DataCrunch

DataCrunch richtet sich an Machine-Learning-Ingenieure, Forschende und KI-Teams, die GPU-Kapazitäten in der Cloud benötigen, um Modelle zu entwickeln, zu trainieren und bereitzustellen, ohne eigene Hardware verwalten zu müssen. Die Plattform bietet bedarfsgerecht verfügbare GPU-Instanzen für Experimente, Modelltraining und Inferenz sowie Multi-Node-GPU-Cluster mit InfiniBand-Netzwerk für verteilte Workloads. Die Cluster sind mit vorkonfigurierten Tools wie Kubernetes oder der Workload-Verwaltung Slurm ausgestattet. Für die Bereitstellung von Modellen oder die Ausführung von Batch-Jobs führen die serverlosen Container von DataCrunch Images aus Container-Registries aus und können je nach eingehender Arbeitslast skaliert werden – bei Inaktivität auch auf null. Die Plattform umfasst außerdem Blockspeicher für persistente Daten und Checkpoints sowie gemeinsam genutzte Dateisysteme für Datensätze, auf die über mehrere Rechenressourcen hinweg zugegriffen wird. Teams können Ressourcen über die Webkonsole, die CLI, die API, das SDK oder Terraform verwalten.

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