung erhöhenally Zunahme. Sie benötigen eine GPU, die mit Ihrer erhöhten Arbeitslast skalieren kann. Cloud-GPUs können Ihnen dabei helfen, indem Sie problemlos und problemlos weitere GPUs hinzufügen können, damit Sie Ihre erhöhte Arbeitslast bewältigen können. Umgekehrt ist auch eine Verkleinerung schnell möglich.

Minimiert die Kosten

Anstatt physische GPUs mit hoher Leistung zu kaufen, die unglaublich teuer sind, können Sie Cloud-GPUs zu einem geringeren Preis auf Stundenbasis mieten. Ihnen wird die Anzahl der Stunden in Rechnung gestellt, in denen Sie die Cloud-GPUs verwendet haben, im Gegensatz zu den physischen, die Sie viel kosten würden, obwohl Sie sie nicht viel verwenden.

Löscht lokale Ressourcen

Cloud-GPUs verbrauchen nicht Ihre lokalen Ressourcen, im Gegensatz zu physischen GPUs, die viel Speicherplatz auf Ihrem Computer belegen. Ganz zu schweigen davon, dass Ihr Computer verlangsamt wird, wenn Sie ein umfangreiches ML-Modell ausführen oder eine Aufgabe rendern.

Dazu können Sie erwägen, die Rechenleistung in die Cloud auszulagern, ohne Ihren Computer zu belasten und ihn mit Leichtigkeit zu nutzen. Verwenden Sie einfach den Computer, um alles zu steuern, anstatt ihm den ganzen Druck zu geben, die Arbeitslast und Rechenaufgaben zu bewältigen.

Spart Zeit

Cloud-GPUs geben Designern die Flexibilität einer schnellen Iteration mit schnelleren Renderingzeiten. Sie können viel Zeit sparen, indem Sie eine Aufgabe in Minuten erledigen, die früher Stunden oder Tage dauerte. Daher wird die Produktivität Ihres Teams erheblich gesteigert, sodass Sie Zeit in Innovationen investieren können, anstatt in Rendering oder Berechnungen.

Wie helfen GPUs bei Deep Learning und KI?

Deep Learning ist die Grundlage der künstlichen Intelligenz. Es ist ein fortgeschrittene ML-Technik Dabei liegt der Schwerpunkt auf repräsentativem Lernen mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze (ANNs). Das Deep-Learning-Modell ist gewohnt process große Datensätze oder hoch rechenintensiv processzB.

Wie kommen GPUs ins Bild?

GPUs sind darauf ausgelegt, parallele Berechnungen oder mehrere Berechnungen gleichzeitig durchzuführenneonormalerweise. GPUs können leverAltern Sie die Fähigkeit des Deep-Learning-Modells, große Rechenaufgaben zu beschleunigen.

Da GPUs über viele Kerne verfügen, bieten sie eine hervorragende Parallelität processing computations. In addition, they have higher memory bandwidth unterbringenate Riesige Datenmengen für Deep-Learning-Systeme. Daher werden sie häufig zum Trainieren von KI-Modellen, zum Rendern von CAD-Modellen, zum Spielen von grafikintensiven Videospielen und mehr verwendet.

Darüber hinaus, wenn Sie mit mehreren Algorithmen gleichzeitig experimentieren möchtenneoNormalerweise können Sie mehrere GPUs separat betreibenately. Es erleichtertateDas ist anders processes auf sepate GPUs ohne Parallelität. Hierzu können Sie mehrere GPUs auf verschiedenen physischen Maschinen oder in einer einzelnen Maschine verwenden, um umfangreiche Datenmodelle zu verteilen.

Erste Schritte mit Cloud-GPU

Der Einstieg in Cloud-GPUs ist kein Hexenwerk. Tatsächlich geht alles einfach und schnell, wenn man die Grundlagen versteht. Zunächst müssen Sie beispielsweise einen Cloud-GPU-Anbieter auswählen. Google Cloud Platform (GCP).

Melden Sie sich als Nächstes bei GCP an. Hier können Sie Ihre nutzenself Alle damit verbundenen Standardvorteile wie Cloud-Funktionen, Speicheroptionen, Datenbankverwaltung, Integration mit Anwendungen und mehr. Sie können auch das Google Collaboratory verwenden, das wie folgt funktioniert Jupyter Notizbuch um eine GPU KOSTENLOS zu nutzen. Flosseallykönnen Sie mit dem Rendern von GPUs für Ihren Anwendungsfall beginnen.

