Louez des GPU cloud à l’heure

Prix horaire des GPU cloud

La facturation est effectuée par seconde au taux horaire indiqué depuis le moment où votre GPU est alloué, y compris au démarrage, jusqu’à ce que vous l’arrêtiez ou détruisiez. Cliquez sur un GPU pour voir les spécifications complètes, la disponibilité et les options de déploiement en un 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.

Clusters GPU multi-nœuds

Un cluster est composé de plusieurs machines entières câblées à un seul interconnexion à haut débit et réservées ensemble, pour la formation distribuée. Louer des instances séparées donne des machines non liées sans chemin rapide entre elles. Choisissez combien de nœuds prendre; le prix affiché est par nœud.

Comment fonctionne le cloud GPU

1. Choisissez un GPU

Choisissez une carte et une cible de stockage à l’exécution dans le catalogue en ligne.

2. Choisissez un modèle

JupyterLab, ComfyUI, un serveur modèle vLLM, ou un terminal web navigateur, prêt en quelques minutes.

3. Connexion

Ouvrez la charge de travail dans le navigateur ou appelez-la via le point de terminaison EmpirioLabs Connect authentifié.

Cloud GPU: questions fréquentes

Comment le GPU Cloud est-il facturé ?

La facturation est par seconde au taux horaire indiqué depuis le moment où votre GPU est alloué, y compris au démarrage, jusqu’à ce que vous arrêtiez ou détruisiez l’instance. Le taux est verrouillé lors du déploiement, et arrêter ou détruire l’instance arrête la charge.

Que puis-je faire tourner sur une instance 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.

Puis-je gérer le cloud GPU via l’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 Documentation GPU Cloud.

Quelle quantité de stockage les instances ont-elles ?

Le stockage à l’exécution est inclus dans le prix indiqué du GPU. Sélectionnez une configuration GPU pour voir le stockage inclus. Les fichiers sur le disque d’exécution sont temporaires.

Comment puis-je garder les fichiers entre les sessions ?

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.

Comment commencer ?

Créez un compte EmpirioLabs, ouvrez Nuage GPU dans le tableau de bord, choisissez un GPU et un modèle, puis déployez. La facturation est pay-as-you-go crédits.