RunPod

Übersicht

RunPod ist eine Cloud-Computing-Plattform, die speziell für AI/ML-Workloads entwickelt wurde und eine GPU-gesteuerte Infrastruktur für die Entwicklung, das Training und die Skalierung von AI-Modellen bietet. Sie bietet eine flexible und kostengünstige Lösung für die Ausführung GPU-intensiver Aufgaben.

Schnellübersichtskarte

💰 Ab: $0.17/Stunde (Community Cloud RTX 3080)

⚡ Hauptmerkmal: GPU Cloud Computing und serverlose AI-Infrastruktur

👥 Am besten geeignet für: AI-Entwickler, Forscher und Unternehmen, die ML-Workloads ausführen

⭐ Wichtigste Stärke: Kostengünstiger GPU-Zugang mit globalem Vertrieb

Wesentliche Merkmale

1. GPU Cloud Computing: Zugang zu einer breiten Palette von GPUs von RTX 3080 bis H100, verteilt auf mehr als 30 Regionen weltweit
2. Serverlose Infrastruktur: Autoskalierungsfunktionen mit Kaltstartzeiten von unter 250 ms und effizienter Auftragswarteschlange
3. Netzwerkspeicherlösung: Hochgeschwindigkeits-NVMe-SSD-Speicher mit bis zu 100 Gbit/s Netzwerkdurchsatz
4. Container-Unterstützung: Bereitstellung beliebiger Docker-Container mit Unterstützung für öffentliche und private Image-Repositories
5. Globaler Vertrieb: Mehr als 30 Regionen weltweit ohne Gebühren für Ein- und Ausreise
6. Echtzeit-Analytik: Umfassende Überwachung und Analyse der Leistung und Nutzung von Endgeräten

Pro und Kontra

Vorteile:

• Kosteneffizienz: Erheblich niedrigere Preise im Vergleich zu den großen Cloud-Anbietern
• GPU-Vielfalt: Umfangreiche Auswahl an GPUs von Consumer bis Enterprise Grade
• Flexibilität: Unterstützung für On-Demand- und Spot-Instanzen
• Globale Reichweite: Mehr als 30 Regionen weltweit mit Hochgeschwindigkeitsanbindung
• Keine zusätzlichen Kosten: Keine zusätzlichen Gebühren für die Datenübertragung (Ingress/Egress)

Nachteile:

• Lernkurve: Erfordert Docker-Kenntnisse für benutzerdefinierte Bereitstellungen
• Windows-Einschränkungen: Derzeit keine Unterstützung für Windows-Workloads
• Einschränkungen bei der Lagerung: Speicherung gebunden an berechnen Sie Server mit dem Risiko eines Datenverlusts
• Eingeschränkte Erstattungspolitik: Keine Rückerstattung oder Testguthaben verfügbar
• Konto-Limits: Anfängliche Ausgabenlimits für neue Konten

Anwendungsfälle

1. AI Modellschulung: Langlaufende Trainingsaufgaben von bis zu 7 Tagen auf High-End-GPUs
2. ML Inferenz: Skalierbare Inferenzendpunkte mit automatischer Skalierung
3. Forschungsprojekte: Kostengünstiger GPU-Zugang für die akademische Forschung
4. Entwicklungsumgebung: Schnelles Prototyping und Entwicklung von AI-Anwendungen
5. Einsatz in der Produktion: Infrastruktur der Enterprise-Klasse für Produktionsworkloads

Struktur der Preisgestaltung

Cloud Computing-Optionen

Sichere Cloud

• Unternehmensgerechte Infrastruktur
  • Untergebracht in T3/T4-Rechenzentren
  • Hohe Zuverlässigkeit und Redundanz
  • Verbesserte Sicherheitsmerkmale
  • Premium-Unterstützung

Beliebte GPU-Optionen:

GPU-Modell	Spezifikationen	Preis/Stunde
H100 PCIe	80GB VRAM, 188GB RAM	$3.29
A100 PCIe	80GB VRAM, 83GB RAM	$1.69
L40S	48GB VRAM, 62GB RAM	$1.19
RTX 4090	24GB VRAM, 27GB RAM	$0.69

Gemeinschaftswolke

• Kosteneffiziente Option
  • Peer-to-Peer-GPU-Computing
  • Geprüfte Anbieter
  • Niedrigere Preise
  • Grundlegende Unterstützung

Beliebte GPU-Optionen:

GPU-Modell	Spezifikationen	Preis/Stunde
H100 PCIe	80GB VRAM, 188GB RAM	$2.69
A100 PCIe	80GB VRAM, 83GB RAM	$1.19
RTX 3090	24GB VRAM, 24GB RAM	$0.22
RTX 3080	10GB VRAM, 15GB RAM	$0.17

Lagerung Preisgestaltung

• Pod-Speicher:
  • Laufende Pods: $0.10/GB/Monat
  • Leerlauf-Pods: $0.20/GB/Monat
• Netzwerkspeicher:
  • Unter 1TB: $0.07/GB/Monat
  • Über 1TB: $0.05/GB/Monat

Empfehlungen für die Verwendung

1. Kleine Projekte und Tests

   • Empfohlen: Community Cloud mit RTX 3090/4090
   • Am besten geeignet für: Entwicklung, Tests und Schlussfolgerungen in kleinem Maßstab
   • Budgetfreundliche Option mit guter Leistung

2. Produktions-Workloads

   • Empfohlen: Sichere Cloud mit A100/H100
   • Am besten geeignet für: Umfangreiches Training und Inferenz mit hohem Durchsatz
   • Zuverlässigkeit und Support auf Unternehmensniveau

3. Forschung & Wissenschaft

   • Empfohlen: Community Cloud mit A100
   • Am besten geeignet für: Forschungsprojekte und akademische Arbeit
   • Gleichgewicht von Leistung und Kosten

4. Inferenz-Dienste

   • Empfohlen: Serverlos mit L40/A100
   • Am besten geeignet für: Skalierbare API-Endpunkte
   • Automatische Skalierung mit Pay-per-Use-Preisen

Häufig gestellte Fragen

Was passiert, wenn mir das Geld ausgeht?

Pods werden automatisch gestoppt, wenn die Mittel für weitere 10 Minuten Laufzeit nicht mehr ausreichen. Container-Festplattendaten gehen verloren, aber Volume-Daten bleiben erhalten.

Sind meine Daten vor anderen Kunden geschützt?

Ja, RunPod verwendet eine mandantenfähige Isolierung. Secure Cloud bietet verbesserte Sicherheit für sensible Workloads.

Kann ich meinen eigenen Docker-Daemon ausführen?

Nein, RunPod verwaltet Docker für Sie. Benutzerdefinierte Container werden durch Vorlagen unterstützt.

Was ist der Unterschied zwischen On-Demand- und Spot-Instanzen?

On-Demand-Instanzen bieten dedizierte, ununterbrochene Ressourcen zu höheren Kosten, während Spot-Instanzen niedrigere Preise bieten, aber innerhalb von 5 Sekunden unterbrochen werden können.