Para satisfacer las necesidades de los desarrolladores que buscan experimentar con la aceleración de GPU, Vultr ofrece instancias divididas de Nvidia A100 para clientes que no necesitan pagar el precio total de la factura de energía.
El proveedor de servicios en la nube Vultr dice que es el primero en llevar una plataforma de virtualización de GPU a las pequeñas y medianas empresas que no necesitan las opciones poderosas y mucho más caras de los grandes jugadores de la nube. En 2020, durante la presentación del procesador Ampere A100, Nvidia precisó que este procesador gráfico fue el primero en admitir GPU Multi-instancia, o MIG, lo que permitió particionar la GPU en siete GPU virtuales, de la misma manera que un hipervisor. Particiona los núcleos de la CPU. Hoy, Vultr dice que es el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias divididas de GPU A100 a sus clientes a través de su plataforma Vultr Talon. Según el proveedor, no existe una solución única para satisfacer las diversas cargas de trabajo de los clientes. Otros proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias de GPU solo ofrecen una sola GPU completa a un precio superior. El tamaño de instancia de Vultr’s Talon es mucho más pequeño y tiene un precio mucho más bajo, y satisface las necesidades más pequeñas de algunos clientes.
El alto costo de las instancias de GPU a menudo se justifica cuando se trata de ejecutar las cargas de trabajo empresariales más importantes (simulación, modelado o incluso IA), especialmente si requieren que varias GPU se ejecuten en paralelo. A muchas empresas y desarrolladores les encantaría incursionar en la IA, pero el costo de una sola GPU puede ser prohibitivo para comenzar y experimentar. «Una instancia completa o un sistema de ocho placas de un proveedor como AWS cuesta varios miles de dólares al mes, lo que está fuera del alcance de muchas empresas», señaló JJ Kardwell, director ejecutivo de Vultr. “Múltiples cargas de trabajo de IA y ML pueden prescindir de una instancia de recursos completa”, agregó Kardwell. “Por lo general, gran parte del trabajo de los investigadores y desarrolladores consiste en probar e iterar, y el uso es muy irregular. Pueden probar en conjuntos de datos a pequeña escala y luego, con el tiempo, ampliarlos”, explicó Kardwell. Pero los grandes proveedores de la nube no ofrecen GPU divididas.
Además del hardware, Vultr ofrece la pila completa de software empresarial Nvidia AI, con las herramientas, bibliotecas y marcos, y la tecnología adyacente desarrollada por el proveedor de Santa Clara para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la tecnología. “Otros proveedores que ofrecen instancias de GPU incluyen sus propias herramientas de GPU, pero ¿cuál es el punto de reinventar la rueda cuando Nvidia ya lo ha hecho? “, estimó el Sr. Kardwell. “Nvidia ha creado la mejor pila de software de su clase para aprovechar al máximo el hardware de la GPU. Los usuarios pueden acceder a estos productos a un precio verdaderamente asequible y beneficiarse del mejor hardware de GPU del mundo y una pila de software especialmente optimizada para ello”, dijo el CEO de Vultr.
Crecimiento muy discreto
Creado en 2014, Vultr se ha mantenido hasta ahora muy discreto, lo que podría parecer contrario a sus intereses. El proveedor no recaudó fondos de un capitalista de riesgo y hasta hace poco operaba sin un equipo de ventas o marketing. Pero, gracias solo al boca a boca, ha crecido orgánicamente a una tasa anualizada recurrente de más de $ 125 millones y tiene 25 ubicaciones en todo el mundo. Vultr ofrece una cartera clásica de servicios, que incluye computación en la nube, almacenamiento en la nube y bare metal. El costo de sus servicios es su principal activo y se dirige a pequeños clientes. «Somos significativamente más baratos que los hiperescaladores y podemos satisfacer las necesidades básicas de la mayoría de los usuarios», dijo Kardwell. «Los hiperescaladores están muy enfocados en las tareas de las empresas más grandes que tienen presupuestos muy grandes, pero obviamente otras empresas y desarrolladores de todo el mundo están muy desatendidos por las grandes nubes tecnológicas», dijo. adicional.
Según JJ Kardwell, los servicios comunes de Vultr son entre un 30 % y un 50 % más baratos que los de AWS, y para los usuarios ávidos de ancho de banda, su precio es 1/15mi más bajo que el de los mejores proveedores de servicios en la nube. “Estos resultados se logran a través de la automatización y la optimización”, agregó. Talon estará disponible primero en la ubicación de la compañía en Nueva Jersey antes de lanzarse a nivel mundial en las próximas semanas. En los próximos meses, el proveedor también planea agregar GPU de gama alta orientadas a gráficos para abordar diferentes casos de uso, como escritorios virtuales y procesamiento de gráficos.
