Kinesis OneTeam · Ekibinizin GPU’larını paylaşın, bir zamanlayıcı projesine girişmeden.
GPU’lardan çok geliştiriciniz mi var? Kinesis Grid’ler her ekibi hız kesmeden ilerletir.
Sahip olduğunuz GPU’ları, sunucu başına tek bir kurulum komutuyla ortak bir Kinesis Grid’e dönüştürün: Kubernetes yok, Slurm yok. Herkes sizin belirlediğiniz sınırlar içinde, talep açmadan işe başlar. Desteklenen veri merkezi GPU’ları yalıtılmış dilimlere ayrılır; diğer tüm GPU’lar bütün olarak paylaşılır ve GPU’lar yetmediğinde herkes sırayla kullanır.
Başlamak ücretsiz: ilk 5 sunucunuz için Grid ücreti yok ve ilk 5 kullanıcınız ücretsiz.
Ekipleri hız kesmeden ilerleten özellikler
Daha az bekleme, daha fazla teslimat.
Geliştiricilerin hız kesmeden çalışması ve her GPU’nun verimli kullanılması için paylaşılan bir GPU filosunun ihtiyaç duyduğu her şey; ayrı bir zamanlayıcı projesine ya da kimin neyi aldığını gösteren bir tabloya gerek kalmadan.
- Grid’ler / lab-a100 / PolitikalarAdil paylaşımKapalıAdil paylaşım
Ayrılan süre
4 sa
Kişi başı uygulama
2
Etkinlik
- Grid kapasitesi için kuyrukta (adil pay)ana · train-vit
- Makineden çıkarıldı — sırası bitti (adil pay)ben · sweep-12
- Makine uygulama için ayrıldı (adil pay)ana · train-vit
- Grid kuyruğundan alındı (adil paylaşım)ana · train-vit
Adil paylaşım
GPU’lar yetersiz kaldığında uygulamalar bir kuyrukta bekler ve sırayla çalışır. Ayrılan süreyi ve kişi başına uygulama sayısını belirleyin; bir sıra bittiğinde Grid işi bir sonrakine geçirir.
- Grid’ler / lab-a100 / Politikalar / Kotalar
- Kişi başına GPU sınırı4
- Kişi başına uygulama sınırı3
- Kişi başına instance sınırıSınır yok
- Durdurmadan önceki ek süre15 dk
Muaf uygulamalar
shared-inferencelab-jupyterhub
Container limitleri
CPU 16 çekirdekBellek 64 GB
Kotalar ve sınırlar
Her Grid’de kişi başına GPU, uygulama ve instance sayısını sınırlayın, container başına CPU ve bellek limitleri belirleyin ve herkesin kullandığı ortak hizmetleri bu sınırlardan muaf tutun.
- Sunucular / gpu-node-07 / GPU dilimleriH100 80GBMIG Bölümleme Açık
Birim
VRAM
Atanan uygulama
3g.40gb40 GBthesis-llm2g.20gb20 GBcs231-notebook-041g.10gb10 GBcs231-notebook-111g.10gb10 GBÜcretsizKesirli GPU’lar
Desteklenen veri merkezi GPU’larını (A100 ve H100 sınıfı) NVIDIA MIG ile yalıtılmış dilimlere ayırın; böylece tek bir kart bütün bir sınıfa ya da birkaç işe hizmet eder. Her dilim kotalarda bir GPU sayılır. Dilimlenemeyen GPU’lar bütün olarak, adil paylaşımla sırayla kullanılır.
- Filo · Tüm Grid’ler
- dgx-018× A100 · lab-a100
- colo-h100-028× H100 · research
- lab-l40s-034× L40S · teaching
- ws-rtx-112× RTX 6000 · teaching
VizyonAraAraştırmaStajyerler
Tüm filonuz tek görünümde
Tüm Grid’lerdeki her sunucu ve her GPU’da kimin işinin çalıştığı. Kişiye göre kullanım ve projeye göre maliyet bir tık uzağınızda.
