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GPU em nuvem
Alugue instâncias A100 / H100 / L40 diretamente da plataforma. Pague por hora, sem contratos.
O que é
O Cloud GPU permite alugar instâncias com aceleradores NVIDIA (hardware das classes A100, H100 e L40) diretamente dentro do osFoundry e pagar por hora, sem contratos e sem compromissos de capacidade reservada. Em vez de abrir uma conta na nuvem, pedir cota de GPU e configurar drivers e CUDA por conta própria, você abre o seletor de instâncias, escolhe uma GPU por VRAM e região, e a plataforma a provisiona para você. Quando termina, você a libera e a cobrança para.
Dentro do osFoundry a mesma GPU alugada dá suporte a três fluxos de trabalho sem qualquer configuração extra. Você pode executar jobs de fine-tuning gerenciados sobre ela, subir um notebook com GPU para experimentar, ou implantar um modelo como endpoint com autoescalonamento que provisiona GPU na nuvem sob demanda. O seletor de instâncias puxa os preços ao vivo do servidor, e não de uma tabela fixa, então a tarifa por hora que você vê (ao lado do modelo de GPU, memória, vCPU, RAM e um tempo estimado de cold start) é a tarifa que você realmente paga. Se os preços reais não puderem ser carregados, a plataforma não mostra nada para selecionar em vez de cotar um valor que não vai honrar.
Isso importa porque tempo de GPU é caro e fácil de esquecer rodando. A cobrança por hora, que começa no provisionamento e termina na liberação, sem prazo mínimo, mantém barato um experimento de cinco minutos e deixa visível o custo de uma instância esquecida. Como o osFoundry é local-first, jobs pequenos continuam gratuitos na GPU do seu próprio dispositivo, e você recorre a uma A100 ou H100 alugada só quando um modelo realmente precisa de mais VRAM do que a sua máquina tem. É a mesma postura do resto do workspace: suas chaves, seus dados onde for possível, e infraestrutura paga apenas quando você escolhe.
Principais recursos
- Alugue instâncias GPU NVIDIA das classes A100, H100 e L40 sob demanda, sem pedidos de cota, sem processo de compra e sem contratos de capacidade reservada
- Pague por hora: a cobrança começa quando a instância é provisionada e para quando você a libera, sem nada para cancelar e sem prazo mínimo
- Escolha a instância a partir de uma lista ao vivo com preços do servidor que mostra modelo de GPU, VRAM, vCPU, RAM, região e tempo estimado de cold start antes de confirmar
- Use a mesma GPU alugada para jobs de fine-tuning, notebooks estilo Jupyter e endpoints de modelo com autoescalonamento, tudo a partir de um único workspace
- Mantenha os jobs pequenos gratuitos no seu próprio hardware: a GPU do dispositivo não custa nada, e você recorre à nuvem só quando um modelo precisa de mais VRAM do que você tem
Casos de uso
- Engenheiro de ML: faça fine-tuning de um modelo de 13B que não cabe no notebook alugando uma H100 pelo tempo do treinamento e liberando-a no momento em que o job termina
- Pesquisador: abra um notebook com GPU numa A100 para uma tarde de experimentação e pague só pelas horas em que a instância ficou ativa, sem conta nem cota para configurar antes
- Time de produto: implante um modelo como endpoint com autoescalonamento em GPUs classe L40 e deixe a plataforma provisionar e cobrar capacidade por hora conforme o volume de requisições sobe e desce
Perguntas frequentes
Quais GPUs posso alugar e quanto custam?
Você pode alugar instâncias NVIDIA das classes A100, H100 e L40. Os preços são por hora e servidos ao vivo dentro do seletor de instâncias, que mostra o modelo, a VRAM, a vCPU, a RAM, a região e o tempo estimado de cold start de cada GPU. O osFoundry deliberadamente não publica uma tabela de preços fixa no app, porque a tarifa cobrada é a que o servidor cota no momento em que você escolhe. Confira o seletor ao vivo para ver o custo por hora atual na sua região.
Como funciona a cobrança por hora e existem contratos?
Não há contratos, reservas nem prazos mínimos. A cobrança começa quando a instância é provisionada e para quando você a libera, então um experimento curto custa apenas uma fração de hora e não há nada para cancelar. Note que implantar um endpoint provisiona e cobra uma GPU assim que ela sobe, mesmo antes de o modelo estar totalmente pronto, então libere as instâncias que você não estiver mais usando.
Sou obrigado a usar GPU na nuvem ou posso rodar modelos localmente?
Você pode rodar modelos na GPU do seu próprio dispositivo de graça: o osFoundry é local-first, e treinamento e inferência locais não consomem créditos de nuvem. A GPU na nuvem existe para quando um modelo precisa de mais VRAM do que a sua máquina tem, ou quando você quer capacidade de acelerador dedicada para um job de fine-tuning ou um endpoint em serviço. Você escolhe por carga de trabalho se fica no local ou aluga.