Para satisfacer las necesidades de los desarrolladores que buscan experimentar con la aceleración de GPU, Vultr ofrece instancias divididas de Nvidia A100 para clientes que no necesitan pagar el precio total de la factura de energía.
El proveedor de servicios en la nube Vultr dice que es el primero en llevar una plataforma de virtualización de GPU a las pequeñas y medianas empresas que no necesitan las opciones poderosas y mucho más caras de los grandes jugadores de la nube. En 2020, durante la presentación del procesador Ampere A100, Nvidia precisó que este procesador gráfico fue el primero en admitir GPU Multi-instancia, o MIG, lo que permitió particionar la GPU en siete GPU virtuales, de la misma manera que un hipervisor. Particiona los núcleos de la CPU. Hoy, Vultr dice que es el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias divididas de GPU A100 a sus clientes a través de su plataforma Vultr Talon. Según el proveedor, no existe una solución única para satisfacer las diversas cargas de trabajo de los clientes. Otros proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias de GPU solo ofrecen una sola GPU completa a un precio superior. El tamaño de instancia de Vultr’s Talon es mucho más pequeño y tiene un precio mucho más bajo, y satisface las necesidades más pequeñas de algunos clientes.
El alto costo de las instancias de GPU a menudo se justifica cuando se trata de ejecutar las cargas de trabajo empresariales más importantes (simulación, modelado o incluso IA), especialmente si requieren que varias GPU se ejecuten en paralelo. A muchas empresas y desarrolladores les encantaría incursionar en la IA, pero el costo de una sola GPU puede ser prohibitivo para comenzar y experimentar. «Una instancia completa o un sistema de ocho placas de un proveedor como AWS cuesta varios miles de dólares al mes, lo que está fuera del alcance de muchas empresas», señaló JJ Kardwell, director ejecutivo de Vultr. “Múltiples cargas de trabajo de IA y ML pueden prescindir de una instancia de recursos completa”, agregó Kardwell. “Por lo general, gran parte del trabajo de los investigadores y desarrolladores consiste en probar e iterar, y el uso es muy irregular. Pueden probar en conjuntos de datos a pequeña escala y luego, con el tiempo, ampliarlos”, explicó Kardwell. Pero los grandes proveedores de la nube no ofrecen GPU divididas.
Además del hardware, Vultr ofrece la pila completa de software empresarial Nvidia AI, con las herramientas, bibliotecas y marcos, y la tecnología adyacente desarrollada por el proveedor de Santa Clara para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la tecnología. “Otros proveedores que ofrecen instancias de GPU incluyen sus propias herramientas de GPU, pero ¿cuál es el punto de reinventar la rueda cuando Nvidia ya lo ha hecho? “, estimó el Sr. Kardwell. “Nvidia ha creado la mejor pila de software de su clase para aprovechar al máximo el hardware de la GPU. Los usuarios pueden acceder a estos productos a un precio verdaderamente asequible y beneficiarse del mejor hardware de GPU del mundo y una pila de software especialmente optimizada para ello”, dijo el CEO de Vultr.
Crecimiento muy discreto
Creado en 2014, Vultr se ha mantenido hasta ahora muy discreto, lo que podría parecer contrario a sus intereses. El proveedor no recaudó fondos de un capitalista de riesgo y hasta hace poco operaba sin un equipo de ventas o marketing. Pero, gracias solo al boca a boca, ha crecido orgánicamente a una tasa anualizada recurrente de más de $ 125 millones y tiene 25 ubicaciones en todo el mundo. Vultr ofrece una cartera clásica de servicios, que incluye computación en la nube, almacenamiento en la nube y bare metal. El costo de sus servicios es su principal activo y se dirige a pequeños clientes. «Somos significativamente más baratos que los hiperescaladores y podemos satisfacer las necesidades básicas de la mayoría de los usuarios», dijo Kardwell. «Los hiperescaladores están muy enfocados en las tareas de las empresas más grandes que tienen presupuestos muy grandes, pero obviamente otras empresas y desarrolladores de todo el mundo están muy desatendidos por las grandes nubes tecnológicas», dijo. adicional.
Según JJ Kardwell, los servicios comunes de Vultr son entre un 30 % y un 50 % más baratos que los de AWS, y para los usuarios ávidos de ancho de banda, su precio es 1/15mi más bajo que el de los mejores proveedores de servicios en la nube. “Estos resultados se logran a través de la automatización y la optimización”, agregó. Talon estará disponible primero en la ubicación de la compañía en Nueva Jersey antes de lanzarse a nivel mundial en las próximas semanas. En los próximos meses, el proveedor también planea agregar GPU de gama alta orientadas a gráficos para abordar diferentes casos de uso, como escritorios virtuales y procesamiento de gráficos.
