租用 GPU，构建和训练 AI/ML 模型
选择 GPU 和系统资源。选择您使用的软件：Docker、Jupyter、Tensorflow、pyTorch、Ubuntu 或其他。我们的平台确保高性能 AI GPU 托管的访问。
注册如何租用 GPU 实例
在 SimplePod.ai 上租用 GPU 实例快捷且简单。请观看此视频开始您的 GPU 租赁
定价
我们以为 GPU 云 服务提供具有竞争力的价格而自豪。无论您是在处理小型项目还是扩展大型 AI 工作负载，我们都有适合您预算的选项：
GPU 型号
RTX 4090
24 GB
起价 0.23$/小时
RTX 3060
8 GB
起价 0.05$/小时
A4000
16 GB
即将推出...
H100
80 GB
即将推出...
需要不同的 GPU？请联系 ！
功能
我们的平台旨在让 GPU 服务器租赁 变得尽可能顺畅和高效。这是您选择 SimplePod.ai 时将获得的内容：
浏览可用 GPU 服务器
我们简洁直观的界面让您可以快速浏览可用的 GPU。使用高级筛选器选择：
- 所需的 GPU 型号。
- 内存大小。
- 系统性能规格。
- 定价选项。
针对 AI 和开发任务的预配置系统软件
通过选择一系列预配置的系统软件快速入门，非常适合各种 AI 和开发任务：
- TensorFlow: 适用于训练机器学习模型。
- PyTorch: 深度学习的首选工具。
- Stable-Diffusion: 适用于从文本描述生成高质量图像。
- LLama: 一种强大的语言模型，专为自然语言理解和生成设计。
- Ollama: 在本地计算机上运行大型语言模型。
- Koboldcpp: 使用最少的系统资源高效运行 AI 语言模型。
额外的工具和功能
通过额外的软件选项提升您的工作流程：
- Ubuntu: 可靠且稳定的操作系统。
- Jupyter Notebook: 非常适合交互式编码和数据可视化。
- 文字转语音工具: 轻松将书面文字转换为语音。
- 多种 基于 Docker 的应用程序 提供灵活性和适应性。
监控和管理您的 GPU 云服务器
我们的平台提供了所有工具，帮助您掌控 GPU 云 环境：
- 直接通过界面执行批量命令。
- 打开集成选项卡以详细监控实例。
- 检查实时系统使用情况，包括内存和处理能力，以优化您的资源。
管理您的服务器
轻松控制您租用的 GPU 服务器：
- 访问 网页控制台 进行详细配置和管理。
- 随时停止或重新启动您的实例。
- 通过仪表板跟踪活动服务器和资源消耗。
用于开发的 Jupyter Notebook
对于开发人员和数据科学家，Jupyter Notebook 已完全集成到我们的平台中。这是它简化您工作的方式：
- 交互式运行和测试机器学习代码。
- 在 GPU 云 环境中实时可视化数据。
- 在一个用户友好的工作空间中结合代码、文本和可视化内容。
新功能即将推出
我们正在努力开发新功能！最受欢迎的功能即将上线：
- 可挂载到实例的快速持久存储
- 可以暂停实例，而无需支付 GPU 费用
- 即使实例停止，也能访问持久存储
- 您的使用历史图表统计 - GPU 利用率、VRAM、系统内存、CPU、磁盘
今天开始您的旅程
SimplePod 让 GPU 租赁 变得简单。无论您的需求是什么，我们都为您提供利用 云端 AI 的工具。选择您的 GPU 服务器，设置软件，几分钟内启动项目。今天就加入我们，体验 云端 AI 的轻松。