Nube de cómputo de IA con cripto
Alquila una GPU con cripto. Instancias NVIDIA H100, H200, B200 y RTX 5090 listas en menos de 15 segundos. Paga con USDT, USDC, SOL o ETH, por segundo. Sin 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
Recommended Hardware Spec
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.
$2.76/hr
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Pedir ahoraChoose 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.
Los hosts publican una tarjeta. Tú cargas la cuenta con cripto. La máquina corre hasta que la detienes.
Deposita USDT, USDC, ETH, SOL o BNB. No hay cuota de asiento ni tiempo mínimo. El número por hora de la tarjeta es la oferta. La factura es esa oferta por los segundos que el pod estuvo encendido.
PyTorch, vLLM, ComfyUI, llama.cpp y Ollama arrancan desde una plantilla. Si necesitas disco y SSH, es la misma GPU y la misma oferta. Prueba un rato corto y luego pasa a una tarjeta mayor.
Busca en el mercado, despliega con el id de la plantilla y detén el alquiler. La consola y la API siguen ese orden. Mira el saldo cripto antes de un trabajo largo.
Primero la memoria. Luego una oferta que puedas reiniciar, o una que puedas dejar corriendo. El mismo saldo cripto paga todas.
Un chat de 7B–14B cabe en muchas tarjetas de 24 GB. Servir no es entrenar. Revisa la longitud de contexto antes de fiarte de una oferta barata.
Abrir la guía de vLLM →Empieza con una GPU, guarda un checkpoint y solo entonces pide más memoria. Cinco minutos en silencio salen más baratos que una noche fallida.
Abrir la guía de LoRA →Las plantillas de generación descargan pesos en el primer arranque. Dales el disco recomendado y detén el pod cuando salga el lote.
Abrir la guía de ComfyUI →Los trabajos de Blender usan el mismo crédito que un alquiler. Pagas los segundos en que la GPU trabaja, no un asiento mensual.
Empezar un render →RTX 5090, RTX 4090, L40S, RTX 3090 y A100. La oferta se factura por segundo. Lleva una dirección de cobro pública.
Abrir NOID GPU →Desde tarjetas de consumo hasta H100, H200 y piezas tipo B200. El catálogo es lo que tiene oferta en vivo, no un plan mensual fijo.
Carga cripto una vez. Lanza una plantilla. Detén el pod cuando salga el lote. El reloj se detiene con él.
Un modelo de 7B–14B en 24 GB, detrás de vLLM, detenido cuando baja el tráfico.
Una GPU, una validación corta, y una tarjeta mayor solo si el checkpoint cabe.
ComfyUI con el disco recomendado. Los pesos se bajan una vez. El pod termina con el lote.
Cómo encajan la oferta, el saldo y el reloj del pod.
Abre el mercado en vivo, carga cripto on-chain y lanza el trabajo en segundos. Facturación por segundo, sin compromiso largo.