글로벌 클러스터 전반에 걸쳐 트레이닝, 파인튜닝 및 추론을 위한 고성능 GPU에 즉시 액세스할 수 있습니다. 탄력적으로 확장하고 시간당 지불하며 몇 초 안에 배포할 수 있습니다. 모두 Atlas Cloud의 통합 인프라에서 가능합니다.
Atlas Cloud 온디맨드 GPU는 AI 워크로드에 최적화된 전용 격리 컴퓨팅 환경을 제공합니다. 온디맨드로 컨테이너화된 GPU 인스턴스를 시작하고 실제 사용량에 따라 지불합니다.
Atlas Cloud는 GPU 컴퓨팅에 대해 GPU당 $1.8/시간부터 초 단위 청구를 제공하며 실험 및 반복에 이상적입니다. 컨테이너를 즉시 시작하고 런타임의 매 분을 최적화하며 유휴 비용을 0으로 줄입니다.
개발, 파인튜닝, 배포 및 모니터링을 모두 하나의 원활한 에코시스템 내에서 수행합니다. Atlas Cloud는 AI 워크플로우의 모든 단계를 연결하여 DevPod, 파인튜닝, Serverless 추론(전용 엔드포인트) 및 스토리지를 지속적인 피드백 루프로 통합합니다. 도구 전환 없이, 단편화 없이, 완전한 라이프사이클이 작동합니다.
최신 NVIDIA GPU, B200, H100, H200, 5090, 4090 및 더 많은 GPU 옵션에 액세스할 수 있습니다. 모델 복잡성에 컴퓨팅 성능을 맞추고 소규모 실험에서 엔터프라이즈 워크로드까지 자신 있게 확장할 수 있습니다.
Atlas Cloud는 모델 라이프사이클의 모든 단계를 하나의 연속 흐름으로 통합합니다 — DevPod, 파인튜닝, Serverless 추론, 모델 API, 스토리지 및 이미지 관리 — 하나의 통합 GPU 인프라에서.
SSH 및 Jupyter를 사용한 대화형 GPU 개발; 즉시 개발을 시작할 수 있는 SSH 또는 Jupyter 지원.
기본 모델, 데이터세트 및 GPU를 선택하여 즉시 파인튜닝을 시작하여 작업 정확도를 높입니다.
튜닝된 모델을 엔드포인트로 변환; 1,000개의 작업자로 자동 확장; 안전한 HTTP 엔드포인트를 쉽게 노출합니다.
사전 배포 또는 자체 배포된 모든 모델에 대해 통합 API로 액세스하여 즉각적인 추론 및 프로덕션 통합을 수행합니다.
모든 모델 자산 및 데이터세트를 위한 통합 고속 스토리지로, DevPod, 파인튜닝 및 추론 간에 공유되며 자동 스냅샷, 할당량 제어 및 원활한 복구를 통해 작업이 원활하게 흐르도록 유지합니다. 높은 처리량 액세스를 위해 구축되어 트레이닝 워크로드 중 일관된 성능을 보장합니다.
GitHub Container Registry, Docker Hub, Quay, Harbor 및 비공개 리포지토리를 지원하는 통합 컨테이너 이미지 관리 시스템. 팀과 개별 개발자 모두를 위한 배포를 단순화하기 위해 CUDA, PyTorch 및 TensorFlow가 포함된 사전 구축된 AI 환경을 포함합니다.
더 스마트하고 빠르며 확장 가능한 AI 개발을 강화합니다.
온디맨드 GPU 할당으로 사용한 만큼만 지불하여 유휴 용량과 전체 컴퓨팅 비용을 줄입니다. Atlas는 클러스터 전반에 걸쳐 사용률을 최적화하여 업계 최고 가격으로 최고 수준의 성능을 제공합니다.
올인원 플랫폼은 모델 개발에서 배포까지 모든 단계를 연결합니다. 개발자는 도구를 전환하지 않고도 AI 워크로드를 구축, 파인튜닝 및 시작할 수 있어 반복 주기를 크게 가속화합니다.
여러 NVIDIA GPU 유형 및 리소스 구성 중에서 선택하여 모든 규모의 프로젝트에 맞출 수 있습니다. 실험 중인 소규모 팀이든 프로덕션 AI를 실행하는 엔터프라이즈든 Atlas는 손쉽게 적응합니다.
사전 구축된 환경, 직관적인 인터페이스 및 즉시 배포 가능한 템플릿으로 설정이 빠르고 쉽습니다. 새로운 사용자도 복잡한 구성 없이 몇 분 안에 대규모 트레이닝 또는 추론을 시작할 수 있습니다.
클라우드 GPU 워크스페이스

최고의 AI 기업 출신의 강력한 엔지니어링 팀.

Dell, HPE, Supermicro 등의 지원을 받습니다.

모든 수준에서 SOC 2 및 HIPAA 규정 준수.
전문적인 견적이나 기술 지원이 필요하시면 기꺼이 도와드리겠습니다. 메시지를 남겨주시면 최대한 빨리 답변드리겠습니다.