RunPod ist die Cloud-Plattform, die speziell für die Entwicklung, das Training und die Skalierung von KI-Modellen entwickelt wurde. Mit **On-Demand-GPUs** und **Serverless-Funktionen** kannst du KI-Modelle effizient trainieren und bereitstellen. RunPod bietet eine benutzerfreundliche Umgebung, die sich perfekt für Startups, akademische Einrichtungen und Unternehmen eignet.

Was sind die Merkmale von RunPod?

* **Globale GPU-Verteilung:** Deploye KI-Workloads in über 30 Regionen weltweit. * **Schnelle Pod-Erstellung:** Starte GPU-Pods in Sekunden mit minimaler Wartezeit. * **Kosteneffiziente GPUs:** Wähle aus einer Vielzahl von GPUs, darunter H100, A100 und MI300X, ab **$0,22/Stunde**. * **Serverless-Skalierung:** Skaliere KI-Inferenz in Echtzeit mit **sub 250ms Cold-Start-Zeit**. * **Netzwerkspeicher:** Bis zu 100TB Speicher mit NVMe SSD und 100Gbps Durchsatz.

Was sind die Anwendungsfälle von RunPod?

* **KI-Training:** Trainiere KI-Modelle auf leistungsstarken GPUs wie NVIDIA H100 oder AMD MI300X. * **KI-Inferenz:** Skaliere deine KI-Inferenz mit Serverless-GPUs, die sich automatisch an die Nachfrage anpassen. * **Entwicklung:** Nutze vorkonfigurierte Umgebungen wie PyTorch oder TensorFlow für schnelle Entwicklungszyklen.

Wie benutzt man RunPod?

1. **Pod erstellen:** Wähle eine GPU und starte deinen Pod in Sekunden. 2. **Serverless deployen:** Lade dein KI-Modell hoch und skaliere es automatisch. 3. **Netzwerkspeicher nutzen:** Greife auf bis zu 100TB Speicher mit hoher Geschwindigkeit zu.

Wie schnell kann ich einen GPU-Pod starten?

Du kannst einen GPU-Pod in **Sekunden** starten, dank unserer optimierten Cold-Start-Zeit.

Welche GPUs stehen zur Verfügung?

RunPod bietet eine breite Palette von GPUs, darunter H100, A100, MI300X und mehr, ab **$0,22/Stunde**.

Kann ich mein eigenes Container-Image verwenden?

Ja, du kannst sowohl öffentliche als auch private Container-Images auf RunPod deployen.

RunPod

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RunPod ist die ultimative Cloud-Plattform für KI-Entwicklung, Training und Skalierung, mit kosteneffizienten GPUs und schneller Serverless-Skalierung.

Added on: 2025.03.01

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