Schauen wir uns also verschiedene Optionen an, die Sie für Cloud-GPUs haben, um KI und massive Workloads zu bewältigen.

Linode

Linode bietet On-Demand-GPUs für die Parallelschaltung an processing-Workloads wie Video processing, wissenschaftliches Rechnen, maschinelles Lernen, KI und mehr. Es bietet GPU-optimierte VMs-Beschleunigungated durch NVIDIA Quadro RTX 6000, Tensor, RT-Kerne und harnessEs verfügt über die CUDA-Leistung, um Raytracing-Workloads, Deep Learning und komplexe Aufgaben auszuführen processing.

Verwandeln Sie Ihre Investitionsausgaben in Betriebsausgaben, indem Sie den Zugang von Linode GPU zu leverAltern Sie die GPU-Leistung und profitieren Sie vom echten Wertversprechen der Cloud. Plus, Linode ermöglicht es Ihnen, sich zu konzentrierenate auf die Kernkompetenzen konzentrieren, anstatt sich um die Hardware zu kümmern.

Linode GPUs eliminierenate das Hindernis für leverAltern Sie sie für komplexe Anwendungsfälle wie Video-Streaming, KI und maschinelles Lernen. Zusatzallyerhalten Sie für jede Instanz bis zu 4 Karten, abhängig von der Leistung, die Sie für die geplante Arbeitslast benötigen.

Quadro RTX 6000 verfügt über 4,608 CUDA-Kerne, 576 Tensor-Kerne, 72 RT-Kerne, 24 GB GDDR6-GPU-Speicher, 84T RTX-OPS, 10 Giga Rays/Sek. Rays Cast und eine FP32-Leistung von 16.3 TFLOPs.

Der Preis für die Widmungated plus RTX6000-GPU-Plan kostet 1.5 $/Stunde.

Latitude.sh

Latitude.sh is a game-changer in the cloud GPU platform landscape, specifically Entwickelt, um die Arbeitsbelastung durch KI und maschinelles Lernen zu steigern. Angetrieben durch NVIDIAs H100-GPUs bietet die Infrastruktur von Latitude.sh im Vergleich zu Konkurrenz-GPUs wie dem A2 ein bis zu doppelt so schnelles Modelltraining.

Opting for Latitude.sh means you get the freedom to deploy high-performance dedicated-Server an über 18 Standorten weltweit, wodurch ein Minimum an l gewährleistet wirdatency und optimale Leistung.

Jede Instanz ist für KI-Workloads optimiert und mit vorinstallierten Deep-Learning-Tools wie TensorFlow, PyTorch und Jupyter ausgestattet. Kein Ärger mehr mit Komplizenated-Setups; Einfach bereitstellen und loslegen.

Der API-First-Ansatz von Latitude.sh vereinfacht die Automatisierung effortweniger zu integrierenate mit Tools wie Terraform. Erledigen Sie mehr mit dem intuitiven Dashboard von Latitude.sh, mit dem Sie kreativ sein könnenate Mit nur wenigen Klicks können Sie Ansichten anzeigen, Projekte verwalten und Ressourcen hinzufügen.

Für diejenigen, die Wert auf Leistung legen, bieten die erstklassigen Instanzen von Latitude.sh bis zu 8 x NVIDIA H100 80 GB NVLink-GPUs, Dual AMD 9354, 64 Kerne bei 3.25 GHz und 1536 GB RAM. Und für die Zahlenjäger da draußen: Die On-Demand-Preise beginnen bei 17.6 $/Std.

Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer KI- und ML-Projekte mit Latitude.sh, the most efficient and scalable cloud GPU platForm da draußen.

Papierbereich CORE

Beschleunigen Sie Ihren organisatorischen Workflow mit dem Beschleuniger der nächsten Generationated Computing-Infrastruktur von Papierbereich CORE. Es bietet eine einfach zu bedienende und unkomplizierte Schnittstelle, um einfach bereitzustellen onboarding, Kollaborationstools und Desktop-Apps für Mac, Linux und WindowS. Nutzen Sie es, um anspruchsvolle Anwendungen mit unbegrenzter Rechenleistung auszuführen.

CORE bietet ein blitzschnelles Netzwerk, sofortige Bereitstellung, 3D-App-Unterstützung und eine vollständige API für programmgesteuerten Zugriff. Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über Ihre Infrastruktur mit einem effortweniger und intuitive GUI an einem einzigen Ort. Darüber hinaus erhalten Sie eine hervorragende Kontrolle über die Verwaltungsoberfläche des CORE mit robusten Tools, mit der Sie filtern, sortieren, verbinden oder erstellen könnenate Maschinen, Netzwerke und Benutzer.

