KI-Compute-Cloud mit Krypto
Miete eine GPU mit Krypto. NVIDIA H100, H200, B200 und RTX 5090 starten in unter 15 Sekunden. Zahlung mit USDT, USDC, SOL oder ETH, pro Sekunde. Kein KYC.
NovaPodMatch your model to real VRAM requirements. Estimate costs accurately with live spot rates and see real-time payment equivalents in your chosen cryptocurrency.
1. Select AI Workload Target
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Deposit via Solana, TRON, Ethereum, or BSC · Zero KYC required
The figure on each card is the lowest ask right now. Credit comes from a crypto deposit. The clock is the ask, counted per second.
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Jetzt bestellenChoose whether you need a ready-to-run container environment with preloaded weights, or a full virtual server with unrestricted root access and persistent NVMe drives.
Spin up preconfigured environments (PyTorch, vLLM, ComfyUI, Ollama) directly into JupyterLab or SSH. Zero operating system bloat, pure raw GPU performance.
Complete virtual server with isolated kernel. Stop and start anytime while your NVMe system drive and installed tools stay completely intact.
| Feature / Capability | Docker GPU Pod | Root KVM VPS |
|---|---|---|
| Virtualization Type | Lightweight Docker Container with direct GPU passthrough | Full KVM Hypervisor with dedicated hardware virtualization |
| Launch Latency | Sub-15 seconds (Pre-cached weights & image layers) | 60 - 90 seconds (Full OS kernel boot & cloud-init) |
| Root & Kernel Control | Root inside container; host kernel shared | Full bare-metal/KVM root; custom kernel modules, eBPF, sysctl |
| Operating Systems | Linux (Ubuntu / Debian based CUDA runtimes) | Ubuntu 24.04 LTS, Debian 12, or Windows Server GPU |
| Storage Persistence | Persistent Network Storage + ephemeral container scratch | Dedicated NVMe system disk preserved across stop/pause cycles |
| Docker in Docker / K8s | Requires privileged mode flag (Template dependent) | Native support for k3s, Docker daemon, Minikube, MicroK8s |
| Networking & Public IP | Dynamic port forwarding with reverse proxy endpoints | Dedicated Public IPv4/IPv6 with open ingress ports |
| Billing Model | 1s precision while active; zero fee when destroyed | 1s precision for GPU; small standby storage fee when paused |
Skip hours of dependency hell, driver matching, and CUDA conflicts. Deploy pre-configured templates directly onto rented GPUs funded with crypto.
Production LLM serving engine with PagedAttention, speculative decoding, and continuous batching.
Official development runtime with cuDNN 9, NCCL distributed communication, and full root access.
Modular graph-based generation workstation for Flux, Stable Diffusion, Animatediff, and ControlNet.
Lightweight local LLM runner supporting Llama 3.2, Qwen 2.5, DeepSeek, and Mistral out of the box.
Optimized manual backprop kernels providing 80% VRAM reduction and 2x faster training for Llama & Mistral.
SSH pod for Parano1d (NOID) on RTX 5090, RTX 4090, L40S, RTX 3090, or A100. Driver 580 or newer. Public payout address only.
Designed for complex multi-turn LLM agent execution, regex-constrained decoding, and RadixAttention.
Hosts listen eine Karte. Du lädst das Konto mit Krypto. Die Maschine läuft, bis du sie stoppst.
Zahle USDT, USDC, ETH, SOL oder BNB ein. Keine Sitzgebühr, keine Mindestlaufzeit. Die Stundenzahl auf der Karte ist das Angebot. Die Rechnung ist dieses Angebot mal die Sekunden, die der Pod lief.
PyTorch, vLLM, ComfyUI, llama.cpp und Ollama starten aus einer Vorlage. Brauchst du Platte und SSH, ist es dieselbe GPU zum selben Angebot. Erst ein kurzer Lauf, dann eine größere Karte.
Durchsuche den Markt, starte mit einer Vorlagen-ID und stoppe die Miete. Konsole und API folgen dieser Reihenfolge. Lies das Krypto-Guthaben vor einem langen Job.
Zuerst der Speicher. Dann ein Angebot, das du neu starten kannst, oder eines, das du laufen lässt. Dasselbe Krypto-Guthaben zahlt alles.
Ein 7B–14B-Chat passt auf viele 24-GB-Karten. Serving ist kein Training. Prüfe die Kontextlänge, bevor du einem billigen Angebot traust.
vLLM-Anleitung öffnen →Starte mit einer GPU, schreibe einen Checkpoint und gehe erst dann auf mehr Speicher. Fünf ruhige Minuten sind billiger als eine gescheiterte Nacht.
LoRA-Anleitung öffnen →Generierungsvorlagen laden Gewichte beim ersten Start. Gib ihnen die empfohlene Platte und stoppe den Pod, wenn die Charge fertig ist.
ComfyUI-Anleitung öffnen →Blender-Jobs nutzen dasselbe Guthaben wie eine Miete. Du zahlst die Sekunden, in denen die GPU arbeitet, keinen Monatssitz.
Render starten →RTX 5090, RTX 4090, L40S, RTX 3090 und A100. Das Angebot wird pro Sekunde berechnet. Nimm eine öffentliche Auszahlungsadresse mit.
NOID-GPU öffnen →Von Consumer-Karten bis H100, H200 und B200-Klasse. Der Katalog ist, was gerade ein Angebot hat, kein fester Monatsplan.
Einmal Krypto einzahlen. Vorlage starten. Pod stoppen, wenn die Charge draußen ist. Die Uhr stoppt mit.
Ein 7B–14B-Modell auf 24 GB, hinter vLLM, gestoppt wenn der Verkehr nachlässt.
Eine GPU, ein kurzer Test, dann eine größere Karte nur wenn der Checkpoint passt.
ComfyUI mit der empfohlenen Platte. Gewichte einmal laden. Der Pod endet mit der Charge.
Wie Angebot, Guthaben und Pod-Uhr zusammenpassen.
Öffne den Live-Markt, zahle On-Chain-Krypto ein und starte in Sekunden. Abrechnung pro Sekunde, ohne lange Bindung.