产品库

租用云GPU，从0.2美元/小时起

RunPod是一个可扩展的云GPU基础设施，用于训练和推理。你可以租用云GPU，从0.2美元/小时起，支持TensorFlow、PyTorch和其他AI框架。我们提供可信赖的云服务、免费带宽、多种GPU选项、服务器端点和AI端点，适用于各种场景。

专为 AI 设计的 GPU 云平台，提供高性能基础设施和全天候支持。

CoreWeave GPU 云计算是一个专为人工智能工作负载打造的云平台，提供灵活且高效的 GPU 集群，能够满足企业在大规模计算和存储方面的需求。它的主要优势包括极高的性能、可靠性和可扩展性，适合各种 AI 应用场景。通过 CoreWeave，用户能够显著降低云成本，同时提升服务响应速度，是 AI 创新的理想选择。

帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例

GPU Finder是一个帮助客户发现全球公有云厂商可用的GPU实例的平台。通过GPU Finder，用户可以快速查找各大公有云厂商提供的GPU实例，并比较它们的价格、配置和性能等信息，从而选择最适合自己需求的GPU实例。无论是进行机器学习、深度学习、图像处理还是科学计算，GPU Finder都能帮助用户快速找到合适的GPU实例。平台上提供了丰富的过滤和排序功能，让用户可以根据自己的需求进行精准的筛选，从而节省时间和成本。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以轻松使用GPU Finder来发现和租用合适的GPU实例。

面向AI开发者的GPU云平台,高性价比,极致体验,计费灵活

GpuMall智算云是一个面向AI开发者的GPU云平台,提供高性价比的计算资源,灵活的计费方式,以及弹性的调度能力,可以满足AI开发者的各种需求。用户可以在这里快速租用GPU资源进行AI模型训练和推理,并且可以根据实际使用情况灵活调整资源配置,达到最佳性价比。平台还提供了丰富的使用文档和在线客服支持,让用户使用起来更加便捷。

为您的工作流程选择合适的云GPU供应商。

Cloud GPUs是一个网站,帮助您比较和选择适合您工作流程的云GPU供应商。该网站列出了多家云GPU提供商及其GPU型号和价格,方便您快速找到合适的GPU资源。无论您是进行机器学习训练、科学计算还是图形渲染,Cloud GPUs都能为您推荐高性能且经济实惠的云GPU解决方案。

专注人工智能领域的GPU云服务商

矩池云是一家专注于人工智能领域的GPU云服务商,提供稳定的人工智能云服务器、高速网盘等服务,支持公有云、私有云等专业级人工智能解决方案。帮助降低使用云服务门槛,提高科研教育效率。

GPUX - 快速运行云GPU

GPUX是一个快速运行云GPU的平台。它提供了高性能的GPU实例，用于运行机器学习工作负载。GPUX支持各种常见的机器学习任务，包括稳定扩散、Blender、Jupyter Notebook等。它还提供了稳定扩散SDXL0.9、Alpaca、LLM和Whisper等功能。GPUX还具有1秒冷启动时间、Shared Instance Storage和ReBar+P2P支持等优势。定价合理，定位于提供高性能GPU实例的云平台。

高级API，简化TensorFlow深度学习

TFLearn是一个基于TensorFlow的深度学习库，提供了一个高级API，用于实现深度神经网络。它具有易于使用和理解的高级API，快速的原型设计功能，全面的TensorFlow透明性，并支持最新的深度学习技术。TFLearn支持卷积网络、LSTM、双向RNN、批量归一化、PReLU、残差网络、生成网络等模型。可以用于图像分类、序列生成等任务。

AI云端一体化解决方案，提供模型API、Serverless和GPU租赁服务。

派欧算力云是一个一站式AIGC云服务平台，提供高性价比的GPU基础设施和无缝集成的最前沿AI推理技术。它全面覆盖不同业务阶段的AI需求，加速业务发展。派欧算力云的主要优点包括：高性能的云服务产品、无需管理和运维GPU基础设施、自动弹性扩缩容、全球覆盖的GPU容器实例、7X24小时客户服务。产品背景信息显示，派欧算力云旨在为AI应用开发者提供强大的算力支持，降低开发成本，提高开发效率。

