Cirrascale Cloud Services
Cirrascale Cloud Services (Cirrascale Corporation) · Coding
Cirrascale Cloud Services ist eine private KI-Cloud, die dedizierte GPU-Server vermietet, von einer Qualcomm-Karte bis zu acht NVIDIA B200, mit festem Monatspreis und ohne Gebühren für Datenübertragung.
Über Cirrascale Cloud Services
About
Was ist Cirrascale Cloud Services
Cirrascale Cloud Services verkauft dedizierte Beschleuniger-Kapazität an Teams, die KI-Trainingsinfrastruktur, Feintuning oder Modellbetrieb brauchen, ohne Hardware zu kaufen. Der Dienst ist der Cloud-Arm der Cirrascale Corporation, eines Unternehmens, das jahrelang Multi-GPU-Systeme als Blade und Rackmount baute, bevor es sie monatsweise vermietete.
Das Argument ist Kontrolle. Sie mieten einen ganzen Server mit Root-Zugriff, nicht einen Anteil an einer geteilten Maschine, und der Katalog reicht über NVIDIA, AMD, Qualcomm und Tenstorrent. Das zählt, wenn ein Projekt an der Werkzeugkette eines Herstellers hängt oder wenn der Käufer Verhandlungsspielraum beim Preis will.
Der Preis für diese Freiheit ist die Bindung. Cirrascale verkauft keine GPU-Zeit pro Stunde, also läuft die Miete mindestens einen Monat. Wer zwei Stunden lang etwas testen will, sollte Clouds mit minutenweiser Abrechnung ansehen.
Das Unternehmen betreibt außerdem ein Inferenzgeschäft: eine verwaltete KI-Inferenzplattform, einen privaten Gemini-Endpunkt auf Google Distributed Cloud und gehostete Endpunkte für offene Ai2-Modelle. Der öffentliche Sektor kommt über die Google-GPAR-Dienste hinein.
So starten Sie
- Senden Sie eine Anfrage über das Get-Started-Formular oder sprechen Sie mit dem Vertrieb und nennen Sie Modellgröße, Framework und Zieltermin.
- Wählen Sie Beschleuniger und Laufzeit. Die Preise stehen pro Server für einen, drei, sechs und zwölf Monate.
- Geben Sie das Angebot frei und schließen Sie das Onboarding ab, inklusive der Sicherheitsprüfung, die Ihre Organisation verlangt.
- Richten Sie die Instanz ein, binden Sie NVMe- oder Objektspeicher an und verbinden Sie Netzwerk oder InfiniBand, wenn der Job im Cluster läuft.
- Bringen Sie die Trainings- oder Inferenzlast auf die Maschine und verwalten Sie sie mit Ihrem eigenen Stack, oder übergeben Sie den Betrieb an das Managed-Services-Team.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Cirrascale Cloud Services.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- ML-Teams mit einer Roadmap über mehrere Monate
- Start-ups, die acht High-End-GPUs brauchen, ohne Hardware zu kaufen
- Unternehmen mit Auflagen zur Datenhaltung
- Inferenz-Teams mit stetigem Traffic
Aufgaben
- Vortraining und Feintuning großer Modelle
- Modellbetrieb und Retrieval-Pipelines
- Portabilitätstests zwischen Frameworks
- Regulierte Inferenz-Rollouts
Szenarien
- Eine Forschungsgruppe, die 16 H100-Knoten oder mehr für zwei Monate braucht und das Cluster nicht selbst bauen will.
- Ein Computer-Vision-Unternehmen, das Millionen kleiner Bilddateien speichert und am Speicher einer Allzweck-Cloud scheitert.
- Ein Team, das GPU-Cloud-Preise mehrerer Anbieter vergleicht, bevor es einen Jahresvertrag über Kapazität unterschreibt.
Wichtigste Funktionen
Dedizierte GPU-Server von vier Chip-Herstellern
Jede Instanz ist ein dedizierter GPU-Server, kein virtueller Anteil, und der Katalog reicht von 8x NVIDIA RTX A4000 am unteren Ende bis 8x NVIDIA B200, 8x AMD MI300X in der Cloud und Konfigurationen mit Qualcomm Cloud AI 100. Sie wählen das Silizium, das zu Ihrem Framework passt, statt die Last an einen Anbieter zu beugen. Tenstorrent-Galaxy-Knoten ergänzen die Liste für alle, die Beschleuniger jenseits von GPUs testen.
