按需 GPU 算力：
訓練、微調、部署，暢行無阻。
即時存取全球叢集的高效能 GPU，用於訓練、微調和推理。彈性擴展，按時計費，秒級部署——盡在 Atlas Cloud 統一基礎設施。
更智慧、更快速、更靈活的 GPU 算力
Atlas Cloud 按需 GPU 提供專屬隔離的計算環境，專為 AI 工作負載最佳化。按需啟動容器化 GPU 實例，按實際使用量付費。
按秒計費 GPU 實例：
訓練更快，花費更省。
Atlas Cloud 提供按秒計費的 GPU 算力，低至 $1.8/GPU/小時，非常適合實驗與迭代。即時啟動容器，最佳化每一分鐘執行時間，將閒置成本降至零。
端到端模型生命週期管理：
從程式碼到部署，一站式平台。
開發、微調、部署、監控，盡在一個無縫生態系統中。Atlas Cloud 串聯 AI 工作流程的每個階段，將 DevPod、微調、Serverless 推理（專用推理端點）和儲存統一為持續回饋閉環。無需切換工具，告別碎片化，盡享完整的生命週期管理。
豐富的 GPU 選擇：
選擇您所需的算力。
存取最新的 NVIDIA GPU，包括 B200、H100、H200、5090、4090 等更多選項。根據模型複雜度匹配計算效能，從小型實驗到企業級工作負載，自信擴展。
從開發到部署——一氣呵成
Atlas Cloud 將模型生命週期的每個階段統一為連續流程——DevPod、微調、Serverless 推理、模型 API、儲存和映像管理——全部執行在一體化 GPU 基礎設施上。
DevPod
互動式 GPU 開發，支援 SSH 和 Jupyter；即刻開始開發。
微調
選擇基礎模型、資料集和 GPU，即刻開始微調，提升任務準確度。
推理
將微調模型轉換為端點；自動擴展至 1,000 個工作節點；輕鬆暴露安全 HTTP 端點。
模型 API
透過統一 API 存取所有模型（預部署或自部署），實現即時推理和生產整合。
儲存
統一的高速儲存，用於所有模型資產和資料集，跨 DevPod、微調和推理共享，配備自動快照、配額控制和無縫恢復功能，確保工作流程順暢執行。專為高吞吐量存取而建構，確保訓練工作負載期間效能穩定。
映像管理
統一的容器映像管理系統，支援 GitHub Container Registry、Docker Hub、Quay、Harbor 和私有倉庫。包含預建構的 AI 環境（CUDA、PyTorch、TensorFlow），簡化團隊和個人開發者的部署流程。
為何選擇 Atlas Cloud
驅動更智慧、更快速、更可擴展的 AI 開發。
成本效益
按需分配 GPU，僅為使用量付費，減少閒置容量和整體算力成本。Atlas 最佳化跨叢集利用率，以業界領先的價格提供頂級效能。
高效開發
一體化平台串聯從模型開發到部署的每個環節。開發者無需切換工具即可建構、微調和啟動 AI 工作負載，大幅加速迭代週期。
靈活性
多種 NVIDIA GPU 類型和資源設定可選，適配任何規模的專案。無論是小團隊實驗還是企業級生產 AI，Atlas 都能輕鬆適配。
易用性
預建構環境、直覺介面和即用模板，讓設定快速且輕鬆。即使是新使用者也能在幾分鐘內啟動大規模訓練或推理，無需複雜設定。
安全、可靠、強大
您的雲端 GPU 工作空間
來自頂級 AI 公司的強大工程團隊。
由 Dell、HPE、Supermicro 等廠商提供支援。
全方位符合 SOC 2 與 HIPAA 合規要求。
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