Características principales

Clústeres listos para usar

Clústeres de GPU de inquilino único precargados con CUDA y el software NVIDIA. Una máquina virtual de plano de control de alta disponibilidad; nodos de trabajo de GPU en bare metal.

Programación compatible con GPU

Programador Vanilla Kubernetes con reconocimiento de recursos de GPU. Los pods se colocan en nodos con las GPU adecuadas; no se requiere ajuste de topología en el lanzamiento.

Escalado manual pero rápido

Cambia el tamaño del clúster a través de nuestra consola en la nube o de una llamada a la API. Añada o elimine nodos de GPU en minutos.

Observabilidad integrada

Supervise fácilmente sus cargas de trabajo a través de paneles y registros integrados

Acceso seguro

VPC aislada, RBAC habilitado. Federación SSO disponible.

Asistencia humana

Asistencia de ingeniero a ingeniero 9 × 5 con paginación de hardware 24 × 7. Personas reales que conocen las GPU y Kubernetes.

Por qué BUZZ HPC Kubernetes gestionado

Hardware de GPU que prioriza el rendimiento, sin trabajo de DevOps indiferenciado y asistencia honesta a nivel de ingenieros. Comenzamos con poco para que puedas enviar más rápido y aumentaremos el conjunto de funciones a medida que tus necesidades maduren.

Plataforma de ML y equipos de MLOps

Ofrezca a su organización de ciencia de datos un clúster de nivel de producción sin contratar a un equipo de SRE de Kubernetes.

Trabajos de entrenamiento en ráfaga

Cree una flota de nodos H100 para un sprint de entrenamiento de dos semanas y, a continuación, redúzcala a un nodo de desarrollo.

Microservicios de inferencia

Implementa LLM en contenedores o puntos finales de visión con actualizaciones continuas y una asignación sencilla de la GPU.

Extensión local

Trate nuestro clúster como la partición de «desbordamiento» cuando sus GPU locales estén llenas, todo con la misma cadena de herramientas de Kubernetes.

¿Listo para empezar?

Configuraremos un entorno de Kubernetes gestionado que acelere tu viaje de IA desde el primer día.

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