Quelles économies puis-je réaliser grâce aux instances spot chez Novita AI ?
Réponse
Est-ce que Novita AI propose des instances Spot ? 1
Les instances Spot ou préemptibles sont l’un des moyens les plus efficaces pour réduire les coûts des GPU cloud. Elles fonctionnent en offrant une capacité GPU inutilisée à prix réduit, avec pour contrepartie que le fournisseur peut récupérer l’instance à court préavis. Cela convient parfaitement aux tâches d’entraînement qui sauvegardent fréquemment des points de contrôle, ainsi qu’aux charges de travail d’inférence par lots.
Tarification de base à Novita AI : $0.11/hr (facturation Par seconde).
Pour les conditions des instances Spot et les estimations d’économies, visitez le site officiel Novita AI .
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Novita AI
Plateforme Cloud IA & Agent avec plus de 200 API de modèles, instances GPU et inférence sans serveur à grande échelle.
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RunPod
Le cloud conçu pour l'IA — déployez et faites évoluer des charges de travail GPU, de l'inférence sans serveur aux clusters multi-nœuds instantanés à la demande.
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Cherry Servers
Serveurs GPU bare metal avec 24 ans d'expérience en hébergement et contrôle complet au niveau matériel.
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 3.3 | 3.8 | 4.6 |
| Siège social | United States | United States | Lithuania |
| Type de fournisseur | Axé sur le GPU | Axé sur le GPU | N/A |
| Idéal pour | Entraînement IA inférence ajustement fin IA générative recherche service LLM Stable Diffusion | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 |
| VRAM max (Go) | 80 | 288 | 80 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 2 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | PCIe |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.11/hr | $0.06/hr | $0.16/hr |
| Granularité de facturation | Par seconde | Par seconde | Par heure |
| Spot/Préemptible | 1 | 1 | 0 |
| Remises réservées | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) | N/A |
| Crédits gratuits | Jusqu'à 10 000 $ pour les startups | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ | Aucun |
| Frais de sortie | Aucun (Gratuit) | Aucun (Gratuit) | N/A |
| Stockage | Disque de conteneur (60 Go gratuits), disque de volume, volumes réseau | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) |
| Infrastructure | |||
| Régions | États-Unis, UE, APAC, Amérique du Sud, Afrique, Moyen-Orient (plus de 20 emplacements) | 31 régions mondiales | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) |
| SLA de disponibilité | 99,9 % | 99,99 % | 99,97 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | N/A | Instantané | Minutes |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | SOC 2 | SOC 2 Type II | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS |
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