端到端开源机器学习平台

TensorFlow是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。在TensorFlow机器学习框架下，开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。

提供全球最便宜的GPU云服务，助力自托管AI/ML开发。

Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台，通过虚拟化技术，帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉，相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号，如NVIDIA Tesla T4、A100等，并提供7+ Gbps的网络连接，确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本，加速模型训练和部署，推动AI技术的普及和应用。

TensorPool 是一个简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。

TensorPool 是一个专注于简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。它通过提供一个直观的命令行界面（CLI），帮助用户轻松描述任务并自动处理 GPU 的编排和执行。TensorPool 的核心技术包括智能的 Spot 节点恢复技术，能够在抢占式实例被中断时立即恢复作业，从而结合了抢占式实例的成本优势和按需实例的可靠性。此外，TensorPool 还通过实时多云分析选择最便宜的 GPU 选项，用户只需为实际执行时间付费，无需担心闲置机器带来的额外成本。TensorPool 的目标是让开发者无需花费大量时间配置云提供商，从而提高机器学习工程的速度和效率。它提供个人计划和企业计划，个人计划每周提供 $5 的免费信用额度，而企业计划则提供更高级的支持和功能。

中国移动旗下云计算服务品牌

移动云是中国移动推出的云计算服务品牌,为用户提供云主机、对象存储、CDN、数据库等服务,安全稳定,性价比高,支持按需付费,免费试用热门产品,适合企业客户使用。

秒级计费的弹性GPU租用服务

AutoDL为您提供专业的GPU租用服务,秒级计费、稳定好用,高规格机房,7×24小时服务。您可以弹性部署AI模型,实现震撼上线,同时提供算法复现社区,一键复现经典算法。

PyTorch训练平台,闪电般快速

Lightning AI是一个基于PyTorch的平台,可以帮助用户无痛地在本地机器和云环境之间进行AI模型的训练和部署。它支持各类热门AI模型如大型语言模型、Transformers、Stable Diffusion等的构建。关键特性包括对分布式多GPU训练的支持、内置MLOps功能、云端无服务器部署等。适用于AI研发团队、想要快速构建AI产品的公司以及拥有GPU资源的机构。

使用云 GPU 资源在本地 ComfyUI 上运行您的工作流程

ComfyUI-Cloud 是一个自定义节点，它使用户可以在本地完全控制 ComfyUI 的同时，利用云 GPU 资源来运行他们的工作流程。它允许用户运行需要高 VRAM 的工作流程，而不需要将自定义节点/模型导入云提供商或花费金钱购买新的 GPU。

低成本按需GPU，为机器学习和AI任务即时启动

GPUDeploy是一个提供低成本按需GPU资源的网站，专为机器学习和人工智能任务设计，用户可以立即启动预配置的GPU实例，以支持复杂的计算任务。该产品主要优点包括低成本、即时可用性以及预配置的便利性，适合需要快速部署机器学习模型和算法的企业和个人。

数据科学与机器学习云平台

Saturn Cloud是一个解决数据科学和机器学习所需复杂基础设施管理和扩展的云平台。它提供了使用R和Python进行数据科学的环境，支持GPU、Dask集群等功能。Saturn Cloud可以帮助数据科学家、数据科学领导者和软件工程师简化开发、部署和数据处理的流程。该产品提供不同的功能和定价计划以满足各种需求。

Flux 是一个用于 GPU 上张量/专家并行的快速通信重叠库。

Flux 是由字节跳动开发的一个高性能通信重叠库，专为 GPU 上的张量和专家并行设计。它通过高效的内核和对 PyTorch 的兼容性，支持多种并行化策略，适用于大规模模型训练和推理。Flux 的主要优点包括高性能、易于集成和对多种 NVIDIA GPU 架构的支持。它在大规模分布式训练中表现出色，尤其是在 Mixture-of-Experts (MoE) 模型中，能够显著提高计算效率。

基于PyTorch的生成式音频模型库

stable-audio-tools是一个开源的PyTorch库,提供了用于条件音频生成的生成模型的训练和推理代码。包括自动编码器、隐式扩散模型、MusicGen等。支持多GPU训练,可以生成高质量的音频。

