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TensorDock

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手頃な価格で高性能なコンピュートを届ける、分散型GPUクラウドマーケットプレイスです。

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TensorDock

TensorDockは「クラウドコンピューティングのAirbnb」を目指す、分散型GPUコンピュートクラウドマーケットプレイスです。世界中のホストのコンピュートリソースをプールし、AIトレーニング、推論、クラウドゲーミングのユーザーに、非常に手頃な価格で高性能なコンピュートを届けます。

コア機能

  • 完全なKVM仮想化:KVMベースの仮想マシンで基盤OSを完全にコントロールでき、カスタムドライバやWindowsの実行まで可能です。
  • 大量のグローバルコンピュート:20か国以上にノードを展開し、RTX 4090からH100までの30,000枚超の豊富なGPUフリートを管理しています。
  • 動的でシームレスなスケーリング:面倒なクォータ申請なしのオンデマンドデプロイに対応し、API経由なら数十秒で0から数百GPUへ拡張できます。
  • ミニマルなストレージ課金:停止中のインスタンスにはごく低額のNVMeストレージ料金しかかからず、データの上り下りには一切課金しません。
  • 柔軟なスポットインスタンス:大幅割引のスポットリソースが、中断されてもよいコンピューティングタスクでクラウドコストを最大80%節約します。

活用シーン 予算は限られるのにコンピュート需要が巨大なAIスタートアップ、大学の研究者、低レベルなシステムアクセスが必要なクラウド開発者に適しています。最小コストでクラウドゲーミング、大規模3Dレンダリング、重い計算タスクを回すのにも完璧な選択です。

独自の強み 純粋なコンテナプラットフォームと比べ、TensorDockはより安全で分離性の高いKVM仮想マシン体験を提供し、従来のクラウド大手に対しては、無料の帯域幅とミニマルなクォータ制がコストと参入障壁を劇的に下げます。性能と価格の理想のバランスを追う、ハードコアな技術ユーザーのためのコンピュートホームです。

編集者レビュー TensorDockは驚異的な価格と自由度の高い無料インフラにより、高級クラウドコンピュートの参入障壁を打ち破ることに成功しています。分散型の基盤リソースゆえにノードの品質が時折揺れることや、技術的な学習曲線はあるものの、完全なrootアクセスと落とし穴のない課金により、究極のコスト削減と効率化の武器です。

料金

### 💰 定价模式:按量付费 **起步价**:按量计费,低至 $0.012/小时 #### 主要方案 - **GPU 实例**:~$0.12 - $2.36 / 小时 - 支持从消费级到企业级 H100 等多种型号 - **CPU 实例**:低至 $0.012 / 小时 - 提供 Intel Xeon 和 AMD EPYC 处理器 - **竞价实例 (Spot)**:享 50%-80% 折扣 - 适合可中断的批量计算任务 #### 试用/其他信息 采用预存资金后按秒后付费机制,不收取数据出入站流量费(Ingress/Egress),停机仅收取极低存储费用。 — 公式サイトを見る

よくある質問

TensorDockは無料ですか?

TensorDockはオンデマンドの後払い課金を採用しており、無料クォータはありません。ただし料金は極めて競争力があり、1時間$0.20未満からで、コスト管理に理想的です。

TensorDockの主な機能は何ですか?

主に完全なroot権限を持つKVMベースの高性能GPU/CPUクラウドサーバーを提供し、帯域幅料金なし、秒単位の課金、API駆動の自動スケーリングに対応します。

TensorDockは従来のクラウドプロバイダーより何が優れていますか?

従来のクラウド大手と比べ、通常は約80%安く、データの上り下りのトラフィックには一切課金せず、面倒なコンピュートクォータの申請も不要です。

TensorDockはクラウドゲーミングに向いていますか?

非常に向いています。完全なWindows OSに対応し、GPUパススルー向けのカスタムドライバのインストールができるため、多くのゲーマーがParsecなどのツールと組み合わせて低遅延のクラウドゲーミングノードを構築しています。

TensorDockのスポットインスタンスとは何ですか?

スポットインスタンスはTensorDockが提供する割引コンピュートリソースで、オンデマンドインスタンスより50%〜80%安く提供されます。いつ中断されてもよい非クリティカルなタスクに向いています。

TensorDockの安定性はどうですか?

分散型モデルでサードパーティのホストを集約しているため、一部のノードではネットワークと安定性が変動することがあります。極めて厳格なSLAを要求しない、障害許容型の研究開発・計算環境のほうが向いています。