Para satisfacer las necesidades de los desarrolladores que buscan experimentar con la aceleración de GPU, Vultr ofrece instancias divididas de Nvidia A100 para clientes que no necesitan pagar el precio total de la factura de energía.
El proveedor de servicios en la nube Vultr dice que es el primero en llevar una plataforma de virtualización de GPU a las pequeñas y medianas empresas que no necesitan las opciones poderosas y mucho más caras de los grandes jugadores de la nube. En 2020, durante la presentación del procesador Ampere A100, Nvidia precisó que este procesador gráfico fue el primero en admitir GPU Multi-instancia, o MIG, lo que permitió particionar la GPU en siete GPU virtuales, de la misma manera que un hipervisor. Particiona los núcleos de la CPU. Hoy, Vultr dice que es el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias divididas de GPU A100 a sus clientes a través de su plataforma Vultr Talon. Según el proveedor, no existe una solución única para satisfacer las diversas cargas de trabajo de los clientes. Otros proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias de GPU solo ofrecen una sola GPU completa a un precio superior. El tamaño de instancia de Vultr’s Talon es mucho más pequeño y tiene un precio mucho más bajo, y satisface las necesidades más pequeñas de algunos clientes.
El alto costo de las instancias de GPU a menudo se justifica cuando se trata de ejecutar las cargas de trabajo empresariales más importantes (simulación, modelado o incluso IA), especialmente si requieren que varias GPU se ejecuten en paralelo. A muchas empresas y desarrolladores les encantaría incursionar en la IA, pero el costo de una sola GPU puede ser prohibitivo para comenzar y experimentar. «Una instancia completa o un sistema de ocho placas de un proveedor como AWS cuesta varios miles de dólares al mes, lo que está fuera del alcance de muchas empresas», señaló JJ Kardwell, director ejecutivo de Vultr. “Múltiples cargas de trabajo de IA y ML pueden prescindir de una instancia de recursos completa”, agregó Kardwell. “Por lo general, gran parte del trabajo de los investigadores y desarrolladores consiste en probar e iterar, y el uso es muy irregular. Pueden probar en conjuntos de datos a pequeña escala y luego, con el tiempo, ampliarlos”, explicó Kardwell. Pero los grandes proveedores de la nube no ofrecen GPU divididas.
Además del hardware, Vultr ofrece la pila completa de software empresarial Nvidia AI, con las herramientas, bibliotecas y marcos, y la tecnología adyacente desarrollada por el proveedor de Santa Clara para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la tecnología. “Otros proveedores que ofrecen instancias de GPU incluyen sus propias herramientas de GPU, pero ¿cuál es el punto de reinventar la rueda cuando Nvidia ya lo ha hecho? “, estimó el Sr. Kardwell. “Nvidia ha creado la mejor pila de software de su clase para aprovechar al máximo el hardware de la GPU. Los usuarios pueden acceder a estos productos a un precio verdaderamente asequible y beneficiarse del mejor hardware de GPU del mundo y una pila de software especialmente optimizada para ello”, dijo el CEO de Vultr.
Crecimiento muy discreto
Creado en 2014, Vultr se ha mantenido hasta ahora muy discreto, lo que podría parecer contrario a sus intereses. El proveedor no recaudó fondos de un capitalista de riesgo y hasta hace poco operaba sin un equipo de ventas o marketing. Pero, gracias solo al boca a boca, ha crecido orgánicamente a una tasa anualizada recurrente de más de $ 125 millones y tiene 25 ubicaciones en todo el mundo. Vultr ofrece una cartera clásica de servicios, que incluye computación en la nube, almacenamiento en la nube y bare metal. El costo de sus servicios es su principal activo y se dirige a pequeños clientes. «Somos significativamente más baratos que los hiperescaladores y podemos satisfacer las necesidades básicas de la mayoría de los usuarios», dijo Kardwell. «Los hiperescaladores están muy enfocados en las tareas de las empresas más grandes que tienen presupuestos muy grandes, pero obviamente otras empresas y desarrolladores de todo el mundo están muy desatendidos por las grandes nubes tecnológicas», dijo. adicional.
Según JJ Kardwell, los servicios comunes de Vultr son entre un 30 % y un 50 % más baratos que los de AWS, y para los usuarios ávidos de ancho de banda, su precio es 1/15mi más bajo que el de los mejores proveedores de servicios en la nube. “Estos resultados se logran a través de la automatización y la optimización”, agregó. Talon estará disponible primero en la ubicación de la compañía en Nueva Jersey antes de lanzarse a nivel mundial en las próximas semanas. En los próximos meses, el proveedor también planea agregar GPU de gama alta orientadas a gráficos para abordar diferentes casos de uso, como escritorios virtuales y procesamiento de gráficos.
