RunPod

Vue d'ensemble

RunPod est une plateforme de cloud computing spécialement conçue pour les charges de travail AI/ML, offrant une infrastructure alimentée par le GPU pour le développement, l'entraînement et la mise à l'échelle des modèles AI. Il s'agit d'une solution flexible et rentable pour l'exécution de tâches intensives en GPU.

Carte de présentation rapide

💰 A partir de : $0.17/heure (Community Cloud RTX 3080)

⚡ Fonctionnalité de base : GPU Informatique en nuage et infrastructure AI sans serveur

👥 Meilleur pour : AI Développeurs, chercheurs et entreprises exécutant des charges de travail de ML.

Principaux atouts : Accès rentable au GPU grâce à une distribution mondiale

Caractéristiques principales

1. Informatique en nuage GPU: Accès à une large gamme de GPU, de la RTX 3080 à la H100, distribués dans plus de 30 régions du monde.
2. Infrastructure sans serveur: Capacités d'autoscaling avec des temps de démarrage à froid inférieurs à 250 ms et une mise en file d'attente efficace des travaux.
3. Solution de stockage en réseau: Stockage SSD NVMe à grande vitesse avec un débit réseau allant jusqu'à 100 Gbps.
4. Soutien aux conteneurs: Déploiement de n'importe quel conteneur Docker avec prise en charge des référentiels d'images publics et privés.
5. Distribution mondiale: Plus de 30 régions dans le monde avec des frais nuls pour l'entrée et la sortie.
6. Analyse en temps réel: Surveillance et analyse complètes des performances et de l'utilisation des points d'extrémité

Avantages et inconvénients

Pour :

• Rapport coût-efficacité: Des prix nettement inférieurs à ceux des principaux fournisseurs de services en nuage
• Variété de GPU: Sélection étendue de GPU, du consommateur à l'entreprise
• Flexibilité: Prise en charge des instances à la demande et des instances ponctuelles
• Portée mondiale: Plus de 30 régions dans le monde avec une connectivité à haut débit
• Aucun coût supplémentaire: Pas de frais supplémentaires pour le transfert de données (ingress/egress)

Cons :

• Courbe d'apprentissage: Nécessite des connaissances sur Docker pour les déploiements personnalisés.
• Limites de Windows: Pas de prise en charge des charges de travail Windows pour l'instant
• Contraintes de stockage: Stockage lié à calculer les serveurs présentant des risques potentiels de perte de données
• Politique de remboursement limité: Aucun remboursement ou crédit d'essai n'est disponible
• Limites du compte: Limites de dépenses initiales pour les nouveaux comptes

Cas d'utilisation

1. AI Modèle de formation: Tâches d'entraînement de longue durée, jusqu'à 7 jours, sur des GPU haut de gamme
2. ML Inférence: Points de terminaison d'inférence évolutifs avec mise à l'échelle automatique
3. Projets de recherche: Accès rentable au GPU pour la recherche universitaire
4. Environnement de développement: Prototypage rapide et développement d'applications AI
5. Déploiement de la production: Infrastructure de niveau entreprise pour les charges de travail de production

Structure des prix

Options d'informatique dématérialisée

Nuage sécurisé

• Infrastructure de niveau entreprise
  • Situé dans les centres de données T3/T4
  • Haute fiabilité et redondance
  • Fonctions de sécurité renforcées
  • Soutien Premium

Options populaires de GPU :

Modèle de GPU	Spécifications	Prix/heure
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

Nuage communautaire

• Une option rentable
  • Calcul GPU peer-to-peer
  • Fournisseurs contrôlés
  • Des prix plus bas
  • Soutien de base

Options populaires de GPU :

Modèle de GPU	Spécifications	Prix/heure
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

Prix du stockage

• Stockage en pods:
  • Running Pods : $0.10/GB/Mois
  • Pods inactifs : $0.20/GB/Mois
• Stockage en réseau:
  • Moins de 1TB : $0.07/GB/Mois
  • Plus de 1TB : $0.05/GB/Mois

Recommandations d'utilisation

1. Petits projets et essais

   • Recommandé : Community Cloud avec RTX 3090/4090
   • Idéal pour : Développement, test et inférence à petite échelle
   • Une option économique avec de bonnes performances

2. Charges de travail de production

   • Recommandé : Secure Cloud avec A100/H100
   • Idéal pour : Formation à grande échelle et inférence à haut débit
   • Fiabilité et assistance de niveau entreprise

3. Recherche et enseignement

   • Recommandé : Cloud communautaire avec A100
   • Idéal pour : Projets de recherche et travaux universitaires
   • Équilibre entre performance et coût

4. Services d'inférence

   • Recommandé : Sans serveur avec L40/A100
   • Le meilleur pour : Points d'extrémité d'API évolutifs
   • Mise à l'échelle automatique avec tarification à l'usage

Questions fréquemment posées

Que se passe-t-il si je n'ai plus de fonds ?

Les pods sont automatiquement arrêtés lorsque les fonds sont insuffisants pour 10 minutes d'exécution supplémentaires. Les données du disque du conteneur sont perdues, mais les données du volume sont préservées.

Mes données sont-elles protégées contre les autres clients ?

Oui, RunPod utilise l'isolation multi-locataires. Secure Cloud offre une sécurité renforcée pour les charges de travail sensibles.

Puis-je exécuter mon propre démon Docker ?

Non, RunPod gère Docker pour vous. Les conteneurs personnalisés sont pris en charge par le biais de modèles.

Quelle est la différence entre les instances à la demande et les instances ponctuelles ?

Les instances à la demande fournissent des ressources dédiées et ininterrompues à des coûts plus élevés, tandis que les instances ponctuelles offrent des prix plus bas mais peuvent être interrompues avec un préavis de 5 secondes.