Massed Compute offre-t-il un stockage persistant pour les ensembles de données et modèles ML ?
Réponse
Frameworks préinstallés sur Massed Compute : PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ComfyUI, modèles ML préconfigurés
Images personnalisées : 1 — apportez votre propre conteneur Docker avec n'importe quel framework, bibliothèque ou version de CUDA dont vous avez besoin.
Jupyter : 0 — environnement de développement interactif pour l'expérimentation.
Stockage persistant : 0 — conservez jeux de données et points de contrôle entre les sessions.
Cette combinaison vous permet de travailler avec n'importe quelle pile ML, des workflows standards PyTorch/TensorFlow aux frameworks d'inférence spécialisés, avec la flexibilité de personnaliser votre environnement.
Pour des guides de configuration d'environnement et la compatibilité CUDA, visitez le Massed Compute site officiel.
Plus de FAQ sur Massed Compute
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Guides où Massed Compute est présenté
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Massed Compute
Cloud GPU avec support direct des ingénieurs
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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 0 | 4.6 | 3.7 |
| Siège social | United States | United States | Brazil |
| Type de fournisseur | Axé sur les GPU | N/A | Bare Metal |
| Idéal pour | Entraînement IA inférence rendu VFX IA générative ajustement fin HPC Stable Diffusion recherche | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM max (Go) | 141 | 192 | 96 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.35/hr | $0.76/hr | $0.35/hr |
| Granularité de facturation | À la minute | À la seconde | À l'heure |
| Spot/Préemptible | 0 | 0 | 0 |
| Remises réservées | N/A | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | Aucun | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours | 200 $ via programme de parrainage |
| Frais de sortie | Aucun | Aucun (inclus dans le forfait) | Aucun |
| Stockage | NVMe local inclus avec les instances | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois | NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois |
| Infrastructure | |||
| Régions | États-Unis (centres de données Tier III) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo |
| SLA de disponibilité | Tier III (conception 99,98 %) | 99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI modèles ML préconfigurés | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Minutes | Minutes | Secondes |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 Type II HIPAA | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 | Isolation mono-locataire DPA disponible |
Massed Compute
DigitalOcean
Latitude.sh