Thunder Compute
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Thunder Compute는 서버리스 GPU 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 Y Combinator 지원 스타트업으로, 개발자가 복잡한 인프라 관리 없이 1분 이내에 클라우드 GPU에서 기존 코드를 실행할 수 있도록 합니다
https://thundercompute.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Feb 16, 2025
Thunder Compute 월간 트래픽 동향
Thunder Compute은(는) 지난달 1.5k회 방문을 기록했으며, 이는 21.6%의 중간 정도의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.
과거 트래픽 보기Thunder Compute이란?
2024년 Brian Model과 Carl Peterson에 의해 설립된 Thunder Compute는 GPU 프로토타입을 위해 특별히 최적화된 클라우드 플랫폼입니다. Brian이 자신의 연구실이 GPU 시간을 몇 주 전부터 Excel 시트를 사용하여 예약하고 있다는 것을 발견했을 때, GPU 클라우드 시스템이 인스턴스와 GPU 간의 물리적 연결에 의해 제약을 받는다는 사실을 깨닫게 되었습니다. 조지아주 애틀랜타에 본사를 둔 Thunder Compute는 Amazon EBS가 스토리지를 가상화하고 VMWare가 x86 프로세서를 가상화한 것과 유사하게, 가상화를 통해 GPU 접근 방식을 혁신하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Thunder Compute의 주요 기능
Thunder Compute는 개발자가 1분 이내에 클라우드 GPU에서 기존 코드를 실행할 수 있도록 하는 서버리스 GPU 클라우드 컴퓨팅 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 물리적으로 연결된 GPU처럼 작동하는 네트워크 연결 GPU를 제공하며, 단일 명령줄 인터페이스를 통해 간단하게 설정할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자가 활성 GPU 사용량에 대해서만 요금을 지불하는 유연한 가격 책정을 제공하며, 초 단위로 측정되고, 별도의 구성이나 환경 없이 프로토타이핑에서 대규모 배포까지 원활하게 확장할 수 있습니다.
서버리스 GPU 인프라: 물리적 인프라나 복잡한 드라이버 구성 없이 접근할 수 있는 TCP를 통한 가상화된 GPU를 제공합니다.
간단한 통합: 'pip install tnr'을 통한 한 줄 명령 설치 및 설정으로 개발자가 추가 구성 없이 로컬 코드베이스를 유지할 수 있습니다.
초 단위 요금제: 사용자가 활성 GPU 사용량에 대해서만 요금을 지불하는 비용 효율적인 청구 모델로, 유휴 자원에 대한 비용을 없앱니다.
즉각적인 확장성: 간단한 명령으로 단일 GPU 프로토타이핑에서 다중 GPU 클러스터로 확장할 수 있는 능력입니다.
Thunder Compute의 사용 사례
AI/ML 모델 개발: 데이터 과학자는 인프라 설정 및 관리에 대한 걱정 없이 AI/ML 모델을 프로토타입하고 개발할 수 있습니다.
연구실: 학술 및 연구 기관은 사전 예약 없이 여러 사용자 간에 GPU 자원을 효율적으로 공유하고 할당할 수 있습니다.
기업 AI 프로젝트: 기업은 사용 기반 청구를 통해 비용을 최적화하면서 다양한 프로젝트를 위해 여러 AI 인스턴스를 실행할 수 있습니다.
장점
간단한 설정 및 통합 과정
초 단위 청구로 비용 효율적
별도의 구성이나 환경이 필요 없음
가상화를 통해 최대 5배 높은 GPU 활용도
단점
원격 GPU 연결을 사용할 때 물리적 GPU에 비해 성능이 낮을 수 있습니다.
베타 단계에서 NVIDIA T4 공유 인스턴스에 한정됩니다.
Thunder Compute 사용 방법
Thunder Compute CLI 설치: 'pip install tnr' 명령어를 실행하여 Thunder Compute 명령줄 인터페이스를 설치합니다
계정 생성: Thunder Compute 계정에 가입하고 CLI에 로그인하는 데 사용할 인증 토큰을 생성합니다
CPU 인스턴스 시작: 'tnr start' 명령어를 사용하여 개발을 위한 CPU 전용 인스턴스를 시작합니다. 선택적으로 --sync 플래그를 사용하여 작업 디렉토리를 인스턴스와 동기화할 수 있습니다
GPU 리소스에 접근: GPU 컴퓨팅 파워가 필요할 때 Thunder Compute CLI 명령어를 사용하여 가상 GPU에 연결합니다. 플랫폼은 베타 기간 동안 NVIDIA T4 공유 인스턴스를 제공합니다
Jupyter 노트북 실행 (선택 사항): Thunder Compute 인스턴스 내에서 Jupyter 노트북에 접근하려면 'notebook' 명령어를 사용합니다
직접 GPU 연결 (선택 사항): 구독자는 특정 tnr 명령어를 사용하여 원격 GPU를 로컬 환경에 직접 연결할 수 있지만, 이는 인스턴스를 통해 접근하는 것보다 성능이 낮을 수 있습니다
완료 후 연결 해제: 사용하지 않을 때 GPU 리소스에서 연결을 해제합니다 - 활성 GPU 시간에 대해서만 초 단위로 요금이 청구됩니다
Thunder Compute 자주 묻는 질문
Thunder Compute는 개발자가 1분 이내에 클라우드 GPU에서 기존 코드를 실행할 수 있도록 하는 서버리스 GPU 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, 별도의 코드베이스나 복잡한 인프라 관리 없이 유연하고 간단한 설정을 제공합니다.
Thunder Compute 웹사이트 분석
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