Wie funktioniert die Preisgestaltung?

Thunder Compute verwendet ein Pay-as-you-go-Modell, bei dem Sie nur für die aktive GPU-Nutzung bezahlen, die bis auf die Sekunde genau gemessen wird. Es fallen keine Gebühren für untätige GPUs an, was hilft, die Kosten erheblich zu senken.

Wie richte ich Thunder Compute ein?

Die Einrichtung ist schnell und einfach - installieren Sie einfach mit 'pip install tnr' und Sie können auf GPUs zugreifen, ohne dass eine Treiberkonfiguration erforderlich ist. Eine Zeile Code genügt, um auf GPUs zuzugreifen.

Kann ich Thunder Compute mit bestehenden GPU-Guthaben von anderen Plattformen verwenden?

Ja, Thunder Compute kann in bestehende Workflows integriert werden. Benutzer können support@thundercompute.com kontaktieren, um zu erfahren, wie sie die Vorteile von Thunder Compute in ihre aktuelle Einrichtung integrieren können.

Wie geht Thunder Compute mit der Skalierung um?

Thunder Compute ermöglicht eine sofortige Skalierung vom Prototyping bis zu einem Cluster von GPUs mit einem Befehl. Es ist als eine einzige Umgebung konzipiert, die auf jede Projektgröße skalieren kann.

Was macht Thunder Compute anders als andere Plattformen?

Im Gegensatz zu anderen Plattformen, die die Pflege separater Codebasen mit zusätzlichen Konfigurationen erfordern, ermöglicht Thunder Compute Entwicklern, den Code auf ihrem lokalen Computer zu belassen und die GPU-Nutzung in Echtzeit zu ändern. Es bietet auch GPU-Virtualisierung für bis zu 5x höhere Auslastung.

Thunder Compute

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Thunder Compute ist ein von Y Combinator unterstütztes Startup, das serverlose GPU-Cloud-Computing-Dienste anbietet, die es Entwicklern ermöglichen, ihren vorhandenen Code in weniger als einer Minute ohne komplexe Infrastrukturverwaltung auf Cloud-GPUs auszuführen.

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Aktualisiert:Feb 16, 2025

Thunder Compute Monatliche Traffic-Trends

Thunder Compute erhielt im letzten Monat 1.5k Besuche, was ein Moderates Wachstum von 21.6% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.

Verlaufsdaten anzeigen

Was ist Thunder Compute

Gegründet im Jahr 2024 von Brian Model und Carl Peterson, ist Thunder Compute eine Cloud-Plattform, die speziell für das Prototyping mit GPUs optimiert ist. Das Unternehmen wurde inspiriert, als Brian bemerkte, dass sein Forschungslabor Excel-Tabellen verwendete, um GPU-Zeit Wochen im Voraus zu planen, was zur Erkenntnis führte, dass GPU-Cloud-Systeme durch physische Verbindungen zwischen Instanzen und GPUs eingeschränkt waren. Mit Sitz in Atlanta, GA, hat sich Thunder Compute zum Ziel gesetzt, den Zugriff auf GPUs zu revolutionieren, indem es dramatisch effizienter durch Virtualisierung gestaltet wird, ähnlich wie Amazon EBS Speicher virtualisierte und VMWare x86-Prozessoren virtualisierte.

Hauptfunktionen von Thunder Compute

Thunder Compute ist eine serverlose GPU-Cloud-Computing-Plattform, die Entwicklern ermöglicht, ihren bestehenden Code in weniger als 1 Minute auf Cloud-GPUs auszuführen. Sie bietet netzwerkgebundene GPUs, die sich wie physisch angeschlossene GPUs verhalten, mit einfacher Einrichtung über eine einzige Befehlszeilenschnittstelle. Die Plattform bietet flexible Preisgestaltung, bei der die Nutzer nur für die aktive GPU-Nutzung bezahlen, die bis auf die Sekunde gemessen wird, und ermöglicht nahtloses Skalieren vom Prototyping bis zu großangelegten Bereitstellungen, ohne separate Konfigurationen oder Umgebungen zu benötigen.

