क्लाउड GPU किराए पर लें घंटे के हिसाब से

एक-क्लिक JupyterLab, ComfyUI, vLLM सर्विंग और वेब टर्मिनल टेम्प्लेट के साथ समर्पित GPU इंस्टेंस। आवंटन से प्रति सेकंड बिल किया गया, जिसमें स्टार्टअप भी शामिल है, जब तक कि बंद नहीं हो जाता, $0.25/hr से दरों पर।

क्लाउड GPU मूल्य निर्धारण प्रति घंटा

बिलिंग आपके GPU को आवंटित किए जाने के क्षण से प्रति सेकंड प्रति सेकंड चलती है, जिसमें स्टार्टअप भी शामिल है, जब तक कि आप इसे रोक या नष्ट नहीं कर देते। पूर्ण विशिष्टताएँ, उपलब्धता और एक-क्लिक परिनियोजन विकल्प देखने के लिए GPU पर क्लिक करें।

जीपीयू
ऐनक
प्राप्‍यता
कीमत
24 जीबी वीआरएएम
1 सुलभ
$1.00/hr
32 जीबी वीआरएएम
6 सुलभ
$1.40/hr
24 जीबी वीआरएएम
1 सुलभ
$0.40/hr
16 GB VRAM · 1, 2x configs
7 सुलभ
$0.25/hr
24 जीबी वीआरएएम
0 सुलभ
$0.70/hr
48 GB VRAM · 1, 2, 4, 8x configs
64 सुलभ
$0.90/hr
48 GB VRAM · 1, 2, 4x configs
28 सुलभ
$1.50/hr
96 GB VRAM · 1, 2, 8x configs
12 सुलभ
$2.40/hr
32 GB VRAM · 1, 2, 4, 8x configs
46 सुलभ
$1.40/hr
24 जीबी वीआरएएम
0 सुलभ
$0.69/hr
48 GB VRAM · 1, 2, 4x configs
64 सुलभ
$1.50/hr
48 GB VRAM · 1, 2, 4x configs
20 सुलभ
$1.80/hr
48 जीबी वीआरएएम
0 सुलभ
$1.49/hr
24 जीबी वीआरएएम
0 सुलभ
$0.55/hr
40 जीबी वीआरएएम
0 सुलभ
$1.99/hr
80 GB VRAM · 1, 2, 8x configs
29 सुलभ
$1.70/hr
80 GB VRAM · 1, 2, 4, 8x configs
29 सुलभ
$3.70/hr
94 GB VRAM · 1, 2, 4x configs
5 सुलभ
$5.60/hr
141 GB VRAM · 1, 2, 8x configs
3 सुलभ
$5.50/hr
141 जीबी वीआरएएम
0 सुलभ
$5.60/hr
180 जीबी वीआरएएम
6 सुलभ
$11.00/hr
288 GB VRAM
0 सुलभ
$12.80/hr

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.

Deploy a GPU instance

मल्टी-नोड GPU क्लस्टर

एक क्लस्टर कई पूरी मशीनें हैं जो एक हाई-स्पीड इंटरकनेक्ट से जुड़ी होती हैं और वितरित प्रशिक्षण के लिए एक साथ आरक्षित होती हैं। अलग-अलग उदाहरणों को किराए पर लेने से असंबंधित मशीनें मिलती हैं जिनके बीच कोई तेज़ रास्ता नहीं होता है। चुनें कि कितने नोड्स लेने हैं; दिखाई गई कीमत प्रति नोड है।

गुच्‍छा
आकार वाला
प्राप्‍यता
कीमत
2-12x H100 80GB
2 to 12 nodes · 960 GB VRAMहाई-स्पीड नेटवर्क
1 सुलभ
$5.00/node/घंटा
Deploy a cluster

GPU क्लाउड कैसे काम करता है

1. एक GPU चुनें
लाइव कैटलॉग से एक कार्ड और एक रनटाइम स्टोरेज लक्ष्य चुनें।
2. एक टेम्पलेट चुनें
JupyterLab, ComfyUI, एक vLLM मॉडल सर्वर, या एक ब्राउज़र वेब टर्मिनल, मिनटों में तैयार हो जाता है।
3. कनेक्ट करें
ब्राउज़र में कार्यभार खोलें या इसे प्रमाणित EmpirioLabs कनेक्ट एंडपॉइंट के माध्यम से कॉल करें।

GPU क्लाउड: सामान्य प्रश्न

GPU क्लाउड का बिल कैसे किया जाता है?

बिलिंग उस क्षण से सूचीबद्ध प्रति घंटे की दर पर प्रति सेकंड है जब तक कि आपका GPU आवंटित किया जाता है, जिसमें स्टार्टअप भी शामिल है, जब तक कि आप इंस्टेंस को रोक या नष्ट नहीं कर देते। जब आप तैनात करते हैं तो दर लॉक हो जाती है, और इंस्टेंस को रोकने या नष्ट करने से चार्ज बंद हो जाता है।

मैं GPU इंस्टेंस पर क्या चला सकता हूं?

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.

क्या मैं एपीआई के माध्यम से जीपीयू क्लाउड का प्रबंधन कर सकता हूं?

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 क्लाउड डॉक्स।.

उदाहरणों में कितना संग्रहण शामिल है?

रनटाइम स्टोरेज को सूचीबद्ध GPU मूल्य में शामिल किया गया है। इसके शामिल स्टोरेज को देखने के लिए GPU कॉन्फ़िगरेशन का चयन करें। रनटाइम डिस्क पर फ़ाइलें अस्थायी हैं।

मैं सत्रों के बीच फ़ाइलें कैसे रखूँ?

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.

मैं कैसे शुरू करूं?

एक EmpirioLabs खाता बनाएं, खोलें डैशबोर्ड में GPU क्लाउड, एक GPU और टेम्पलेट चुनें, और तैनात करें। बिलिंग क्रेडिट pay-as-you-go है।

बेहतर समापन बिंदुओं का उपयोग करने के लिए तैयार हैं?

हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।