Puis-je exécuter des charges de travail GPU sur Cherry Servers sans gérer de serveurs ?
Réponse
Est-ce que Cherry Servers propose du sans serveur ? Non
Le GPU sans serveur élimine le besoin de gérer l'infrastructure pour les charges de travail d'inférence. Au lieu de provisionner des instances dédiées, le point de terminaison de votre modèle gère automatiquement les requêtes entrantes et ne facture que le temps de calcul actif. Cette approche est idéale pour les API servant des prédictions ML, les backends de chatbot et les points de terminaison de génération d'images.
Tarification de base GPU : $0.16/hr.
Essayez l'API d'inférence sans serveur sur le Cherry Servers site officiel.
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Cherry Servers
Serveurs GPU bare metal avec 24 ans d'expérience en hébergement et contrôle complet au niveau matériel.
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|---|---|
| Aperçu | |
| Note Trustpilot | 4.6 |
| Siège social | Lithuania |
| Type de fournisseur | N/A |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond |
| Matériel GPU | |
| Modèles GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| VRAM max (Go) | 80 |
| Max GPUs/instance | 2 |
| Interconnexion | PCIe |
| Tarification | |
| Prix de départ ($/h) | $0.16/hr |
| Granularité de facturation | Par heure |
| Spot/Préemptible | Non |
| Remises réservées | N/A |
| Crédits gratuits | Aucun |
| Frais de sortie | N/A |
| Stockage | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) |
| Infrastructure | |
| Régions | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) |
| SLA de disponibilité | 99,97 % |
| Expérience Développeur | |
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) |
| Support Docker | Oui |
| Accès SSH | Oui |
| Carnets Jupyter | Non |
| API / CLI | Oui |
| Temps de configuration | Minutes |
| Support Kubernetes | Oui |
| Conditions Commerciales | |
| Engagement minimum | Aucun |
| Conformité | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS |
Cherry Servers