AI创新的优化计算赋能者

LLM GPU Helper 是一个专注于人工智能领域的在线平台，提供GPU内存计算、模型推荐和大模型知识库访问等服务。它通过量身定制的建议和专家知识，帮助企业加速AI应用，深受超过3500名用户的信赖，并获得了5.0的高评分。平台的主要优点包括高准确度的GPU内存计算器、个性化的模型推荐、全面的知识库访问以及对小型企业和初创公司的特别支持。

WoolyAI 是一种通过解耦 CUDA 执行与 GPU 来实现无限制 AI 基础设施管理的技术。

WoolyAI 是一种创新的 AI 基础设施管理技术，通过其核心产品 WoolyStack，实现了将 CUDA 执行从 GPU 解耦，从而打破了传统 GPU 资源管理的限制。该技术允许用户在 CPU 基础设施上运行 Pytorch 应用，并通过 Wooly 运行时库将计算任务动态分配到远程 GPU 资源。这种架构不仅提高了资源利用率，还降低了成本，并增强了隐私和安全性。其主要面向需要高效 GPU 资源管理的企业和开发者，尤其是在云计算和 AI 开发场景中。

Pytorch框架下的对比学习工具包

contrastors是一个对比学习工具包,使研究人员和工程师能够高效地训练和评估对比模型。它建立在Flash Attention之上,支持多GPU训练,具有GradCache支持,可以在受限内存环境下进行大批量训练。它还支持Huggingface,可以轻松加载常见模型。同时支持遮蔽语言建模预训练和Matryoshka表示学习。

BRIA AI开源的用于图像背景去除的Pytorch模型

RMBG-1.4是一个用于图像背景去除的Pytorch模型,由BRIA AI开发,经过专业级数据集的训练,能够高效准确地分割前景和背景。该模型的精度、效率和通用性目前可与领先的开源模型媲美,适用于支持企业大规模内容创作的商业使用案例。由于使用了合法许可的训练数据集并有效减轻了模型偏差,RMBG-1.4在保证内容安全方面尤为突出。

PyTorch原生量化和稀疏性训练与推理库

torchao是PyTorch的一个库，专注于自定义数据类型和优化，支持量化和稀疏化权重、梯度、优化器和激活函数，用于推理和训练。它与torch.compile()和FSDP2兼容，能够为大多数PyTorch模型提供加速。torchao旨在通过量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）等技术，提高模型的推理速度和内存效率，同时尽量减小精度损失。

TensorDock 提供高性能的云端 GPU 服务，专为深度学习、AI 和渲染工作负载设计。

TensorDock 是一个为需要无可妥协可靠性的工作负载而构建的专业云服务提供商。它提供多种 GPU 服务器选项，包括 NVIDIA H100 SXMs，以及针对深度学习、AI 和渲染的最具成本效益的虚拟机基础设施。TensorDock 还提供全托管容器托管服务，具备操作系统级监控、自动扩展和负载均衡功能。此外，TensorDock 提供世界级别的企业支持，由专业人员提供服务。

高效的 Intel GPU 上的 LLM 推理解决方案

这是一种在 Intel GPU 上实现的高效的 LLM 推理解决方案。通过简化 LLM 解码器层、使用分段 KV 缓存策略和自定义的 Scaled-Dot-Product-Attention 内核，该解决方案在 Intel GPU 上相比标准的 HuggingFace 实现可实现高达 7 倍的令牌延迟降低和 27 倍的吞吐量提升。详细功能、优势、定价和定位等信息请参考官方网站。

一款用于训练PyTorch计算机视觉模型的开源库。

YOLO-NAS Pose是一款免费的、开源的库，用于训练基于PyTorch的计算机视觉模型。它提供了训练脚本和快速简单复制模型结果的示例。内置SOTA模型，可以轻松加载和微调生产就绪的预训练模型，包括最佳实践和验证的超参数，以实现最佳的准确性。可以缩短训练生命周期，消除不确定性。提供分类、检测、分割等不同任务的模型，可以轻松集成到代码库中。

基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包，支持高质量音频生成

InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架，采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程，结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型，实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制，能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频，并支持长音频生成。此外，它还提供了方便的微调和推理脚本，方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。