Para satisfacer las necesidades de los desarrolladores que buscan experimentar con la aceleración de GPU, Vultr ofrece instancias divididas de Nvidia A100 para clientes que no necesitan pagar el precio total de la factura de energía.
El proveedor de servicios en la nube Vultr dice que es el primero en llevar una plataforma de virtualización de GPU a las pequeñas y medianas empresas que no necesitan las opciones poderosas y mucho más caras de los grandes jugadores de la nube. En 2020, durante la presentación del procesador Ampere A100, Nvidia precisó que este procesador gráfico fue el primero en admitir GPU Multi-instancia, o MIG, lo que permitió particionar la GPU en siete GPU virtuales, de la misma manera que un hipervisor. Particiona los núcleos de la CPU. Hoy, Vultr dice que es el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias divididas de GPU A100 a sus clientes a través de su plataforma Vultr Talon. Según el proveedor, no existe una solución única para satisfacer las diversas cargas de trabajo de los clientes. Otros proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias de GPU solo ofrecen una sola GPU completa a un precio superior. El tamaño de instancia de Vultr’s Talon es mucho más pequeño y tiene un precio mucho más bajo, y satisface las necesidades más pequeñas de algunos clientes.
El alto costo de las instancias de GPU a menudo se justifica cuando se trata de ejecutar las cargas de trabajo empresariales más importantes (simulación, modelado o incluso IA), especialmente si requieren que varias GPU se ejecuten en paralelo. A muchas empresas y desarrolladores les encantaría incursionar en la IA, pero el costo de una sola GPU puede ser prohibitivo para comenzar y experimentar. «Una instancia completa o un sistema de ocho placas de un proveedor como AWS cuesta varios miles de dólares al mes, lo que está fuera del alcance de muchas empresas», señaló JJ Kardwell, director ejecutivo de Vultr. “Múltiples cargas de trabajo de IA y ML pueden prescindir de una instancia de recursos completa”, agregó Kardwell. “Por lo general, gran parte del trabajo de los investigadores y desarrolladores consiste en probar e iterar, y el uso es muy irregular. Pueden probar en conjuntos de datos a pequeña escala y luego, con el tiempo, ampliarlos”, explicó Kardwell. Pero los grandes proveedores de la nube no ofrecen GPU divididas.
Además del hardware, Vultr ofrece la pila completa de software empresarial Nvidia AI, con las herramientas, bibliotecas y marcos, y la tecnología adyacente desarrollada por el proveedor de Santa Clara para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la tecnología. “Otros proveedores que ofrecen instancias de GPU incluyen sus propias herramientas de GPU, pero ¿cuál es el punto de reinventar la rueda cuando Nvidia ya lo ha hecho? “, estimó el Sr. Kardwell. “Nvidia ha creado la mejor pila de software de su clase para aprovechar al máximo el hardware de la GPU. Los usuarios pueden acceder a estos productos a un precio verdaderamente asequible y beneficiarse del mejor hardware de GPU del mundo y una pila de software especialmente optimizada para ello”, dijo el CEO de Vultr.
Crecimiento muy discreto
Creado en 2014, Vultr se ha mantenido hasta ahora muy discreto, lo que podría parecer contrario a sus intereses. El proveedor no recaudó fondos de un capitalista de riesgo y hasta hace poco operaba sin un equipo de ventas o marketing. Pero, gracias solo al boca a boca, ha crecido orgánicamente a una tasa anualizada recurrente de más de $ 125 millones y tiene 25 ubicaciones en todo el mundo. Vultr ofrece una cartera clásica de servicios, que incluye computación en la nube, almacenamiento en la nube y bare metal. El costo de sus servicios es su principal activo y se dirige a pequeños clientes. «Somos significativamente más baratos que los hiperescaladores y podemos satisfacer las necesidades básicas de la mayoría de los usuarios», dijo Kardwell. «Los hiperescaladores están muy enfocados en las tareas de las empresas más grandes que tienen presupuestos muy grandes, pero obviamente otras empresas y desarrolladores de todo el mundo están muy desatendidos por las grandes nubes tecnológicas», dijo. adicional.
Según JJ Kardwell, los servicios comunes de Vultr son entre un 30 % y un 50 % más baratos que los de AWS, y para los usuarios ávidos de ancho de banda, su precio es 1/15mi más bajo que el de los mejores proveedores de servicios en la nube. “Estos resultados se logran a través de la automatización y la optimización”, agregó. Talon estará disponible primero en la ubicación de la compañía en Nueva Jersey antes de lanzarse a nivel mundial en las próximas semanas. En los próximos meses, el proveedor también planea agregar GPU de gama alta orientadas a gráficos para abordar diferentes casos de uso, como escritorios virtuales y procesamiento de gráficos.