Die leistungsstarke Verwaltungskonsole von CORE führt Aufgaben wie das Hinzufügen von Active Directory-Integration oder VPN schnell aus. Sie können auch die komplexen Netzwerkkonfigurationen einfach verwalten und mit wenigen Klicks schneller erledigen.

Moreover, you will find many integrations which are optional but helpful in your work. Get advanced security features, shared drives, and more with this cloud GPU platform. Enjoy the low-cost GPUs by getting education discounts, billing alerts, billed for a second, etc.

Machen Sie den Workflow zu einem Startpreis von 0.07 USD/Stunde einfacher und schneller.

Google Cloud GPUs

Holen Sie sich leistungsstarke GPUs für wissenschaftliches Rechnen, 3D-Visualisierung und maschinelles Lernen mit Google Cloud GPUs. Es kann dazu beitragen, HPC zu beschleunigen, eine breite Palette von GPUs auszuwählen, um Preispunkten und Leistung zu entsprechen, und Ihren Arbeitsaufwand durch Maschinenanpassungen und flexible Preise minimieren.

Sie bieten auch viele GPUs wie NVIDIA K80, P4, V100, A100, T4 und P100 an. Plus, Google Cloud GPUs gleichen den Speicher aus, processoder Hochleistungsfestplatte und jeweils bis zu 8 GPUs für die individuelle Arbeitslast.

Darüber hinaus erhalten Sie Zugriff auf branchenführende Netzwerke, Datenanalysen und Speicher. GPU-Geräte sind in einigen Regionen nur in bestimmten Zonen verfügbar. Der Preis hängt von der Region, der von Ihnen gewählten GPU und dem Maschinentyp ab. Sie können rechnenate Ihren Preis, indem Sie Ihre Anforderungen im definieren Google Cloud Preisrechner.

Alternativ können Sie sich für diese Lösungen entscheiden:

Elastischer GPU-Service

Elastischer GPU-Service (EGS) bietet parallele und leistungsstarke Rechenfunktionen mit GPU-Technologie. Es ist ideal für viele Szenarien wie Video processing, Visualisierung, wissenschaftliches Rechnen und Deep Learning. EGS verwendet mehrere GPUs wie NVIDIA Tesla M40, NVIDIA Tesla V100, NVIDIA Tesla P4, NVIDIA Tesla P100 und AMD FirePro S7150.

Sie erhalten Vorteile wie Online-Deep-Learning-Inferenzdienste und -Schulungen, Inhaltsidentifizierung, Bild- und Spracherkennung, HD-Mediencodierung, Videokonferenzen, Reparatur von Quellfilmen und 4K/8K HD Live.

Darüber hinaus erhalten Sie Optionen wie Video-Rendering, Computational Finance und Climate Vorhersage, Kollisionssimulation, Gentechnik, nichtlineares Editieren, Fernunterrichtsanwendungen und technisches Design.

• Die GA1-Instanz bietet bis zu 4 AMD FirePro S7150 GPUs, 160 GB Arbeitsspeicher und 56 vCPUs. Es enthält 8192 Kerne und 32 GB GPU-Speicher, der parallel arbeitet und 15 TFLOPS mit einfacher Genauigkeit und einen TFLOPS mit doppelter Genauigkeit liefert.
• Die GN4-Instanz bietet bis zu 2 NVIDIA Tesla M40-GPUs, 96 GB Arbeitsspeicher und 56 vCPUs. Es enthält 6000 Kerne und 24 GB GPU-Speicher, der 14 TFLOPS Single-Precision liefert. Ebenso finden Sie viele Instanzen wie GN5, GN5i und GN6.
• EGS unterstützt 25 Gbit/s and up to 2,000,000 PPS of network bandwidth internalum die maximale Netzwerkleistung bereitzustellen, die von den Rechenknoten benötigt wird. Es verfügt über einen lokalen Hochgeschwindigkeitscache, der mit SSD- oder Ultra-Cloud-Festplatten verbunden ist.
• Leistungsstarke NVMe-Laufwerke bewältigen 230,000 IOPS mit I/O latency von 200 𝝻s und bieten 1900 Mbit/s of read bandwidth und 1100 Miobit/s of write bandwidth.

