Beschreibung
Massed Compute bietet On-Demand-Zugriff auf leistungsstarke NVIDIA Cloud-GPUs, die für die Beschleunigung von KI, maschinellem Lernen, Big Data-Verarbeitung und groß angelegten Rendering-Projekten entwickelt wurden. Gegründet im Jahr 2021, agieren sie als NVIDIA Preferred Partner und gewährleisten so den Zugriff auf die neueste Enterprise-Hardware und herstellergeprüfte Treiber. Ihre Infrastruktur ist in Tier-III-Rechenzentren untergebracht und entspricht strengen Compliance-Standards, einschließlich SOC 2, GDPR und HIPAA, was sie für sensible Workloads geeignet macht.
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Der Dienst bietet flexible Rechenlösungen, um unterschiedliche Projektanforderungen zu erfüllen. On-Demand-GPUs sind stundenweise mietbar, verfügen über vorinstalliertes CUDA, keine Bandbreitenbeschränkungen und optionale VDI-Sitzungen, wobei Instanzen in etwa 90 Sekunden bereitgestellt werden können. Für Benutzer, die erhöhte Privatsphäre und Sicherheit benötigen, bieten Bare-Metal-Server Single-Tenant-Hardware. GPU-Cluster sind für intensive Berechnungen konzipiert und nutzen InfiniBand für Hochgeschwindigkeitsnetzwerke. Darüber hinaus ermöglicht eine programmatische API die Automatisierung der GPU-Bereitstellung und lässt sich nahtlos in KI-Agenten, Notebooks und CI/CD-Pipelines integrieren.
Der Katalog von Massed Compute umfasst eine breite Palette von NVIDIA-GPUs, von den neuesten Blackwell- und Hopper-Architekturen (B300, B200, B100, H200, H100) bis hin zu Ampere und Ada Lovelace (A100, L40S, RTX 6000, A6000, A40, A30). Alle Instanzen werden mit vorinstalliertem CUDA und aktuellen Herstellertreibern geliefert, wodurch manueller Einrichtungs- und Kompilierungsaufwand entfällt. Beliebte vorkonfigurierte Vorlagen sind für gängige KI-Aufgaben verfügbar, wie z. B. PyTorch-Training, vLLM-Inferenz, ComfyUI für Stable Diffusion und Ollama für Chat-Modelle, zusammen mit einer JupyterLab DSNotebook-Umgebung.
Die Plattform legt Wert auf Benutzerfreundlichkeit und schnelle Bereitstellung, sodass Benutzer GPU-Instanzen schnell und ohne langfristige Verpflichtungen oder komplexe Verträge starten können. Die Abrechnung ist transparent und basiert auf der stundenweisen Nutzung, beginnend bei 0,43 $/Stunde. Dieses On-Demand-Modell ist ideal für Forscher, Entwickler und Unternehmen, die skalierbare und kostengünstige GPU-Ressourcen suchen, ohne den Aufwand für die Verwaltung physischer Hardware. Die programmatische API ermöglicht es Teams außerdem, ihre Infrastrukturverwaltung zu automatisieren und Ressourcen dynamisch basierend auf Projektanforderungen zu skalieren.
- KategorieMachine-Learning-Plattformen
- PreismodellStündlich
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
Massed Compute's Kernfunktionen
NVIDIA Cloud-GPUs auf Abruf
GPU-Modelle von B300 bis A30
Vorinstalliertes CUDA und aktuelle Treiber
Keine Bandbreitenbeschränkungen
Stundenweise Abrechnung ohne Verträge
Instanz-Setup in ca. 90 Sekunden
Bare-Metal-Server für erhöhte Privatsphäre
GPU-Cluster mit InfiniBand-Netzwerk
Programmatische API zur Automatisierung
REST-API-Endpunkt für die Bereitstellung
Unterstützung für Python, Node.js, Go SDKs
NVIDIA Preferred Partner Status
Tier-III-Rechenzentren
SOC 2, GDPR, HIPAA-Konformität
VDI inklusive
Wie verwendet man Massed Compute?
Konfigurieren: Wählen Sie Ihr gewünschtes NVIDIA GPU-Modell und den Instanztyp.
Bereitstellen: Starten Sie Ihre GPU-Instanz über die Weboberfläche oder API.
Nutzen: Greifen Sie auf Ihre Instanz mit vorinstalliertem CUDA und Treibern zu.
Automatisieren: Integrieren Sie die programmatische API in Ihre KI-Workflows.
Skalieren: Passen Sie Ressourcen nach Bedarf basierend auf Projektanforderungen an.
Massed Compute's Anwendungsfälle
- KI-Modelltraining
- Große Datenverarbeitung
- ML-Inferenz
- 3D-Rendering
- Integration von KI-Agenten
- Forschung und Entwicklung
