เข้าถึง GPU ประสิทธิภาพสูงจากคลัสเตอร์ทั่วโลกทันทีสำหรับการฝึก การปรับแต่ง และ inference ขยายได้ยืดหยุ่น คิดค่าบริการรายชั่วโมง ใช้งานได้ภายในไม่กี่วินาที—ทั้งหมดบนโครงสร้างพื้นฐานแบบรวมศูนย์ของ Atlas Cloud

เริ่มฟรี

การคำนวณ GPU ที่ชาญฉลาด รวดเร็ว และยืดหยุ่นยิ่งขึ้น

Atlas Cloud On-Demand GPU มอบสภาพแวดล้อมการคำนวณที่แยกเฉพาะ ปรับแต่งสำหรับภาระงาน AI เปิดใช้งาน GPU instance แบบ container ตามความต้องการ จ่ายเฉพาะที่ใช้จริง

GPU Instance คิดค่าบริการต่อวินาที:
ฝึกเร็วขึ้น ใช้จ่ายน้อยลง

Atlas Cloud มอบการคำนวณ GPU แบบคิดค่าบริการต่อวินาที เริ่มต้นเพียง $1.8/GPU/ชั่วโมง เหมาะสำหรับการทดลองและการทำซ้ำ เปิดใช้งาน container ทันที ปรับให้เหมาะสมทุกนาทีที่รัน ลดต้นทุนการไม่ใช้งานเป็นศูนย์

การจัดการวงจรชีวิตโมเดลแบบครบวงจร:
จากโค้ดสู่การใช้งาน แพลตฟอร์มเดียว

พัฒนา ปรับแต่ง ใช้งาน ติดตาม ทั้งหมดในระบบนิเวศเดียวที่ราบรื่น Atlas Cloud เชื่อมโยงทุกขั้นตอนของเวิร์กโฟลว์ AI รวม DevPod, การปรับแต่ง, inference แบบ serverless (Dedicated Endpoints) และพื้นที่จัดเก็บไว้ในวงจรคำติชมอย่างต่อเนื่อง ไม่ต้องสลับเครื่องมือ ไม่มีความซับซ้อน เพลิดเพลินกับการจัดการวงจรชีวิตที่สมบูรณ์

ตัวเลือก GPU ที่หลากหลาย:
เลือกพลังที่คุณต้องการ

เข้าถึง NVIDIA GPU รุ่นใหม่ล่าสุด รวมถึง B200, H100, H200, 5090, 4090 และอื่นๆ จับคู่ประสิทธิภาพการคำนวณกับความซับซ้อนของโมเดล ขยายอย่างมั่นใจตั้งแต่การทดลองขนาดเล็กไปจนถึงภาระงานระดับองค์กร

จากการพัฒนาสู่การใช้งาน—อย่างราบรื่น

Atlas Cloud รวมทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตโมเดลเป็นกระบวนการต่อเนื่อง—DevPod, การปรับแต่ง, inference แบบ serverless, Model API, พื้นที่จัดเก็บ และการจัดการ image—ทั้งหมดทำงานบนโครงสร้างพื้นฐาน GPU แบบบูรณาการ

ขั้นตอนการพัฒนา

การพัฒนาและทดสอบสคริปต์อัลกอริทึม

DevPod

การพัฒนา GPU แบบโต้ตอบด้วย SSH และ Jupyter เริ่มพัฒนาได้ทันที

ขั้นตอนการฝึก

Pre-training หรือ Fine-tuning

การปรับแต่ง

เลือกโมเดลพื้นฐาน ชุดข้อมูล และ GPU เริ่มปรับแต่งทันทีเพื่อเพิ่มความแม่นยำในงาน

ขั้นตอนแอปพลิเคชัน

การใช้งานและ Inference โมเดล

Inference

แปลงโมเดลที่ปรับแต่งเป็น endpoint ขยายอัตโนมัติไปจนถึง 1,000 worker เปิด HTTP endpoint ที่ปลอดภัยได้อย่างง่ายดาย

Pre-training หรือ Fine-tuning

Model API

เข้าถึงโมเดลทั้งหมด (ที่ใช้งานไว้ล่วงหน้าหรือใช้งานเอง) ผ่าน API แบบรวมศูนย์เพื่อ inference ทันทีและการบูรณาการการใช้งานจริง

ฟีเจอร์เพิ่มเติม

พื้นที่จัดเก็บ

พื้นที่จัดเก็บความเร็วสูงแบบรวมศูนย์สำหรับสินทรัพย์โมเดลและชุดข้อมูลทั้งหมด แบ่งปันระหว่าง DevPod, การปรับแต่ง และ inference พร้อมสแนปช็อตอัตโนมัติ การควบคุมโควต้า และการกู้คืนที่ราบรื่น เพื่อให้เวิร์กโฟลว์ทำงานได้อย่างราบรื่น สร้างสำหรับการเข้าถึงปริมาณงานสูง รับประกันประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอระหว่างภาระงานการฝึก

การจัดการ Image

ระบบจัดการ container image แบบรวมศูนย์ รองรับ GitHub Container Registry, Docker Hub, Quay, Harbor และ registry ส่วนตัว รวมสภาพแวดล้อม AI ที่สร้างไว้ล่วงหน้า (CUDA, PyTorch, TensorFlow) ทำให้การใช้งานง่ายขึ้นสำหรับทีมและนักพัฒนารายบุคคล

ทำไมต้อง Atlas Cloud

ขับเคลื่อนการพัฒนา AI ที่ชาญฉลาด เร็ว และขยายได้มากขึ้น

ประสิทธิภาพต้นทุน

จัดสรร GPU ตามความต้องการ จ่ายเฉพาะที่ใช้ ลดกำลังการผลิตที่ไม่ได้ใช้และต้นทุนการคำนวณโดยรวม Atlas ปรับการใช้งานข้ามคลัสเตอร์ให้เหมาะสม มอบประสิทธิภาพชั้นนำในราคาที่นำตลาด

การพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ

แพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์ที่เชื่อมโยงทุกขั้นตอนจากการพัฒนาโมเดลไปจนถึงการใช้งาน นักพัฒนาสามารถสร้าง ปรับแต่ง และเปิดตัวภาระงาน AI ได้โดยไม่ต้องสลับเครื่องมือ เร่งวงจรการทำซ้ำอย่างมีนัยสำคัญ

ความยืดหยุ่น

เลือกจาก GPU NVIDIA หลายประเภทและการกำหนดค่าทรัพยากรเพื่อให้เหมาะกับโครงการทุกขนาด ไม่ว่าจะเป็นการทดลองของทีมเล็กหรือ AI ระดับองค์กร Atlas ปรับให้เหมาะสมได้อย่างง่ายดาย

ใช้งานง่าย

สภาพแวดล้อมที่สร้างไว้ล่วงหน้า อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย และเทมเพลตพร้อมใช้ทำให้การตั้งค่าเร็วและง่าย แม้ผู้ใช้ใหม่ก็สามารถเปิดใช้งานการฝึกหรือ inference ในระดับใหญ่ภายในไม่กี่นาทีโดยไม่ต้องตั้งค่าที่ซับซ้อน