Sie können je nach Bedarf aus verschiedenen Kaufoptionen wählen, um die Ressourcen zu erhalten und nur dafür zu bezahlen.

Azure N-Serie

Azure N-Serie of Azure Virtuelle Maschinen (VMs) verfügen über GPU-Funktionen. GPUs sind ideal für grafik- und rechenintensive Arbeitslasten und helfen Benutzern, Innovationen durch verschiedene Szenarien wie Deep Learning, Predictive Analytics und Remote-Visualisierung voranzutreiben.

Verschiedene N-Serien haben separateate Angebote für bestimmte Arbeitslasten.

• Die NC-Reihe konzentriert sich auf leistungsstarke maschinelle Lern- und Computer-Workloads. Das lateDie erste Version ist NCsv3, die mit der Tesla V100-GPU von NVIDIA ausgestattet ist.
• Die ND-Reihe konzentriert sich auf grundlegende Inferenz- und Trainingsszenarienally für tiefes Lernen. Es verwendet NVIDIA Tesla P40-GPUs. Das lateDie erste Version ist NDv2 mit NVIDIA Tesla V100-GPUs.
• Die NV-Serie konzentriert sich auf Remote-Visualisierung und andere intensive Anwendungsworkloads, die von NVIDIA Tesla M60 GPU unterstützt werden.
• Die NC-, NCsv3-, NDs- und NCsv2-VMs bieten eine InfiniBand-Verbindung, die eine Scale-up-Leistung ermöglicht. Hier erhalten Sie die Vorteile wie Deep Learning, Grafik-Rendering, Videobearbeitung, Spiele usw.

IBM Cloud

IBM Cloud bietet Ihnen Flexibilität, Leistung und viele GPU-Optionen. Als GPU gilt das extra Dank der Intelligenz, die einer CPU fehlt, ermöglicht Ihnen IBM Cloud den direkten Zugriff auf die besser zugängliche Auswahl des Servers für eine nahtlose Integration mit der IBM Cloud-Architektur, Anwendungen und APIs sowie einem verteilten Netzwerk der Rechenzentren auf der ganzen Weltally.

• You will get bare metal server GPU options such as Intel Xeon 4210, NVIDIA T4 Graphics card, 20 cores, 32 GB RAM, 2.20 GHz, and 20 TB bandwidth. Similarly, you also get options of Intel Xeon 5218 and Intel Xeon 6248.
• Für virtuelle Server erhalten Sie AC1.8×60 mit acht vCPU, 60 GB RAM, 1 x P100 GPU. Hier erhalten Sie auch die Optionen AC2.8×60 und AC2.8×60.

Holen Sie sich die Bare-Metal-Server-GPU zu einem Startpreis von 819 USD/Monat und die virtuelle Server-GPU zu einem Startpreis von 1.95 USD/Stunde.

AWS und NVIDIA

AWS und NVIDIA Zusammenarbeit habenated to deliver cost-effective, flexible, and powerful GPU-based solutions continuously. It includes NVIDIA GPU-powered Amazon EC2 instances and services like AWS IoT Greengrass that deploys with NVIDIA Jetson Nano modules.

Benutzer verwenden AWS und NVIDIA für virtuelle Workstations, maschinelles Lernen (ML), IoT-Dienste und Hochleistungsrechnen. Amazon EC2 instances which NVIDIA GPUs power are responsible for delivering scalable performance. Moreover, use AWS IoT Greengrass to extend the AWS cloud services to the NVIDIA-based edge devices.

Die Leistung der NVIDIA A100 Tensor-Core-GPUs Amazon EC2 P4d instances to deliver industry-leading low latency networking and high throughput. Similarly, you will find many other instances for specific scenarios such as Amazon EC2 P3, Amazon EC2 G4, etc.

Bewerben Sie sich für die KOSTENLOSE Testversion und erleben Sie die Leistung der GPU bis zum Edge aus der Cloud.

OVHcloud

OVHcloud bietet Cloud-Server, die darauf ausgelegt sind process massive parallele Arbeitslasten. Die GPUs haben viele Instanzen integriertated mit NVIDIA Tesla V100 Grafik processors, um Deep-Learning- und Machine-Learning-Anforderungen zu erfüllen.

Sie helfen beim Beschleunigenate Computing im Bereich Graphic Computing sowie künstliche Intelligenz. OVH arbeitet mit NVIDIA zusammen, um den besten GPU-Beschleuniger anzubietenated platform for high-performance computing, AI, and deep learning.

