FluidStack
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Fluidstack est une plateforme cloud d'IA qui donne aux équipes un accès à la demande à de grands clusters de GPU NVIDIA pour entraîner et exécuter des modèles, avec des contrats souples et sans engagement long.
À propos de FluidStack
What Is Fluidstack
Fluidstack est une société de cloud computing qui construit et exploite une infrastructure de GPU pour les charges de travail d'IA, et elle s'est taillé une place parmi les fournisseurs de cloud GPU. Fondée en 2017 et basée à New York, elle gère des centres de données remplis de matériel NVIDIA haut de gamme et loue cette capacité à l'heure à des laboratoires d'IA, des startups et des entreprises. Que vous ayez besoin de quelques GPU pendant une semaine ou de milliers pendant un an, la société couvre les deux extrêmes.
La plateforme répond à un vrai problème : obtenir de la puissance de calcul reste compliqué. Les grands fournisseurs vendent une capacité générique et réclament souvent des engagements longs, alors qu'une équipe de recherche peut n'avoir besoin d'un cluster que quelques mois. La location de GPU sur des durées courtes est précisément le vide que comble Fluidstack, et construire ses propres centres de données lui permet de déployer plus vite que les fournisseurs classiques.
Le revers de cette spécialisation, c'est la portée. Il s'agit d'une entreprise centrée sur l'infrastructure d'IA, pas d'une boutique unique. Vous obtenez les GPU, le réseau qui les relie et les outils pour gérer le travail, mais vous ne trouverez pas les centaines de services managés qui accompagnent les grands hyperscalers. Qui cherche une plateforme large ira voir ailleurs.
Getting Started
- Rendez-vous sur le site de Fluidstack et discutez avec l'équipe du type de GPU, de la taille du cluster et de la durée dont vous avez besoin.
- Choisissez une configuration matérielle et une durée de contrat adaptées au calendrier de votre projet.
- Configurez l'accès à votre cluster et chargez vos tâches d'entraînement ou d'inférence.
- Augmentez ou réduisez la capacité au fil du passage de l'expérimentation à la production.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de FluidStack.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Laboratoires de recherche en IA
- Startups d'IA
- Équipes de ML en entreprise
Tâches
- Entraîner de grands modèles de langage
- Faire tourner de l'inférence à grande échelle
- Projets de recherche de courte durée
- Affiner des modèles ouverts
Cas d'usage
- Une startup qui prépare son premier modèle de fondation
- Une entreprise qui sort ses charges d'IA des clouds génériques
- Un laboratoire qui mène une expérience sur des milliers de puces pendant un mois
Fonctionnalités clés
Clusters de GPU à grande échelle
Fluidstack assemble des clusters qui vont d'un seul GPU à des dizaines de milliers, tous sur du matériel NVIDIA. Cette échelle compte pour les entraînements qui ne se terminent pas sur une poignée de cartes, et elle permet de passer d'une petite preuve de concept à un cluster de production sans changer de fournisseur.
Déploiement rapide
La société conçoit et construit ses propres centres de données, ce qui, selon elle, lui permet de monter en capacité plus vite que les fournisseurs classiques. Pour une équipe qui court après une échéance d'entraînement, l'écart entre des semaines et des mois de préparation décide si un projet sort à temps.
Contrats souples
Vous pouvez louer de la capacité sur des périodes aussi courtes que quelques heures ou sur des réservations plus longues, selon le projet. Cette souplesse convient à la fois à une expérience rapide et à une production longue, et elle évite d'être enfermé dans un plan rigide de plusieurs années pour un travail qui peut changer de forme.
Réseau haute performance
Les clusters sont câblés avec les interconnexions rapides dont dépend l'entraînement distribué, si bien que les données circulent entre les GPU sans devenir le goulot d'étranglement. Les liaisons rapides comptent surtout quand un modèle est réparti sur de nombreux nœuds, car une communication lente y gaspille le calcul que vous avez payé.
Infrastructure pensée pour l'IA
Tout ici vise les charges de travail d'IA et non l'hébergement web générique. Ce parti pris se voit dans le choix des GPU, la conception du refroidissement et de l'alimentation, et la façon dont la capacité est gérée. Voyez-y une infrastructure d'apprentissage automatique que vous n'avez pas à assembler, et le matériel ne porte pas de surcoût pensé pour des services que vous n'utilisez pas.
Capacité pour l'entraînement et l'inférence
Vous pouvez recourir au même fournisseur pour entraîner de nouveaux modèles et pour les servir une fois prêts. Garder les deux phases sous le même toit réduit la friction liée au transfert d'un modèle fini vers une autre plateforme d'hébergement.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Accès à des GPU NVIDIA de premier plan dans des clusters de toutes tailles, d'une carte à des dizaines de milliers.
- Les durées de location souples laissent les équipes aligner le coût sur la durée du projet sans signer d'engagement long.
- Construire ses propres centres de données aide la société à déployer de la capacité vite quand la demande grimpe.
- Convient à l'entraînement comme à l'inférence, donc les équipes gardent les deux phases au même endroit.
- Les accords réservés plus longs font baisser le coût horaire face à la location courte, ce qui rend les prix des GPU dans le cloud plus prévisibles.
- L'infrastructure d'entraînement IA s'appuie sur la gamme de centres de données de NVIDIA, donc inutile de monter le cluster soi-même.
Inconvénients
- Aucun prix en libre-service n'est publié, il faut donc contacter le service commercial avant de savoir ce que vous paierez, ce qui ralentit la planification budgétaire.
- C'est un fournisseur centré sur le calcul pour l'IA, pas une plateforme cloud complète, donc qui attend un large menu de services managés devra les chercher ailleurs.
- Il n'y a pas d'offre gratuite, donc les particuliers et amateurs ne peuvent pas tester la plateforme sans accord payant.
- La documentation publique sur l'API exacte et les outils reste limitée, si bien que planifier l'intégration peut demander un échange direct avec l'équipe.
Questions fréquentes
Fluidstack loue de grands clusters de GPU pour les travaux d'IA. Les équipes l'utilisent pour entraîner des modèles, affiner des modèles ouverts et faire tourner de l'inférence, surtout quand il faut beaucoup de calcul sur une période limitée plutôt qu'une installation permanente.
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