Temsilî ekranlar · adlar ve rakamlar uydurmadır
Boştaki GPU’lar geri gelir
Grid, kullanmadığı GPU’ları elinde tutan uygulamaları tespit eder, sahiplerini uyarır ve GPU’yu sıradaki ekip için serbest bırakır.
İsterseniz her grup için ayrı bir Grid
Her laboratuvara, bölüme veya gruba kendi yöneticileriyle kendi Grid’ini verin ya da her şeyi tek bir havuzda toplayın.
Kimin için
Birçok kişinin birkaç GPU’yu paylaştığı yerler için tasarlandı.
Birçok kişi birkaç pahalı GPU’yu paylaştığında işin zor kısmı herkesin hız kesmeden ilerlemesini sağlamaktır: her ekibe adil bir sıra, her işe yer ve kimin neyi kullandığını bilmek. Bir Kinesis Grid üçüyle de ilgilenir.
Üniversiteler ve araştırma laboratuvarları
Her laboratuvar ve ders için tek bir küme, kayıt listesine gerek kalmadan.
- Her laboratuvar veya ders bir kota alır. Teslim tarihleri öncesindeki yoğunluğu adil paylaşım yönetir.
- Bütün bir sınıf aynı anda çalışabilsin diye büyük GPU’ları bölün.
- Hibe raporları ve iç maliyet yansıtma için kişi bazında kullanım ve proje bazında maliyet.
- Öğrenciler not defterlerini ve modelleri kendileri dağıtır. Yönetici talebine gerek yok.
Kuluçka merkezleri ve hızlandırıcılar
Programdaki her girişime, programın kendi donanımında GPU erişimi.
- Her girişim kendi limitlerine sahip olur; böylece bir lansman haftası diğerlerini kaynaksız bırakmaz.
- Her ekip için ayrı projeler ve roller. Tek bir Grid paylaşın veya her birine kendi Grid’ini verin.
- Program ekibi tüm grubun kişi bazında kullanımını ve proje bazında maliyetini görür.
- Startup’lar programdan mezun olduktan sonra da kendi Grid’lerinde veya Kinesis kapasitesinde aynı iş akışını sürdürür.
Geliştiriciler için
Geliştiricilerin önce izin almadan denemeler yapmasına olanak tanıyın.
Kimseyi beklemeden fikirden çalışan uygulamaya. Deneyin, bozun, yeniden dağıtın; hepsi sizin belirlediğiniz sınırlar içinde.
- Bir container imajını veya GitHub deposunu dakikalar içinde dağıtın
- Galeriden tek tıkla uygulamalar: Jupyter not defterlerinden açık LLM’lere
- Yerleşik HTTPS uç noktaları, DNS ve yük dengeleme
- Her uygulama için tarayıcı terminali, canlı loglar ve metrikler
- Kalıcı birimler, böylece veriler yeniden dağıtımdan sonra da korunur
- Bir REST API ve bir MCP sunucusu; böylece betikler ve ajanlar da dağıtım yapabilir
Yöneticiler ve finans için
Her GPU saatinin nereye gittiğini bilin.
Proje ve uygulama bazında harcama dökümü, kişi bazında kullanım ve ay sonuna kadar tahmin. Faturalar ve saatlik dışa aktarımlar ilk günden finans ekibine hazırdır.
Çoklu oturum açma, roller, iki faktörlü kimlik doğrulama ve denetim kaydı standart olarak gelir. Özel ya da tamamen size ait bir kurulum mu gerekiyor? Kinesis Private’a göz atın
Kinesis Batches ürününü seçmediğiniz sürece Grid’iniz hiçbir zaman topluluk donanımına iş yerleştirmez.
Grid fiyatlarına bakın →Temsilî
GPU’larınızın gerçekte ne yaptığını görün.
Sunucularınızın salt okunur bir değerlendirmesiyle başlayın. Bizimle devam etseniz de etmeseniz de kullanım oranı rakamları sizde kalır.