Thunder Compute
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Thunder Compute 是一家由 Y Combinator 支持的初创公司，提供无服务器 GPU 云计算服务，使开发人员能够在不到一分钟的时间内无需复杂的基础设施管理即可在云 GPU 上运行现有代码。
https://thundercompute.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
产品信息
更新于：2025年02月16日
Thunder Compute 月度流量趋势
Thunder Compute 上个月收到了 1.5k 次访问，显示出 21.6% 的适度增长。根据我们的分析，这一趋势与人工智能工具领域的典型市场动态相符。
查看历史流量什么是 Thunder Compute
Thunder Compute 由 Brian Model 和 Carl Peterson 于 2024 年创立，是一个专门针对 GPU 原型设计优化的云平台。公司成立的灵感来源于 Brian 发现他的研究实验室需要提前几周用 Excel 表格来安排 GPU 时间，这让他意识到 GPU 云系统受到实例和 GPU 之间物理连接的限制。Thunder Compute 总部位于佐治亚州亚特兰大，旨在通过虚拟化技术彻底改变 GPU 访问方式，使其效率大幅提升，类似于 Amazon EBS 虚拟化存储和 VMWare 虚拟化 x86 处理器的方式。
Thunder Compute 的主要功能
Thunder Compute 是一个无服务器 GPU 云计算平台，允许开发人员在不到 1 分钟的时间内将现有代码运行在云 GPU 上。它提供网络连接的 GPU，这些 GPU 的行为就像物理连接的 GPU 一样，通过单个命令行界面进行简单设置。该平台提供灵活的定价，用户只需为活跃的 GPU 使用付费，精确到秒，并且能够从原型设计到大规模部署无缝扩展，无需单独的配置或环境。
无服务器 GPU 基础设施: 通过 TCP 提供虚拟化的 GPU，无需管理物理基础设施或复杂的驱动配置即可访问
简单集成: 通过 'pip install tnr' 一行命令安装和设置，使开发人员可以保持本地代码库，无需额外配置
按秒计费: 成本效益的计费模式，用户只需为活跃的 GPU 使用付费，精确到秒，消除空闲资源的成本
即时扩展: 能够通过简单命令从单个 GPU 原型设计扩展到多 GPU 集群
Thunder Compute 的使用场景
AI/ML 模型开发: 数据科学家可以原型设计和开发 AI/ML 模型，而无需担心基础设施的设置和管理
研究实验室: 学术和研究机构可以高效地在多个用户之间共享和分配 GPU 资源，而无需提前安排
企业 AI 项目: 公司可以在不同的项目中运行多个 AI 实例，同时通过使用量计费优化成本
优点
简单的设置和集成过程
按秒计费的成本效益
无需单独的配置或环境
通过虚拟化实现高达 5 倍的 GPU 利用率
缺点
使用远程 GPU 连接时性能可能低于物理 GPU
在测试阶段仅限于 NVIDIA T4 共享实例
如何使用 Thunder Compute
安装 Thunder Compute CLI: 运行 'pip install tnr' 命令以安装 Thunder Compute 命令行界面
创建账户: 注册一个 Thunder Compute 账户并生成一个身份验证令牌，用于登录 CLI
启动 CPU 实例: 使用 'tnr start' 命令启动一个仅 CPU 的实例进行开发。可选使用 --sync 标志将工作目录与实例同步
访问 GPU 资源: 当需要 GPU 计算能力时，使用 Thunder Compute CLI 命令连接到虚拟 GPU。平台在测试期间提供 NVIDIA T4 共享实例
运行 Jupyter 笔记本（可选）: 要在 Thunder Compute 实例中访问 Jupyter 笔记本，使用 'notebook' 命令
直接 GPU 连接（可选）: 订阅者可以使用特定的 tnr 命令将远程 GPU 直接连接到本地环境，但这种方式的性能可能低于通过实例访问
使用完毕后断开连接: 在不使用 GPU 资源时断开连接 - 您只需为实际使用的 GPU 时间付费，计费精确到秒
Thunder Compute 常见问题
Thunder Compute 是一个无服务器的 GPU 云计算平台，允许开发人员在不到 1 分钟的时间内将现有代码运行在云 GPU 上，提供灵活且简单的设置，无需单独的代码库或复杂的基础设施管理。
Thunder Compute 网站分析
Thunder Compute 流量和排名
1.5K
每月访问量
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全球排名
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类别排名
流量趋势：Oct 2024-Jan 2025
Thunder Compute 用户洞察
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