Fluidstack

Was ist Fluidstack?

Fluidstack ist eine spezialisierte Cloud-Plattform, die sofortigen Zugriff auf Tausende leistungsstarker Nvidia GPUs, einschließlich H100s und A100s, für anspruchsvolle KI-Workloads bietet. Fluidstack wurde 2017 an der Universität Oxford gegründet und bedient führende KI-Unternehmen durch die Bereitstellung vollständig verwalteter GPU-Cluster und On-Demand-Instanzen, die nahtloses Training und Inferenz mit Tausenden von GPUs im Exascale-Bereich ermöglichen. Die Plattform betont Erschwinglichkeit, Betriebszuverlässigkeit und Nachhaltigkeit, mit Bereitstellungen, die in ausgewählten Regionen zu 100% mit erneuerbarer Energie betrieben werden. Benutzer profitieren von schneller Cluster-Bereitstellung, Experten-Support und flexiblen Bereitstellungsoptionen, was Fluidstack zur bevorzugten Wahl für Organisationen macht, die fortschrittliche KI-Modelle aufbauen und skalieren.

Hauptfunktionen

• Schneller Zugriff auf große GPU-Cluster

  Stellen Sie Cluster mit mehreren tausend GPUs – einschließlich der neuesten Nvidia H100s und A100s – innerhalb weniger Tage für KI-Training und Inferenzworkloads im großen Maßstab bereit.

• Vollständig verwaltete Infrastruktur

  Cluster werden vom Fluidstack-Team End-to-End verwaltet, mit Bereitstellungsoptionen auf Kubernetes oder Slurm, sodass sich Benutzer auf die Modellentwicklung anstatt auf die Infrastruktur konzentrieren können.

• Flexible Bereitstellung und Preisgestaltung

  Wählen Sie zwischen GPU-Instanzen auf Abruf oder reservierten Clustern, mit wettbewerbsfähigen Preisen und der Möglichkeit, Einsparungen für langfristige Projekte zu sichern.

• Nachhaltige und energieeffiziente Betriebsabläufe

  Stellen Sie GPU-Cluster in Rechenzentren bereit, die zu 100% mit erneuerbaren Energien betrieben werden und umweltbewusste KI-Entwicklung unterstützen.

• 24/7 Experten-Support

  Profitieren Sie von dediziertem Support mit einer Reaktionszeit von 15 Minuten und 99% Betriebszeit, um unterbrechungsfreie Operationen für kritische Workloads zu gewährleisten.

Anwendungsfälle

• Training großer Sprachmodelle : KI-Labore und Forschungsteams können Foundation Models und LLMs auf leistungsstarken, skalierbaren GPU-Clustern trainieren und optimieren.
• Unternehmens-KI-Bereitstellung : Unternehmen können produktionsreife KI-Dienste starten und verwalten, die hohe Zuverlässigkeit und schnelle Skalierung erfordern.
• KI-Forschung und Prototyping : Forscher können schnell auf GPU-Ressourcen für Experimente, Benchmarking und die Entwicklung neuer KI-Techniken zugreifen.
• Rendering und Hochleistungsrechnen : Organisationen können die Infrastruktur von Fluidstack für Rendering, Simulation und andere rechenintensive Aufgaben jenseits von KI nutzen.

Häufig gestellte Fragen