Clusternetz für Training über mehrere Knoten
Wer NVIDIA H100 mieten will, startet mit einem einzelnen Server und gebündeltem 25Gb-Netz, und H100-Konfigurationen im Cluster wechseln auf 3200Gb InfiniBand mit bis zu 3200Gb verfügbarer Bandbreite. Cirrascale nennt für H100 im Cluster ab 16 Knoten einen Preis ab $2.49 pro GPU-Stunde. Dort entscheidet sich, ob ein Lauf mit 70 Milliarden Parametern in Wochen endet oder an der Verbindung hängen bleibt.
Feste Monatsrechnung ohne Transfergebühren
Die GPU-Cloud-Preise gelten pro Server und Monat, mit Laufzeiten über drei, sechs und zwölf Monate, die den effektiven Satz senken. Es gibt keine Gebühren für ein- und ausgehende Daten, was die Rechnung für Teams mit Terabyte-Datensätzen oder schweren Ausgaben verändert. Cirrascale nennt das Modell No Surprises billing und versichert, dass keine versteckten Kosten anfallen.
Privates Gemini und verwaltete Inferenz-Endpunkte
Die KI-Inferenzplattform umfasst gehostete Endpunkte für offene Modelle, eine Qualcomm-Inferenz-Cloud und Endpunkte für Ai2-Modelle. Ein privater Gemini-Endpunkt läuft auf Google Distributed Cloud und steht im Google Cloud Marketplace, sodass Behörden ein verwaltetes Gemini-Modell nutzen, ohne Prompts und Antworten aus ihrer Infrastruktur zu geben.
Speicher in Stufen, von NVMe bis Objekt
NVMe-Speicher der heißen Stufe wird getrennt vom Objektspeicher abgerechnet, und der Objekttarif sinkt oberhalb von 50TB, 2PB und den größeren Staffeln. Die Schicht ist für Trainingsdaten aus Millionen kleiner Dateien gebaut, genau dort, wo allgemeine Objekt-Setups einbrechen. Dahinter stehen Dell-Hardware und das parallele Dateisystem von Weka.
Managed Services für Teams ohne Plattformtruppe
Cirrascale bietet Professional- und Managed-Services mit dem Ziel null DevOps, sodass ein Data-Science-Team Bereitstellung, Monitoring und Cluster-Pflege abgeben kann. Für eine Gruppe ohne eigenen Infrastruktur-Ingenieur schließt das die Lücke zwischen einem gemieteten Server und tatsächlich laufenden Trainingsjobs.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Der Serverpreis macht das KI-Budget über Monate planbar, und längere Laufzeiten senken den Satz pro GPU.
- Ohne Gebühren für ein- und ausgehende Daten verschwindet ein Kostenpunkt, der auf anderen GPU-Clouds bei großen Datensätzen still wächst.
- Der Beschleuniger-Katalog deckt NVIDIA, AMD, Qualcomm und Tenstorrent ab und schafft echten Verhandlungsspielraum.
- H100 im Cluster mit InfiniBand erreicht ab 16 Knoten $2.49 pro GPU-Stunde, wettbewerbsfähig für große Trainingsläufe.
- Dell-Platinum-Partner-Status und Weka-Speicher stützen die Hardware mit Herstellern, die Sie prüfen können.
Nachteile
- Es gibt keine Abrechnung pro Stunde oder Sekunde, ein kurzer Test kostet also einen vollen Monat Serverzeit.
- Das Onboarding läuft über den Vertrieb, Sie starten keinen Knoten in fünf Minuten per Kreditkarte.
- Ohne Gratisplan oder Testphase verlangt die Bewertung der Plattform eine bezahlte Bindung.
- Die veröffentlichten Preise gelten pro Server, der Vergleich mit Stunden-Clouds erfordert also Kopfrechnen.
Häufige Fragen
Der Dienst liefert dedizierte GPU- und Beschleunigerserver für KI-Training, Feintuning und Inferenz sowie verwaltete Inferenz-Endpunkte. Sie mieten die ganze Maschine für einen Monat oder länger und betreiben Ihren eigenen Stack darauf.
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