Kinesis OneTeam · Compartilhe as GPUs da sua equipe sem um projeto de scheduler.
Mais desenvolvedores do que GPUs? Com os Kinesis Grids, nenhuma equipe fica parada.
Transforme as GPUs que você tem em um Kinesis Grid compartilhado, com um comando de instalação por servidor: sem Kubernetes, sem Slurm. As pessoas começam a trabalhar sem abrir chamado, dentro dos limites que você define. GPUs de data center compatíveis são divididas em fatias isoladas; todas as outras são compartilhadas inteiras e, quando faltam GPUs, todo mundo reveza.
Começar é grátis: sem taxa de Grid nos seus primeiros 5 servidores, e seus primeiros 5 usuários são grátis.
O que mantém as equipes em movimento
Menos espera, mais entregas.
Tudo o que uma frota de GPUs compartilhada precisa para manter os desenvolvedores em ritmo e cada GPU ocupada, sem um projeto de scheduler nem uma planilha de quem fica com o quê.
- Grids / lab-a100 / PolíticasDivisão justaDesligadoDivisão justa
Tempo atribuído
4 h
Apps por pessoa
2
Atividade
- Na fila por capacidade do Grid (divisão justa)ana · train-vit
- Retirado da máquina — vez encerrada (divisão justa)ben · sweep-12
- Máquina reservada para o app (divisão justa)ana · train-vit
- Admitido da fila do grid (divisão justa)ana · train-vit
Divisão justa
Quando faltam GPUs, os apps esperam em uma fila e se revezam. Defina o tempo reservado e os apps por pessoa; o Grid passa o trabalho adiante quando uma vez termina.
- Grids / lab-a100 / Políticas / Cotas
- Limitar GPUs por pessoa4
- Limitar apps por pessoa3
- Limitar instâncias por pessoaSem limite
- Tolerância antes de parar15 min
Apps isentos
shared-inferencelab-jupyterhub
Limites de contêiner
CPU 16 núcleosMemória 64 GB
Cotas e limites
Limite GPUs, apps e instâncias por pessoa em cada Grid, defina limites de CPU e memória por contêiner e isente os serviços compartilhados dos quais todos dependem.
- Servidores / gpu-node-07 / Fatias de GPUH100 80GBParticionamento MIG Ligado
Unidade
VRAM
App atribuído
3g.40gb40 GBthesis-llm2g.20gb20 GBcs231-notebook-041g.10gb10 GBcs231-notebook-111g.10gb10 GBGrátisGPUs fracionadas
Divida as GPUs de data center compatíveis (classe A100 e H100) em fatias isoladas com NVIDIA MIG, para que uma só placa atenda uma turma inteira ou vários jobs. Cada fatia conta como uma GPU nas cotas. GPUs que não podem ser fatiadas são compartilhadas inteiras, em turnos de divisão justa.
- Frota · Todos os Grids
- dgx-018× A100 · lab-a100
- colo-h100-028× H100 · research
- lab-l40s-034× L40S · teaching
- ws-rtx-112× RTX 6000 · teaching
VisãoBuscarPesquisaEstagiários
Toda a sua frota em uma só visualização
Cada servidor de cada Grid, com o trabalho de quem está rodando em cada GPU. O uso por pessoa e o custo por projeto estão a um clique.
Telas ilustrativas · nomes e números são fictícios
As GPUs ociosas voltam
O Grid identifica apps que seguram GPUs sem usá-las, avisa os responsáveis e libera a GPU para a próxima equipe.
Um Grid por grupo, se você quiser
Dê a cada laboratório, divisão ou turma seu próprio Grid com seus próprios admins, ou reúna tudo em um só.
Para quem é
Feito para lugares onde muitas pessoas compartilham poucas GPUs.
Quando muitas pessoas compartilham poucas GPUs caras, a parte difícil é manter todo mundo em movimento: uma vez justa para cada equipe, espaço para cada job e saber quem está usando o quê. Um Kinesis Grid cuida das três coisas.
Universidades e laboratórios de pesquisa
Um único cluster para cada laboratório e disciplina, sem planilha de reserva.
- Cada laboratório ou curso recebe uma cota. A divisão justa dá conta da correria antes dos prazos.
- Divida GPUs grandes para que uma turma inteira possa trabalhar ao mesmo tempo.
- Uso por pessoa e custo por projeto para relatórios de bolsas e rateio de custos.
- Os alunos fazem deploy de notebooks e modelos por conta própria. Sem chamados para o administrador.
Incubadoras e aceleradoras
Acesso a GPUs para todas as startups da turma, no hardware do próprio programa.
- Cada startup tem seus próprios limites, para que a semana de lançamento de uma não deixe as outras sem recursos.
- Projetos e funções separados para cada equipe. Compartilhe um Grid ou dê a cada uma o seu.
- A equipe do programa vê o uso por pessoa e o custo por projeto de toda a turma.
- As startups mantêm o mesmo fluxo de trabalho depois de se formarem no programa, em seu próprio Grid ou na capacidade da Kinesis.
Para desenvolvedores
Deixe os desenvolvedores experimentarem sem precisar pedir antes.
Da ideia ao app em execução sem esperar por ninguém. Teste, quebre, reimplante, tudo dentro dos limites que você definir.
- Implante uma imagem de contêiner ou um repositório do GitHub em minutos
- Apps com um clique na galeria, de notebooks Jupyter a LLMs abertos
- Endpoints HTTPS, DNS e balanceamento de carga integrados
- Um terminal no navegador, logs e métricas ao vivo para cada app
- Volumes persistentes, para que os dados sobrevivam a um redeploy
- Uma API REST e um servidor MCP, para que scripts e agentes também possam implantar
Para gestores e finanças
Saiba para onde vai cada GPU-hora.
Gastos detalhados por projeto e app, uso por pessoa e uma previsão até o fim do mês. Faturas e exportações por hora ficam prontas para o financeiro desde o primeiro dia.
Login único, papéis, autenticação de dois fatores e log de auditoria já vêm de fábrica. Precisa de uma implantação dedicada ou totalmente privada? Veja o Kinesis Private
Seu Grid nunca aloca trabalho em hardware da comunidade, a menos que você escolha o Kinesis Batches.
Ver preços do Grid →Ilustrativo
Veja o que suas GPUs estão realmente fazendo.
Comece com uma avaliação somente leitura dos seus servidores. Seguindo adiante com a gente ou não, os números de utilização ficam com você.