Renta GPUs en la nube por horas

Precio por hora de la GPU en la nube

La facturación se realiza por segundo a la tarifa horaria indicada desde el momento en que se asigna a tu GPU, incluyendo el arranque, hasta que la detienes o destruyes. Haz clic en una GPU para ver las especificaciones completas, la disponibilidad y las opciones de despliegue con un solo clic.

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.

Clústeres de GPU multi-nodo

Un clúster son varias máquinas completas conectadas a un solo interconector de alta velocidad y reservadas juntas, para entrenamiento distribuido. Alquilar instancias separadas da máquinas no relacionadas sin un camino rápido entre ellas. Elige cuántos nodos tomar; el precio mostrado es por nodo.

Cómo funciona la nube de la GPU

1. Elige una GPU

Elige una tarjeta y un destino de almacenamiento en tiempo de ejecución del catálogo en vivo.

2. Elige una plantilla

JupyterLab, ComfyUI, un servidor modelo vLLM o un terminal web de navegador, listos en minutos.

3. Conectar

Abre la carga de trabajo en el navegador o llámala a través del endpoint autenticado de EmpirioLabs Connect.

Nube de GPU: preguntas frecuentes

¿Cómo se factura la GPU Cloud?

La facturación es por segundo a la tarifa horaria indicada desde el momento en que se asigna la GPU, incluyendo el arranque, hasta que detienes o destruyes la instancia. La tasa se fija cuando despliegas, y detener o destruir la instancia detiene la carga.

¿Qué puedo ejecutar en una instancia de GPU?

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.

¿Puedo gestionar la nube de la GPU a través de la API?

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 Documentación de GPU Cloud.

¿Cuánto almacenamiento incluyen las instancias?

El almacenamiento en tiempo de ejecución está incluido en el precio indicado de la GPU. Seleccione una configuración de GPU para ver el almacenamiento incluido. Los archivos en el disco de ejecución son temporales.

¿Cómo puedo mantener los archivos entre sesiones?

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.

¿Cómo empiezo?

Crea una cuenta en EmpirioLabs, abre Nube de GPU en el panel de control, elige una GPU y una plantilla, y desplega. La facturación es pay-as-you-go créditos.