FluidStack
Fluidstack · Sonstiges
Fluidstack ist eine KI-Cloud-Plattform, die als KI-Compute-Plattform Teams bei Bedarf Zugang zu großen NVIDIA-GPU-Clustern für das Training und den Betrieb von Modellen gibt, mit flexiblen Verträgen und ohne lange Bindung.
Über FluidStack
What Is Fluidstack
Fluidstack ist ein Cloud-Computing-Unternehmen, das GPU-Infrastruktur für KI-Workloads baut und betreibt, und hat sich damit unter den GPU-Cloud-Anbietern etabliert. Gegründet 2017 und mit Sitz in New York betreibt es Rechenzentren voller hochwertiger NVIDIA-Hardware und vermietet diese Kapazität stundenweise an KI-Labore, Startups und Unternehmen. Ob Sie für eine Woche ein paar GPUs brauchen oder für ein Jahr Tausende, die Firma deckt beide Enden ab.
Die Plattform gibt es, weil leistungsfähige Rechenkraft schwer zu bekommen bleibt. Große Anbieter verkaufen universelle Kapazität und verlangen oft lange Bindungen, während ein Forschungsteam einen Cluster vielleicht nur ein paar Monate braucht. Genau diese Lücke füllt Fluidstack mit kurzfristiger GPU-Miete, und eigene Rechenzentren lassen das Unternehmen schneller bereitstellen als klassische Anbieter.
Der Preis dieser Spezialisierung ist die Reichweite. Das ist ein auf KI-Infrastruktur fokussiertes Unternehmen, kein All-in-one-Laden. Sie bekommen GPUs, das Netzwerk dazwischen und Werkzeuge zur Verwaltung der Arbeit, aber nicht die Hunderte von Managed Services der großen Hyperscaler. Wer eine breite Plattform sucht, schaut woanders.
Getting Started
- Besuchen Sie die Website von Fluidstack und sprechen Sie mit dem Team über GPU-Typ, Clustergröße und Dauer, die Sie brauchen.
- Wählen Sie eine Hardware-Konfiguration und eine Vertragslaufzeit, die zum Zeitplan Ihres Projekts passt.
- Richten Sie den Zugang zu Ihrem Cluster ein und laden Sie Ihre Trainings- oder Inferenz-Jobs hoch.
- Vergrößern oder verkleinern Sie die Kapazität, während Ihr Projekt von der Erprobung in die Produktion geht.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von FluidStack.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- KI-Forschungslabore
- KI-Startups
- ML-Teams in Unternehmen
Aufgaben
- Große Sprachmodelle trainieren
- Inferenz im großen Stil betreiben
- Kurzfristige Forschungsprojekte
- Offene Modelle feinjustieren
Szenarien
- Ein Startup bereitet sein erstes Foundation-Modell vor
- Ein Unternehmen verlagert seine KI-Workloads weg von universellen Clouds
- Ein Labor führt einen Versuch mit Tausenden Chips über einen Monat durch
Wichtigste Funktionen
GPU-Cluster im großen Maßstab
Fluidstack baut Cluster von einer einzelnen GPU bis zu Zehntausenden, alle auf NVIDIA-Hardware. Diese Größe zählt bei Trainingsläufen, die auf einer Handvoll Karten nicht fertig werden, und sie erlaubt den Weg von einem kleinen Machbarkeitstest zu einem Produktionscluster, ohne den Anbieter zu wechseln.
Schnelle Bereitstellung
Das Unternehmen plant und baut seine eigenen Rechenzentren, was ihm laut eigener Aussage erlaubt, Kapazität schneller hochzuziehen als klassische Anbieter. Für ein Team, das auf eine Trainingsfrist hinarbeitet, entscheidet der Unterschied zwischen Wochen und Monaten Vorlauf, ob ein Projekt rechtzeitig fertig wird.
Flexible Verträge
Sie können Kapazität für Zeiträume mieten, die von wenigen Stunden bis zu längeren Reservierungen reichen, je nach Projekt. Diese Flexibilität passt sowohl zu einem schnellen Experiment als auch zu einem langen Produktionslauf, und sie zwingt Sie nicht in einen starren Mehrjahresplan für Arbeit, die sich noch ändern kann.
Leistungsstarkes Netzwerk
Die Cluster sind mit den schnellen Verbindungen verkabelt, auf die verteiltes Training angewiesen ist, sodass Daten zwischen den GPUs fließen, ohne zum Flaschenhals zu werden. Schnelle Leitungen zählen vor allem, wenn ein Modell über viele Knoten verteilt ist, denn langsame Kommunikation dort verschwendet die Rechenkraft, die Sie bezahlt haben.
Infrastruktur speziell für KI
Alles hier zielt auf KI-Workloads statt auf allgemeines Webhosting. Dieser Fokus zeigt sich in der GPU-Auswahl, im Kühlungs- und Stromdesign und darin, wie Kapazität verwaltet wird. Denken Sie an Infrastruktur für maschinelles Lernen, die Sie nicht selbst zusammenbauen müssen, und die Hardware trägt keine Aufschläge für Dienste, die Sie nicht nutzen.
Kapazität für Training und Inferenz
Sie können denselben Anbieter für das Training neuer Modelle und für deren Betrieb nutzen, sobald sie fertig sind. Beide Phasen unter einem Dach zu halten, senkt die Reibung beim Umzug eines fertigen Modells auf eine separate Hosting-Plattform.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Zugang zu erstklassigen NVIDIA-GPUs in Clustern vieler Größen, von einer Karte bis zu Zehntausenden.
- Flexible Mietlaufzeiten lassen Teams die Kosten an die Projektdauer anpassen, ohne lange Bindungen zu unterschreiben.
- Eigene Rechenzentren helfen dem Unternehmen, bei steigender Nachfrage schnell Kapazität bereitzustellen.
- Geeignet für Training und Inferenz, sodass Teams beide Phasen an einem Ort halten.
- Längere Reservierungen senken den Stundenpreis gegenüber kurzfristiger Miete, was die GPU-Preise in der Cloud planbarer macht.
- Die KI-Trainingsinfrastruktur stützt sich auf NVIDIAs Rechenzentrumsreihe, sodass der Cluster nicht selbst gebaut werden muss.
Nachteile
- Es gibt keine veröffentlichten Self-Service-Preise, daher müssen Sie den Vertrieb kontaktieren, bevor Sie wissen, was Sie zahlen, was die Budgetplanung verzögert.
- Es ist ein auf KI-Compute fokussierter Anbieter, keine vollständige Cloud-Plattform, sodass Teams, die ein breites Angebot an Managed Services erwarten, dafür einen anderen Anbieter brauchen.
- Es gibt kein kostenloses Angebot, sodass Privatpersonen und Hobbyisten die Plattform nicht ohne kostenpflichtige Vereinbarung testen können.
- Die öffentliche Dokumentation zur genauen API und den Werkzeugen ist begrenzt, sodass die Integrationsplanung ein direktes Gespräch mit dem Team erfordern kann.
Häufige Fragen
Fluidstack vermietet große GPU-Cluster für KI-Arbeit. Teams nutzen es, um Modelle zu trainieren, offene Modelle feinjustieren und Inferenz zu betreiben, besonders wenn sie für einen begrenzten Zeitraum viel Rechenkraft brauchen statt einer dauerhaften Installation.
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