Smaltisci l'arretrato durante la notte.
Distribuisci inferenza offline, embedding e valutazioni su molte GPU contemporaneamente e smaltisci la coda più in fretta.
Inferenza batch · Embedding · ValutazioniKinesis Batches
GPU a ore per rendering, IA e mining. La tua Kinesis Grid mantiene il lavoro in esecuzione mentre le GPU vanno e vengono.
La tua Kinesis Grid
53 modelli di GPU65 online ora130 online questa settimana
Ogni quadrato è una GPU che è stata online negli ultimi 7 giorni. Vanno e vengono nel corso della giornata, e il tuo batch si distribuisce su quelle online.
Ogni prezzo qui sotto è un tetto massimo: il massimo che pagherai per ora-GPU. Nessuna asta, nessuna sorpresa. Aggiungi GPU per costruire il tuo grid e vedere il costo massimo della tua esecuzione.
Live · aggiornato 10 nov, 16:02 UTC
Le singole GPU vanno e vengono durante la giornata, e la tua Kinesis Grid sostituisce quelle che escono con le prossime che vanno online. Aggiungi qualsiasi GPU alla tua Grid: si unisce non appena si libera una GPU di quel modello.
Fino a, per ora macchina
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Fino a, per GPU-ora
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Aggiungi GPU dall'elenco e il tuo grid prende forma qui. Ogni GPU gira su una propria macchina e i totali mostrano il costo massimo della tua esecuzione.
Per GPU, all'ora. I prezzi indicati sono tetti massimi: non paghi mai di più. Pensato per il lavoro che gira a batch. Prezzi aggiornati al 10 novembre 2026.
Decine di GPU, un mix di modelli o un'esecuzione lunga? Raccontaci a cosa stai lavorando e il nostro team ti risponderà con la disponibilità e un prezzo.
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Se il tuo lavoro gira a batch, paga solo le ore in cui gira.
Distribuisci inferenza offline, embedding e valutazioni su molte GPU contemporaneamente e smaltisci la coda più in fretta.
Inferenza batch · Embedding · ValutazioniInvia ogni frame alla sua GPU. Animazioni, foto di prodotto ed effetti visivi si completano prima, e il tuo budget va più lontano.
Animazione · Product shot · VFXEsegui fine-tuning LoRA e sweep di iperparametri, un esperimento per GPU, con lo stesso budget. Salva i checkpoint nel tuo storage e riprendi da dove avevi lasciato.
Fine-tuning · LoRA · EsperimentiGestisci un sito web, un database o un'API live che deve restare attiva 24 ore su 24? Kinesis esegue anche questi, su calcolo dedicato con la tua Grid privata inclusa, dalle piccole macchine CPU ai nodi H100 con 8 GPU. Lo spot è pensato per il lavoro che gira a batch. Scopri il calcolo dedicato →
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Risultati e checkpoint finiscono direttamente nel tuo storage, così ogni GPU-ora conta.
Capacità che altrimenti resterebbe inattiva. Paghi a ore, mai più del tetto massimo indicato per il modello. Ogni singola macchina può uscire senza preavviso quando il suo proprietario ne ha bisogno, ma la tua Kinesis Grid la sostituisce con la prossima GPU che va online, così il tuo batch continua a girare su una flotta stabile.
Il control plane della tua Kinesis Grid la sostituisce con la prossima macchina che va online e mantiene il tuo lavoro in esecuzione, così non gestisci mai singole GPU. Una singola GPU può restare online solo per poche ore, quindi salva i progressi (checkpoint) nel tuo storage man mano: la macchina sostitutiva riprende da dove il lavoro si era fermato invece di ricominciare da capo.
Ogni modello di GPU ha una tariffa oraria massima, indicata nel listino prezzi. È un tetto: non paghi mai di più. Nessuna asta. Stai pianificando un'esecuzione grande o lunga? Parla con il nostro team.
Le nostre GPU si trovano in macchine che usano anche i loro proprietari, quindi ciò che è libero cambia nel corso della giornata. “Online ora” conta le GPU di quel modello online in questo momento, libere o già al lavoro per qualcun altro; “Online questa settimana” conta quelle che sono state online in qualsiasi momento negli ultimi 7 giorni. Aggiungi qualsiasi GPU alla tua Grid quando vuoi: la tua Kinesis Grid ne aggiunge una non appena si libera una GPU di quel modello e sostituisce quelle che escono.
Tutto ciò che gira a batch: inferenza offline, embedding, rendering, fine-tuning ed esperimenti. Se gira in un container su una singola GPU, gira qui.
Ogni macchina è una GPU a sé, quindi il lavoro più adatto è quello che puoi suddividere su molte di esse. Hai in mente qualcosa multi-GPU? Parla con il nostro team.
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