Para satisfacer las necesidades de los desarrolladores que buscan experimentar con la aceleración de GPU, Vultr ofrece instancias divididas de Nvidia A100 para clientes que no necesitan pagar el precio total de la factura de energía.
El proveedor de servicios en la nube Vultr dice que es el primero en llevar una plataforma de virtualización de GPU a las pequeñas y medianas empresas que no necesitan las opciones poderosas y mucho más caras de los grandes jugadores de la nube. En 2020, durante la presentación del procesador Ampere A100, Nvidia precisó que este procesador gráfico fue el primero en admitir GPU Multi-instancia, o MIG, lo que permitió particionar la GPU en siete GPU virtuales, de la misma manera que un hipervisor. Particiona los núcleos de la CPU. Hoy, Vultr dice que es el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias divididas de GPU A100 a sus clientes a través de su plataforma Vultr Talon. Según el proveedor, no existe una solución única para satisfacer las diversas cargas de trabajo de los clientes. Otros proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias de GPU solo ofrecen una sola GPU completa a un precio superior. El tamaño de instancia de Vultr’s Talon es mucho más pequeño y tiene un precio mucho más bajo, y satisface las necesidades más pequeñas de algunos clientes.
El alto costo de las instancias de GPU a menudo se justifica cuando se trata de ejecutar las cargas de trabajo empresariales más importantes (simulación, modelado o incluso IA), especialmente si requieren que varias GPU se ejecuten en paralelo. A muchas empresas y desarrolladores les encantaría incursionar en la IA, pero el costo de una sola GPU puede ser prohibitivo para comenzar y experimentar. «Una instancia completa o un sistema de ocho placas de un proveedor como AWS cuesta varios miles de dólares al mes, lo que está fuera del alcance de muchas empresas», señaló JJ Kardwell, director ejecutivo de Vultr. “Múltiples cargas de trabajo de IA y ML pueden prescindir de una instancia de recursos completa”, agregó Kardwell. “Por lo general, gran parte del trabajo de los investigadores y desarrolladores consiste en probar e iterar, y el uso es muy irregular. Pueden probar en conjuntos de datos a pequeña escala y luego, con el tiempo, ampliarlos”, explicó Kardwell. Pero los grandes proveedores de la nube no ofrecen GPU divididas.
Además del hardware, Vultr ofrece la pila completa de software empresarial Nvidia AI, con las herramientas, bibliotecas y marcos, y la tecnología adyacente desarrollada por el proveedor de Santa Clara para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la tecnología. “Otros proveedores que ofrecen instancias de GPU incluyen sus propias herramientas de GPU, pero ¿cuál es el punto de reinventar la rueda cuando Nvidia ya lo ha hecho? “, estimó el Sr. Kardwell. “Nvidia ha creado la mejor pila de software de su clase para aprovechar al máximo el hardware de la GPU. Los usuarios pueden acceder a estos productos a un precio verdaderamente asequible y beneficiarse del mejor hardware de GPU del mundo y una pila de software especialmente optimizada para ello”, dijo el CEO de Vultr.
Crecimiento muy discreto
Creado en 2014, Vultr se ha mantenido hasta ahora muy discreto, lo que podría parecer contrario a sus intereses. El proveedor no recaudó fondos de un capitalista de riesgo y hasta hace poco operaba sin un equipo de ventas o marketing. Pero, gracias solo al boca a boca, ha crecido orgánicamente a una tasa anualizada recurrente de más de $ 125 millones y tiene 25 ubicaciones en todo el mundo. Vultr ofrece una cartera clásica de servicios, que incluye computación en la nube, almacenamiento en la nube y bare metal. El costo de sus servicios es su principal activo y se dirige a pequeños clientes. «Somos significativamente más baratos que los hiperescaladores y podemos satisfacer las necesidades básicas de la mayoría de los usuarios», dijo Kardwell. «Los hiperescaladores están muy enfocados en las tareas de las empresas más grandes que tienen presupuestos muy grandes, pero obviamente otras empresas y desarrolladores de todo el mundo están muy desatendidos por las grandes nubes tecnológicas», dijo. adicional.
Según JJ Kardwell, los servicios comunes de Vultr son entre un 30 % y un 50 % más baratos que los de AWS, y para los usuarios ávidos de ancho de banda, su precio es 1/15mi más bajo que el de los mejores proveedores de servicios en la nube. “Estos resultados se logran a través de la automatización y la optimización”, agregó. Talon estará disponible primero en la ubicación de la compañía en Nueva Jersey antes de lanzarse a nivel mundial en las próximas semanas. En los próximos meses, el proveedor también planea agregar GPU de gama alta orientadas a gráficos para abordar diferentes casos de uso, como escritorios virtuales y procesamiento de gráficos.
