Cirrascale Cloud Services
Cirrascale Cloud Services (Cirrascale Corporation) · Programação
A Cirrascale Cloud Services é uma nuvem privada de IA que aluga servidores GPU dedicados, de uma placa Qualcomm a oito NVIDIA B200, com mensalidade fixa e sem cobrança por transferência de dados.
Sobre Cirrascale Cloud Services
About
O que é Cirrascale Cloud Services
A Cirrascale Cloud Services vende capacidade dedicada de aceleradores para times que precisam de infraestrutura de treinamento de IA, ajuste fino ou serviço de modelos sem comprar hardware. É a divisão de nuvem da Cirrascale Corporation, empresa que passou anos montando sistemas multiGPU em blade e rack antes de alugá-los por mês.
A proposta é controle. Você aluga um servidor inteiro com acesso root, não uma fatia de máquina compartilhada, e o catálogo passa por NVIDIA, AMD, Qualcomm e Tenstorrent. Isso pesa quando o projeto está preso ao conjunto de ferramentas de um fabricante ou quando o comprador quer espaço para negociar preço.
O preço dessa liberdade é o compromisso. A Cirrascale não vende tempo de GPU por hora, então a máquina fica alugada por no mínimo um mês. Quem só quer testar algo por duas horas deve olhar nuvens com cobrança por minuto.
A empresa também opera um negócio de inferência: uma plataforma de inferência de IA gerenciada, um endpoint privado do Gemini sobre Google Distributed Cloud e endpoints hospedados para modelos abertos da Ai2. O setor público entra pelos serviços Google GPAR.
Como começar
- Envie uma solicitação pelo formulário Get Started ou fale com o time comercial e informe tamanho do modelo, framework e prazo desejado.
- Escolha o acelerador e o período. Há preço publicado por servidor para um, três, seis e doze meses.
- Aprove a cotação e conclua o onboarding, incluindo a revisão de segurança que sua empresa exigir.
- Provisione a instância, conecte armazenamento NVMe ou de objetos e ligue a rede ou o InfiniBand se o trabalho for em cluster.
- Leve a carga de treinamento ou inferência para a máquina e gerencie com sua própria stack, ou entregue a operação ao time de serviços gerenciados.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Cirrascale Cloud Services.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Times de machine learning com cronograma de vários meses
- Startups que precisam de oito GPUs de topo sem comprar hardware
- Empresas com regras de residência de dados
- Times de inferência com tráfego constante
Tarefas
- Pré-treinamento e ajuste fino de modelos grandes
- Serviço de modelos e pipelines de recuperação
- Testes de portabilidade entre frameworks
- Implantações de inferência reguladas
Cenários
- Um grupo de pesquisa que precisa de 16 nós H100 ou mais por dois meses e quer o cluster pronto sem construí-lo.
- Uma empresa de visão computacional que guarda milhões de arquivos de imagem pequenos e trava no armazenamento de uma nuvem genérica.
- Um time que compara preços de nuvem GPU entre fornecedores antes de assinar um contrato anual de capacidade.
Principais recursos
Servidores GPU dedicados de quatro fabricantes
Cada instância é um servidor GPU dedicado, não uma fatia virtual, e o catálogo vai de 8x NVIDIA RTX A4000 na ponta de baixo a 8x NVIDIA B200, 8x AMD MI300X na nuvem e configurações Qualcomm Cloud AI 100. Você escolhe o silício que combina com o framework em vez de moldar a carga a um fornecedor. Os nós Tenstorrent Galaxy completam a lista para quem testa aceleradores que não são GPU.
Rede em cluster para treinamento com vários nós
Qualquer aluguel de NVIDIA H100 começa com um servidor sozinho em rede bonded de 25Gb, e as configurações H100 em cluster sobem para InfiniBand de 3200Gb, com até 3200Gb de largura de banda disponível. A Cirrascale cota capacidade H100 em cluster a partir de $2.49 por hora de GPU em implantações de 16 nós ou mais. É aí que se decide se um treinamento de 70B parâmetros termina em semanas ou trava na interconexão.
Mensalidade fixa sem taxa de tráfego
Os preços de nuvem GPU aqui são por servidor e por mês, com prazos de três, seis e doze meses que reduzem a tarifa efetiva. Não existe cobrança de entrada nem de saída, o que muda a conta de quem move datasets de terabytes ou serve saídas pesadas. A Cirrascale chama o modelo de No Surprises billing e afirma não haver taxas escondidas.
Gemini privado e endpoints de inferência gerenciados
A plataforma de inferência de IA reúne endpoints hospedados para modelos abertos, uma nuvem de inferência Qualcomm e endpoints de modelos Ai2. O endpoint privado do Gemini roda no Google Distributed Cloud e aparece no Google Cloud Marketplace, então uma agência pública usa um modelo Gemini gerenciado sem tirar prompts e respostas da própria infraestrutura.
Armazenamento em camadas, do NVMe ao objeto
O armazenamento NVMe de camada quente é cobrado à parte do armazenamento de objetos, e a tarifa de objeto cai ao passar de 50TB, 2PB e das faixas maiores. A camada foi feita para conjuntos de treinamento com milhões de arquivos pequenos, exatamente onde configurações genéricas de objeto quebram. Por trás há hardware Dell e o sistema de arquivos paralelo da Weka.
Serviços gerenciados para times sem área de plataforma
A Cirrascale oferece serviços profissionais e gerenciados voltados a zero DevOps, e um time de ciência de dados pode passar provisionamento, monitoramento e manutenção do cluster adiante. Para um grupo sem engenheiro de infraestrutura próprio, isso encurta a distância entre alugar um servidor e colocar treinamentos para rodar.
Prós e contras
Prós
- O preço por servidor deixa o orçamento de IA previsível por meses, e prazos longos derrubam a tarifa por GPU.
- Sem cobrança de entrada e saída, some um custo que em outras nuvens GPU cresce calado quando os datasets são grandes.
- O catálogo de aceleradores cobre NVIDIA, AMD, Qualcomm e Tenstorrent, o que dá margem real de negociação.
- O H100 em cluster com InfiniBand chega a $2.49 por hora de GPU a partir de 16 nós, competitivo para treinamentos grandes.
- O status de Platinum Partner da Dell e o armazenamento Weka sustentam o hardware com fornecedores que você pode checar.
Contras
- Não há cobrança por hora nem por segundo, então um teste curto custa o mesmo que um mês inteiro de servidor.
- O onboarding passa pelo time comercial, e você não sobe um nó com cartão de crédito em cinco minutos.
- Sem plano gratuito nem teste, avaliar a plataforma exige um compromisso pago.
- Os preços publicados são por servidor, então comparar com nuvens por hora pede conta na mão.
Perguntas frequentes
Ela entrega servidores GPU e aceleradores dedicados para treinamento, ajuste fino e inferência de IA, além de endpoints de inferência gerenciados. Você aluga a máquina inteira por um mês ou mais e roda sua própria stack em cima.
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