Cloud-GPUs mieten stündlich

Cloud-GPU-Preise pro Stunde

Die Abrechnung läuft pro Sekunde zum angegebenen Stundensatz ab dem Zuweisungsmoment Ihrer GPU, einschließlich Start, bis Sie sie stoppen oder zerstören. Klicken Sie auf eine GPU, um vollständige Spezifikationen, Verfügbarkeit und One-Click-Deploy-Optionen zu sehen.

Persistent volumes are $0.18 per GB-month, billed per second for as long as the volume exists, including while no GPU is running. Attach one at deploy to keep files in /workspace between sessions. A single volume holds up to 4 TB, and an account starts with 10 volumes and 10 TB of total capacity. Workspace volumes keep files between runs. Object buckets provide shared datasets mounted at /mnt/<name>. The size selected is the minimum billed; usage above it is billed in whole GB. Network volumes share files at /workspace across compatible GPU instances and cluster nodes.

Mehrknoten-GPU-Cluster

Ein Cluster besteht aus mehreren ganzen Maschinen, die an eine Hochgeschwindigkeitsverbindung angeschlossen und gemeinsam für verteiltes Training reserviert sind. Das Mieten separater Instanzen ergibt unabhängige Maschinen ohne schnellen Pfad zwischen ihnen. Wählen Sie aus, wie viele Knoten Sie nehmen möchten; der angezeigte Preis ist pro Knoten.

Wie GPU Cloud funktioniert

1. Wähle eine GPU

Wähle eine Karte und ein Laufzeit-Speicherziel aus dem Live-Katalog.

2. Wähle eine Vorlage aus

JupyterLab, ComfyUI, ein vLLM-Modellserver oder ein Browser-Webterminal, bereit in wenigen Minuten.

3. Verbinden Sie sich

Öffnen Sie die Arbeitslast im Browser oder rufen Sie sie über den authentifizierten EmpirioLabs Connect Endpunkt auf.

GPU Cloud: häufige Fragen

Wie wird GPU Cloud abgerechnet?

Die Abrechnung erfolgt pro Sekunde zum angegebenen Stundensatz ab dem Zeitpunkt, in dem Ihre GPU zugeteilt wird, einschließlich Start, bis Sie die Instanz stoppen oder zerstören. Der Satz ist beim Bereitstellen festgelegt, und das Stoppen oder Zerstören der Instanz stoppt die Ladung.

Was kann ich auf einer GPU-Instanz ausführen?

One-click templates cover JupyterLab notebooks, ComfyUI, vLLM model serving (bring a Hugging Face model id), and a browser web terminal. You connect through the authenticated EmpirioLabs connect endpoint or call the workload through /v1/gpu/connect/{instance_id}/{path} on the API.

Kann ich GPU Cloud über die API verwalten?

Yes. Everything the dashboard does is also available through the API: deploy, stop, and destroy instances under /v1/gpu on api.empiriolabs.ai, and reach the running workload through the connect endpoint. The full reference is in the GPU Cloud Dokumente.

Wie viel Speicher enthalten Instanzen?

Laufzeitspeicher ist im angegebenen GPU-Preis enthalten. Wählen Sie eine GPU-Konfiguration aus, um den enthaltenen Speicher zu sehen. Dateien auf der Laufzeit-Festplatte sind temporär.

Wie bewahre ich Dateien zwischen den Sitzungen auf?

Attach a persistent volume at deploy. Files you save in /workspace are kept when you stop or destroy the GPU and restored the next time you attach the same volume. Volumes are $0.18 per GB-month, billed per second while the volume exists, including while no GPU is running. Deleting the volume deletes its files and stops the charge. A single volume holds up to 4 TB, and an account starts with 10 volumes and 10 TB of total capacity. Workspace volumes keep files between runs. Object buckets provide shared datasets mounted at /mnt/<name>. The size selected is the minimum billed; usage above it is billed in whole GB. Network volumes share files at /workspace across compatible GPU instances and cluster nodes.

Wie fange ich an?

Erstelle ein EmpirioLabs-Konto, eröffne es GPU Cloud im Dashboard, wähle eine GPU und eine Vorlage aus und deploye. Die Abrechnung ist pay-as-you-go Credits.