Serverlose GPU-Infrastruktur: Bietet virtualisierte GPUs über TCP, die ohne Verwaltung physischer Infrastruktur oder komplexer Treiberkonfigurationen zugänglich sind

Einfache Integration: Installation und Einrichtung mit einem einzigen Befehl über 'pip install tnr', sodass Entwickler ihren lokalen Codebestand ohne zusätzliche Konfigurationen beibehalten können

Abrechnung nach Sekunde: Kosteneffizientes Abrechnungsmodell, bei dem die Nutzer nur für die aktive GPU-Nutzung bezahlen, die in Sekunden gemessen wird, wodurch Kosten für inaktive Ressourcen entfallen

Sofortige Skalierbarkeit: Fähigkeit, vom Prototyping mit einer einzelnen GPU zu Multi-GPU-Clustern mit einfachen Befehlen zu skalieren

Anwendungsfälle von Thunder Compute

Entwicklung von AI/ML-Modellen: Datenwissenschaftler können AI/ML-Modelle prototypisieren und entwickeln, ohne sich um die Einrichtung und Verwaltung der Infrastruktur kümmern zu müssen

Forschungslabore: Akademische und Forschungseinrichtungen können GPU-Ressourcen effizient unter mehreren Nutzern teilen und zuweisen, ohne im Voraus planen zu müssen

Unternehmens-AI-Projekte: Unternehmen können mehrere AI-Instanzen für verschiedene Projekte ausführen und gleichzeitig die Kosten durch nutzungsbasierte Abrechnung optimieren

Vorteile

Einfacher Einrichtungs- und Integrationsprozess

Kosteneffizient mit Abrechnung nach Sekunde

Keine Notwendigkeit für separate Konfigurationen oder Umgebungen

Bis zu 5x höhere GPU-Auslastung durch Virtualisierung

Nachteile

Die Leistung kann bei der Verwendung von Remote-GPU-Verbindungen im Vergleich zu physischen GPUs geringer sein

Während der Beta-Phase auf NVIDIA T4-geteilte Instanzen beschränkt

Wie verwendet man Thunder Compute

Thunder Compute CLI installieren: Führen Sie den Befehl 'pip install tnr' aus, um die Thunder Compute-Befehlszeilenschnittstelle zu installieren

Ein Konto erstellen: Registrieren Sie sich für ein Thunder Compute-Konto und generieren Sie ein Authentifizierungstoken, das zum Anmelden bei der CLI verwendet wird

Eine CPU-Instanz starten: Verwenden Sie den Befehl 'tnr start', um eine CPU-Only-Instanz für die Entwicklung zu starten. Optional verwenden Sie das --sync-Flag, um Ihr Arbeitsverzeichnis mit der Instanz zu synchronisieren

Auf GPU-Ressourcen zugreifen: Wenn Sie GPU-Rechenleistung benötigen, verwenden Sie Thunder Compute CLI-Befehle, um sich mit virtuellen GPUs zu verbinden. Die Plattform bietet während der Beta NVIDIA T4 Shared Instances an

Jupyter-Notebooks ausführen (optional): Um auf Jupyter-Notebooks innerhalb einer Thunder Compute-Instanz zuzugreifen, verwenden Sie den Befehl 'notebook'

Direkte GPU-Verbindung (optional): Abonnenten können eine Remote-GPU direkt mit ihrer lokalen Umgebung verbinden, indem sie spezifische tnr-Befehle verwenden, obwohl dies möglicherweise eine geringere Leistung als der Zugriff über eine Instanz hat

Trennen, wenn Sie fertig sind: Trennen Sie sich von GPU-Ressourcen, wenn sie nicht verwendet werden - Sie zahlen nur für aktive GPU-Zeit, die bis zur Sekunde gemessen wird

Thunder Compute FAQs

Thunder Compute ist eine serverlose GPU-Cloud-Computing-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, ihren vorhandenen Code in weniger als 1 Minute auf Cloud-GPUs auszuführen. Sie bietet eine flexible und einfache Einrichtung, ohne dass separate Codebasen oder komplexes Infrastrukturmanagement erforderlich sind.