Para satisfacer las necesidades de los desarrolladores que buscan experimentar con la aceleración de GPU, Vultr ofrece instancias divididas de Nvidia A100 para clientes que no necesitan pagar el precio total de la factura de energía.
El proveedor de servicios en la nube Vultr dice que es el primero en llevar una plataforma de virtualización de GPU a las pequeñas y medianas empresas que no necesitan las opciones poderosas y mucho más caras de los grandes jugadores de la nube. En 2020, durante la presentación del procesador Ampere A100, Nvidia precisó que este procesador gráfico fue el primero en admitir GPU Multi-instancia, o MIG, lo que permitió particionar la GPU en siete GPU virtuales, de la misma manera que un hipervisor. Particiona los núcleos de la CPU. Hoy, Vultr dice que es el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias divididas de GPU A100 a sus clientes a través de su plataforma Vultr Talon. Según el proveedor, no existe una solución única para satisfacer las diversas cargas de trabajo de los clientes. Otros proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias de GPU solo ofrecen una sola GPU completa a un precio superior. El tamaño de instancia de Vultr’s Talon es mucho más pequeño y tiene un precio mucho más bajo, y satisface las necesidades más pequeñas de algunos clientes.
El alto costo de las instancias de GPU a menudo se justifica cuando se trata de ejecutar las cargas de trabajo empresariales más importantes (simulación, modelado o incluso IA), especialmente si requieren que varias GPU se ejecuten en paralelo. A muchas empresas y desarrolladores les encantaría incursionar en la IA, pero el costo de una sola GPU puede ser prohibitivo para comenzar y experimentar. «Una instancia completa o un sistema de ocho placas de un proveedor como AWS cuesta varios miles de dólares al mes, lo que está fuera del alcance de muchas empresas», señaló JJ Kardwell, director ejecutivo de Vultr. “Múltiples cargas de trabajo de IA y ML pueden prescindir de una instancia de recursos completa”, agregó Kardwell. “Por lo general, gran parte del trabajo de los investigadores y desarrolladores consiste en probar e iterar, y el uso es muy irregular. Pueden probar en conjuntos de datos a pequeña escala y luego, con el tiempo, ampliarlos”, explicó Kardwell. Pero los grandes proveedores de la nube no ofrecen GPU divididas.
Además del hardware, Vultr ofrece la pila completa de software empresarial Nvidia AI, con las herramientas, bibliotecas y marcos, y la tecnología adyacente desarrollada por el proveedor de Santa Clara para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la tecnología. “Otros proveedores que ofrecen instancias de GPU incluyen sus propias herramientas de GPU, pero ¿cuál es el punto de reinventar la rueda cuando Nvidia ya lo ha hecho? “, estimó el Sr. Kardwell. “Nvidia ha creado la mejor pila de software de su clase para aprovechar al máximo el hardware de la GPU. Los usuarios pueden acceder a estos productos a un precio verdaderamente asequible y beneficiarse del mejor hardware de GPU del mundo y una pila de software especialmente optimizada para ello”, dijo el CEO de Vultr.
Crecimiento muy discreto
Creado en 2014, Vultr se ha mantenido hasta ahora muy discreto, lo que podría parecer contrario a sus intereses. El proveedor no recaudó fondos de un capitalista de riesgo y hasta hace poco operaba sin un equipo de ventas o marketing. Pero, gracias solo al boca a boca, ha crecido orgánicamente a una tasa anualizada recurrente de más de $ 125 millones y tiene 25 ubicaciones en todo el mundo. Vultr ofrece una cartera clásica de servicios, que incluye computación en la nube, almacenamiento en la nube y bare metal. El costo de sus servicios es su principal activo y se dirige a pequeños clientes. «Somos significativamente más baratos que los hiperescaladores y podemos satisfacer las necesidades básicas de la mayoría de los usuarios», dijo Kardwell. «Los hiperescaladores están muy enfocados en las tareas de las empresas más grandes que tienen presupuestos muy grandes, pero obviamente otras empresas y desarrolladores de todo el mundo están muy desatendidos por las grandes nubes tecnológicas», dijo. adicional.
Según JJ Kardwell, los servicios comunes de Vultr son entre un 30 % y un 50 % más baratos que los de AWS, y para los usuarios ávidos de ancho de banda, su precio es 1/15mi más bajo que el de los mejores proveedores de servicios en la nube. “Estos resultados se logran a través de la automatización y la optimización”, agregó. Talon estará disponible primero en la ubicación de la compañía en Nueva Jersey antes de lanzarse a nivel mundial en las próximas semanas. En los próximos meses, el proveedor también planea agregar GPU de gama alta orientadas a gráficos para abordar diferentes casos de uso, como escritorios virtuales y procesamiento de gráficos.
