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I carichi AI e ML hanno esigenze particolari: calcolo GPU per il training, storage NVMe veloce per i dataset e prezzi prevedibili per pianificare il budget. I prezzi GPU di AWS e GCP sono volatili: le istanze spot vengono interrotte a metà training, l’on demand costa oltre 30 $/ora e i costi di egress ti penalizzano quando scarichi i pesi dei tuoi stessi modelli.
OMC Cloud offre GPU NVIDIA H100 (80GB HBM3), H200, B300, RTX PRO 6000, L40S (48GB), A16 e RTX 6000 Ada con prezzi mensili fissi. Nessuna interruzione spot, nessuna asta, nessun costo di egress. Scarica liberamente modelli addestrati, dataset e checkpoint. Preconfigurate per PyTorch, TensorFlow e JAX, oppure installa tutto da zero con accesso root completo a CUDA.
Seleziona data center, CPU, RAM, storage e sistema operativo.
Server pronto in meno di 60 secondi tramite console o API.
Installa il tuo stack, configuralo e lancialo con supporto 24/7.
| Caratteristica | OMC Cloud | AWS (EC2 GPU) | Google Cloud (A3/G2) |
|---|---|---|---|
| Prezzi | Fisso mensile | On demand 10-30 $/ora o spot | On demand 8-25 $/ora |
| Interruzioni spot | Mai: istanze fisse | Sì, interrompono il training | Sì, prerilasciabili |
| Costi di egress | Zero | 0,09 $/GB | 0,12 $/GB |
| Opzioni GPU | H100, H200, B300, RTX PRO 6000, L40S, A16, Ada | A100, H100, T4, V100 | H100, L4, T4, A100 |
| Controllo su CUDA | Accesso root completo | Basato su AMI, limitato | Basato su container |
| Configurazione | 60 secondi | Da minuti a ore | Minuti |
| Supporto | Umano 24/7, incluso | Livelli a pagamento | Livelli a pagamento |
| Complessità della fatturazione | Una sola voce | CPU + GPU + storage + egress + … | Simile ad AWS |
Fatturazione mensile: un prezzo prevedibile per una GPU dedicata.
RTX PRO 6000 da 1,50 $/ora e H200 da 2,50 $/ora, con fatturazione mensile. Altre GPU su richiesta: scopri l’intera gamma nella pagina prodotto GPU.
Vedi le opzioni GPU →H100 (80GB HBM3), H200, B300, RTX PRO 6000, L40S (48GB GDDR6X), A16 e RTX 6000 Ada. La H100 è la migliore per il training su larga scala; la L40S è ideale per inferenza e fine-tuning.
Molto più economici per i carichi continuativi. I server GPU su OMC Cloud partono da 1,50 $/ora (RTX PRO 6000) e 2,50 $/ora (H200), con fatturazione mensile. L’istanza on demand p5.xlarge di AWS costa oltre 30 $/ora: un multiplo per i carichi continuativi. Consulta /products/gpu/ per l’intera gamma.
Sì. La L40S (48GB) gestisce il fine-tuning LoRA/QLoRA di modelli da 7B-34B. La H100 (80GB) gestisce il fine-tuning completo di modelli da 70B+.
No. Zero costi di egress. Scarica liberamente modelli addestrati, checkpoint e dataset in qualsiasi momento.
Sì. Con l’accesso root completo puoi installare qualsiasi versione di PyTorch con torch.compile, FlashAttention ed estensioni CUDA personalizzate.
Sono disponibili configurazioni multi-GPU su singolo nodo. Usa NCCL per il training distribuito. Contatta il reparto vendite per cluster multi-nodo.
Sì. È disponibile una prova gratuita di 30 giorni per le istanze GPU. Testa la tua pipeline di training prima di impegnarti.
Attiva un nuovo server con un tipo di GPU diverso e migra codice e dati. Il nostro team può aiutarti nel passaggio.
Attiva in meno di 60 secondi. Nessuna carta di credito richiesta.
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