Cirrascale Cloud Services
Cirrascale Cloud Services (Cirrascale Corporation) · Programación
Cirrascale Cloud Services es una nube privada de IA que alquila servidores GPU dedicados, desde una tarjeta Qualcomm hasta ocho NVIDIA B200, con factura mensual fija y sin cargos por transferencia de datos.
Acerca de Cirrascale Cloud Services
About
Qué es Cirrascale Cloud Services
Cirrascale Cloud Services vende capacidad de acelerador dedicada a equipos que necesitan infraestructura de entrenamiento de IA, ajuste fino o servicio de modelos sin comprar hardware. Es la división cloud de Cirrascale Corporation, una empresa que pasó años fabricando sistemas multiGPU en blade y rack antes de alquilarlos por mes.
La propuesta es el control. Alquilas un servidor completo con acceso root, no una porción de una máquina compartida, y el catálogo cubre NVIDIA, AMD, Qualcomm y Tenstorrent. Eso pesa cuando un proyecto está atado al toolchain de un fabricante o cuando el comprador quiere margen para negociar el precio.
El costo de esa libertad es el compromiso. Cirrascale no vende tiempo de GPU por hora, así que la máquina se alquila por un mes como mínimo. Un equipo que solo necesita probar algo durante dos horas debería mirar nubes con cobro por minuto.
La empresa también opera un negocio de inferencia: una plataforma de inferencia de IA gestionada, un endpoint privado de Gemini sobre Google Distributed Cloud y endpoints alojados para modelos abiertos de Ai2. El sector público accede mediante los servicios Google GPAR.
Primeros pasos
- Envía una solicitud desde el formulario Get Started o habla con ventas e indica el tamaño del modelo, el framework y la fecha objetivo.
- Elige acelerador y plazo. Hay precios publicados por servidor para uno, tres, seis y doce meses.
- Aprueba la cotización y completa el alta, incluida la revisión de seguridad que exija tu organización.
- Aprovisiona la instancia, conecta almacenamiento NVMe u objeto y enlaza la red o InfiniBand si el trabajo es en clúster.
- Lleva la carga de entrenamiento o inferencia a la máquina y gestiónala con tu propio stack, o delega la operación al equipo de servicios gestionados.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Cirrascale Cloud Services.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de machine learning con una hoja de ruta de varios meses
- Startups que necesitan ocho GPU de gama alta sin comprar hardware
- Empresas con reglas de residencia de datos
- Equipos de inferencia con tráfico estable
Tareas
- Preentrenamiento y ajuste fino de modelos grandes
- Servicio de modelos y pipelines de recuperación
- Pruebas de portabilidad entre frameworks
- Despliegues de inferencia regulados
Casos de uso
- Un grupo de investigación que necesita 16 nodos H100 o más durante dos meses y quiere el clúster listo sin construirlo.
- Una empresa de visión artificial que guarda millones de archivos de imagen pequeños y choca con el almacenamiento de una nube generalista.
- Un equipo que compara precios de nube GPU entre proveedores antes de firmar un contrato anual de capacidad.
Funciones clave
Servidores GPU dedicados de cuatro fabricantes
Cada instancia es un servidor GPU dedicado, no una porción virtual, y el catálogo va de 8x NVIDIA RTX A4000 en la parte baja a 8x NVIDIA B200, 8x AMD MI300X en la nube y configuraciones Qualcomm Cloud AI 100. Eliges el silicio que encaja con tu framework en lugar de adaptar la carga a un solo proveedor. Los nodos Tenstorrent Galaxy completan la lista para quien prueba aceleradores que no son GPU.
Red en clúster para entrenamiento multinodo
Cualquier alquiler de NVIDIA H100 empieza con un servidor suelto y red bonded de 25Gb, y las configuraciones H100 en clúster suben a InfiniBand de 3200Gb con hasta 3200Gb de ancho de banda disponible. Cirrascale cotiza capacidad H100 en clúster desde $2.49 por hora de GPU en despliegues de 16 nodos o más. Ahí se decide si un entrenamiento de 70B parámetros termina en semanas o se atasca en la interconexión.
Factura mensual fija sin cargos de tráfico
Los precios de nube GPU aquí son por servidor y por mes, con plazos de tres, seis y doce meses que bajan la tarifa efectiva. No hay cargos de entrada ni de salida, algo que cambia las cuentas cuando mueves datasets de terabytes o sirves salidas pesadas. Cirrascale llama a este esquema No Surprises billing y afirma que no hay comisiones ocultas.
Gemini privado y endpoints de inferencia gestionados
La plataforma de inferencia de IA incluye endpoints alojados para modelos abiertos, una nube de inferencia Qualcomm y endpoints de modelos Ai2. El endpoint privado de Gemini corre sobre Google Distributed Cloud y aparece en Google Cloud Marketplace, de modo que una agencia pública puede usar un modelo Gemini gestionado sin sacar prompts ni respuestas de su infraestructura.
Almacenamiento por capas, de NVMe a objeto
El almacenamiento NVMe de capa caliente se factura aparte del almacenamiento de objetos, y la tarifa de objeto baja al pasar los 50TB, los 2PB y los tramos mayores. La capa está pensada para sets de entrenamiento con millones de archivos pequeños, justo donde las configuraciones de objeto genéricas se rompen. Detrás hay hardware Dell y el sistema de archivos paralelo de Weka.
Servicios gestionados para equipos sin área de plataforma
Cirrascale ofrece servicios profesionales y gestionados orientados a cero DevOps, así un equipo de ciencia de datos puede delegar aprovisionamiento, monitorización y mantenimiento del clúster. Para un grupo sin ingeniero de infraestructura propio, eso cierra la distancia entre alquilar un servidor y poner entrenamientos a correr.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- El precio por servidor hace previsible el presupuesto de IA a varios meses, y los plazos largos bajan la tarifa por GPU.
- Sin cargos de entrada ni salida desaparece un costo que en otras nubes GPU crece en silencio cuando los datasets son grandes.
- El catálogo de aceleradores cubre NVIDIA, AMD, Qualcomm y Tenstorrent, lo que da margen real de negociación.
- El H100 en clúster con InfiniBand llega a $2.49 por hora de GPU desde 16 nodos, competitivo para entrenamientos grandes.
- El estatus de Platinum Partner de Dell y el almacenamiento Weka respaldan el hardware con proveedores que puedes verificar.
Desventajas
- No hay facturación por hora ni por segundo, así que una prueba corta cuesta igual un mes entero de servidor.
- El alta pasa por ventas, de modo que no puedes levantar un nodo con tarjeta en cinco minutos.
- Sin plan gratuito ni prueba, evaluar la plataforma exige un compromiso de pago.
- Los precios publicados son por servidor, así que comparar con nubes por hora obliga a hacer cuentas a mano.
Preguntas frecuentes
Ofrece servidores GPU y aceleradores dedicados para entrenamiento, ajuste fino e inferencia de IA, además de endpoints de inferencia gestionados. Alquilas la máquina completa por un mes o más y corres tu propio stack encima.
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