Para satisfacer las necesidades de los desarrolladores que buscan experimentar con la aceleración de GPU, Vultr ofrece instancias divididas de Nvidia A100 para clientes que no necesitan pagar el precio total de la factura de energía.
El proveedor de servicios en la nube Vultr dice que es el primero en llevar una plataforma de virtualización de GPU a las pequeñas y medianas empresas que no necesitan las opciones poderosas y mucho más caras de los grandes jugadores de la nube. En 2020, durante la presentación del procesador Ampere A100, Nvidia precisó que este procesador gráfico fue el primero en admitir GPU Multi-instancia, o MIG, lo que permitió particionar la GPU en siete GPU virtuales, de la misma manera que un hipervisor. Particiona los núcleos de la CPU. Hoy, Vultr dice que es el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias divididas de GPU A100 a sus clientes a través de su plataforma Vultr Talon. Según el proveedor, no existe una solución única para satisfacer las diversas cargas de trabajo de los clientes. Otros proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias de GPU solo ofrecen una sola GPU completa a un precio superior. El tamaño de instancia de Vultr’s Talon es mucho más pequeño y tiene un precio mucho más bajo, y satisface las necesidades más pequeñas de algunos clientes.
El alto costo de las instancias de GPU a menudo se justifica cuando se trata de ejecutar las cargas de trabajo empresariales más importantes (simulación, modelado o incluso IA), especialmente si requieren que varias GPU se ejecuten en paralelo. A muchas empresas y desarrolladores les encantaría incursionar en la IA, pero el costo de una sola GPU puede ser prohibitivo para comenzar y experimentar. «Una instancia completa o un sistema de ocho placas de un proveedor como AWS cuesta varios miles de dólares al mes, lo que está fuera del alcance de muchas empresas», señaló JJ Kardwell, director ejecutivo de Vultr. “Múltiples cargas de trabajo de IA y ML pueden prescindir de una instancia de recursos completa”, agregó Kardwell. “Por lo general, gran parte del trabajo de los investigadores y desarrolladores consiste en probar e iterar, y el uso es muy irregular. Pueden probar en conjuntos de datos a pequeña escala y luego, con el tiempo, ampliarlos”, explicó Kardwell. Pero los grandes proveedores de la nube no ofrecen GPU divididas.
Además del hardware, Vultr ofrece la pila completa de software empresarial Nvidia AI, con las herramientas, bibliotecas y marcos, y la tecnología adyacente desarrollada por el proveedor de Santa Clara para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la tecnología. “Otros proveedores que ofrecen instancias de GPU incluyen sus propias herramientas de GPU, pero ¿cuál es el punto de reinventar la rueda cuando Nvidia ya lo ha hecho? “, estimó el Sr. Kardwell. “Nvidia ha creado la mejor pila de software de su clase para aprovechar al máximo el hardware de la GPU. Los usuarios pueden acceder a estos productos a un precio verdaderamente asequible y beneficiarse del mejor hardware de GPU del mundo y una pila de software especialmente optimizada para ello”, dijo el CEO de Vultr.
Crecimiento muy discreto
Creado en 2014, Vultr se ha mantenido hasta ahora muy discreto, lo que podría parecer contrario a sus intereses. El proveedor no recaudó fondos de un capitalista de riesgo y hasta hace poco operaba sin un equipo de ventas o marketing. Pero, gracias solo al boca a boca, ha crecido orgánicamente a una tasa anualizada recurrente de más de $ 125 millones y tiene 25 ubicaciones en todo el mundo. Vultr ofrece una cartera clásica de servicios, que incluye computación en la nube, almacenamiento en la nube y bare metal. El costo de sus servicios es su principal activo y se dirige a pequeños clientes. «Somos significativamente más baratos que los hiperescaladores y podemos satisfacer las necesidades básicas de la mayoría de los usuarios», dijo Kardwell. «Los hiperescaladores están muy enfocados en las tareas de las empresas más grandes que tienen presupuestos muy grandes, pero obviamente otras empresas y desarrolladores de todo el mundo están muy desatendidos por las grandes nubes tecnológicas», dijo. adicional.
Según JJ Kardwell, los servicios comunes de Vultr son entre un 30 % y un 50 % más baratos que los de AWS, y para los usuarios ávidos de ancho de banda, su precio es 1/15mi más bajo que el de los mejores proveedores de servicios en la nube. “Estos resultados se logran a través de la automatización y la optimización”, agregó. Talon estará disponible primero en la ubicación de la compañía en Nueva Jersey antes de lanzarse a nivel mundial en las próximas semanas. En los próximos meses, el proveedor también planea agregar GPU de gama alta orientadas a gráficos para abordar diferentes casos de uso, como escritorios virtuales y procesamiento de gráficos.