Nutzen Sie den einfachsten Weg zur Bereitstellung und Wartung des GPU-Beschleunigersated Container durch einen vollständigen Katalog. Es liefert eine von vier Karten direkt über PCI-Passthrough an die Instanzen, ohne dass eine dedizierte Virtualisierungsschicht erforderlich istate Alle Kräfte stehen Ihnen zur Verfügung.

OVHcloudDie Dienste und Infrastrukturen von sind nach ISO/IEC 27017, 27001, 27701 und 27018 zertifiziert. Die Zertifizierungen zeigenate zur Verbesserung der Gesundheitsgerechtigkeit OVHcloud verfügt über ein Informationssicherheits-Managementsystem (ISMS), um Schwachstellen zu verwalten, Geschäftskontinuität zu implementieren, Risiken zu verwalten und ein Datenschutz-Informationsmanagementsystem (PIMS) zu implementieren.

Moreover, NVIDIA Tesla V100 has many valuable features such as PCIe 32 GB/s, 16 GB HBM2 of capacity, 900 GB/s of bandwidth, double precision-7 teraFLOPs, single precision-14 teraFLOPs, and deep learning-112 teraFLOPs.

Lambda-GPU

Trainieren Sie Deep-Learning-, ML- und KI-Modelle mit Lambda-GPU-Cloud und mit wenigen Klicks von einer Maschine auf die Gesamtzahl der VMs skalieren. Holen Sie sich vorinstallierte wichtige Frameworks und die lateDie erste Version des Lambda-Stacks, die CUDA-Treiber und Deep-Learning-Frameworks enthält.

Erhalten Sie Zugang zum Dedicated Jupyter Notebook-Entwicklungsumgebung für jede Maschine schnell über das Dashboard. Verwenden SSH direkt mit einem der SSH-Schlüssel oder verbinden Sie sich über das Web Terminal im Cloud-Dashboard für den direkten Zugriff.

Every instance supports a maximum of 10 Gbps of inter-node bandwidth that enables scattered training with frameworks like Horovod. You can also save time in model optimization by scaling to the numbers of GPUs on single or many instances.

Mit Lambda GPU Cloud können Sie sogar 50 % beim Computing sparen, die Cloud-TCO reduzieren und erhalten keine mehrjährigen Verpflichtungen. Verwenden Sie eine einzelne RTX 6000-GPU mit sechs VCPUs, 46 GiB RAM, 658 GiB temporärem Speicher für nur 1.25 US-Dollar/Stunde. Wählen Sie aus vielen Instanzen entsprechend Ihren Anforderungen, um einen On-Demand-Preis für Ihre Nutzung zu erhalten.

Genesis-Wolke

Get an efficient cloud GPU platform at a very affordable rate von Genesis-Wolke. Sie haben Zugang zu vielen effizienten Rechenzentren auf der ganzen Welt, mit denen sie zusammenarbeiten, um eine breite Palette von Anwendungen anzubieten.

Alle Dienste sind sicher, skalierbar, robust und automatischateD. Genesis Cloud bietet unbegrenzte GPU-Rechenleistung für visuelle Effekte, maschinelles Lernen, Transkodierung oder Speicherung, Big-Data-Analyse und vieles mehr.

Genesis Cloud bietet KOSTENLOS viele reichhaltige Funktionen wie Snapshots zum Speichern Ihrer Arbeit, Sicherheitsgruppen für den Netzwerkverkehr, Speichervolumen für die großen Datensätze, FastAI, PyTorch, vorkonfigurierte Bilder und eine öffentliche API für TensorFlow.

Es verfügt über NVIDIA- und AMD-GPUs verschiedener Typen. Trainieren Sie außerdem das neuronale Netzwerk oder Genate animaTed-Filme von harnessNutzen Sie die Leistung des GPU-Computings. Ihre Rechenzentren werden zu 100 % mit erneuerbarer Energie aus geothermischen Quellen betrieben, um den COXNUMX-Ausstoß zu senken.

Ihre Preise sind 85 % niedriger als bei anderen Anbietern, da Sie für Minutenstufen bezahlen. Außerdem können Sie mit Langzeit- und Vorzugsrabatten mehr sparen.

Fazit

Cloud GPUs are designed to offer incredible performance, speed, scaling, space, and convenience. Hence, consider choosing your preferred cloud GPU platform with out-of-the-box Fähigkeiten zur Beschleunigungate Ihre Deep-Learning-Modelle und KI-Workloads verarbeiten einfach.