Para satisfacer las necesidades de los desarrolladores que buscan experimentar con la aceleración de GPU, Vultr ofrece instancias divididas de Nvidia A100 para clientes que no necesitan pagar el precio total de la factura de energía.
El proveedor de servicios en la nube Vultr dice que es el primero en llevar una plataforma de virtualización de GPU a las pequeñas y medianas empresas que no necesitan las opciones poderosas y mucho más caras de los grandes jugadores de la nube. En 2020, durante la presentación del procesador Ampere A100, Nvidia precisó que este procesador gráfico fue el primero en admitir GPU Multi-instancia, o MIG, lo que permitió particionar la GPU en siete GPU virtuales, de la misma manera que un hipervisor. Particiona los núcleos de la CPU. Hoy, Vultr dice que es el primer proveedor de la nube en ofrecer instancias divididas de GPU A100 a sus clientes a través de su plataforma Vultr Talon. Según el proveedor, no existe una solución única para satisfacer las diversas cargas de trabajo de los clientes. Otros proveedores de servicios en la nube que ofrecen instancias de GPU solo ofrecen una sola GPU completa a un precio superior. El tamaño de instancia de Vultr’s Talon es mucho más pequeño y tiene un precio mucho más bajo, y satisface las necesidades más pequeñas de algunos clientes.
El alto costo de las instancias de GPU a menudo se justifica cuando se trata de ejecutar las cargas de trabajo empresariales más importantes (simulación, modelado o incluso IA), especialmente si requieren que varias GPU se ejecuten en paralelo. A muchas empresas y desarrolladores les encantaría incursionar en la IA, pero el costo de una sola GPU puede ser prohibitivo para comenzar y experimentar. «Una instancia completa o un sistema de ocho placas de un proveedor como AWS cuesta varios miles de dólares al mes, lo que está fuera del alcance de muchas empresas», señaló JJ Kardwell, director ejecutivo de Vultr. “Múltiples cargas de trabajo de IA y ML pueden prescindir de una instancia de recursos completa”, agregó Kardwell. “Por lo general, gran parte del trabajo de los investigadores y desarrolladores consiste en probar e iterar, y el uso es muy irregular. Pueden probar en conjuntos de datos a pequeña escala y luego, con el tiempo, ampliarlos”, explicó Kardwell. Pero los grandes proveedores de la nube no ofrecen GPU divididas.
Además del hardware, Vultr ofrece la pila completa de software empresarial Nvidia AI, con las herramientas, bibliotecas y marcos, y la tecnología adyacente desarrollada por el proveedor de Santa Clara para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo la tecnología. “Otros proveedores que ofrecen instancias de GPU incluyen sus propias herramientas de GPU, pero ¿cuál es el punto de reinventar la rueda cuando Nvidia ya lo ha hecho? “, estimó el Sr. Kardwell. “Nvidia ha creado la mejor pila de software de su clase para aprovechar al máximo el hardware de la GPU. Los usuarios pueden acceder a estos productos a un precio verdaderamente asequible y beneficiarse del mejor hardware de GPU del mundo y una pila de software especialmente optimizada para ello”, dijo el CEO de Vultr.
Crecimiento muy discreto
Creado en 2014, Vultr se ha mantenido hasta ahora muy discreto, lo que podría parecer contrario a sus intereses. El proveedor no recaudó fondos de un capitalista de riesgo y hasta hace poco operaba sin un equipo de ventas o marketing. Pero, gracias solo al boca a boca, ha crecido orgánicamente a una tasa anualizada recurrente de más de $ 125 millones y tiene 25 ubicaciones en todo el mundo. Vultr ofrece una cartera clásica de servicios, que incluye computación en la nube, almacenamiento en la nube y bare metal. El costo de sus servicios es su principal activo y se dirige a pequeños clientes. «Somos significativamente más baratos que los hiperescaladores y podemos satisfacer las necesidades básicas de la mayoría de los usuarios», dijo Kardwell. «Los hiperescaladores están muy enfocados en las tareas de las empresas más grandes que tienen presupuestos muy grandes, pero obviamente otras empresas y desarrolladores de todo el mundo están muy desatendidos por las grandes nubes tecnológicas», dijo. adicional.
Según JJ Kardwell, los servicios comunes de Vultr son entre un 30 % y un 50 % más baratos que los de AWS, y para los usuarios ávidos de ancho de banda, su precio es 1/15mi más bajo que el de los mejores proveedores de servicios en la nube. “Estos resultados se logran a través de la automatización y la optimización”, agregó. Talon estará disponible primero en la ubicación de la compañía en Nueva Jersey antes de lanzarse a nivel mundial en las próximas semanas. En los próximos meses, el proveedor también planea agregar GPU de gama alta orientadas a gráficos para abordar diferentes casos de uso, como escritorios virtuales y procesamiento de gráficos.
