NovaPodエンタープライズ GPU レンタル - H200
$2.76/hr
今すぐ注文- GPU: H200
- アーキテクチャ: Hopper
- CUDA コア: 16,896
- FP32: 67 TFLOPS
- GPU メモリ: 141 GB HBM3e
- 帯域: 4,800 GB/s
- コンピュート: 9.0
- ライブオファー: 82
- 中央気配: $2.76/hr
- 料金: 秒単位、最低時間なし
クラウド GPU レンタル
ライブの時間単価で GPU を借りる。
ライブ市場で NVIDIA H100、A100 GPU、H200、RTX 4090 を確認してください。GPU レンタル料金はカードの売り気配です。USDT、USDC、SOL、ETH を入金し、ポッドが動いた秒だけ支払います。
ワークロードと暗号資産の見積もり
必要なコンピュートを計算し、暗号資産で決済します。
モデルを実際の VRAM 要件に合わせてください。ライブのスポット料金で費用を見積もり、選んだ暗号資産での支払額をその場で確認できます。
1. AI ワークロードを選んでください
1時間（短いテスト）24時間（1日の実行）7日（LoRA 学習）30日（常時 API）
推奨ハードウェア仕様
必要な VRAM80 GB 合計
インターコネクトNVLink 4.0 (900 GB/s)
既定スタックvLLM 0.6.3 / OpenAI-compatible API
ライブのスポット見積もり1秒の請求精度
見積もり合計
$54.00USD
暗号資産の支払い:54.00 USDT
単価$2.25 / GPU / hr
クラスタ消費レート$2.25 / hr
割り当て GPU1x NVIDIA H100 SXM5
事前割り当てストレージNVMe 高 IOPS（込み）
起動
Solana、TRON、Ethereum、BSC で入金 · KYC 不要
ライブのアスクです。固定料金表ではありません
暗号資産クレジットで借りられる GPU
各カードの数字は、今いちばん低いアスクです。クレジットは暗号資産の入金から来ます。時間はそのアスクを秒単位で数えます。
エンタープライズ GPU レンタル - H100 SXM
$1.21/hr
今すぐ注文- GPU: H100 SXM
- アーキテクチャ: Hopper
- CUDA コア: 16,896
- FP32: 67 TFLOPS
- GPU メモリ: 80 GB HBM3
- 帯域: 3,350 GB/s
- コンピュート: 9.0
- ライブオファー: 65
- 中央気配: $1.68/hr
- 料金: 秒単位、最低時間なし
エンタープライズ GPU レンタル - H100 PCIE
$1.57/hr
今すぐ注文- GPU: H100 PCIE
- アーキテクチャ: Hopper
- CUDA コア: 14,592
- FP32: 51 TFLOPS
- GPU メモリ: 80 GB HBM2e
- 帯域: 2,000 GB/s
- コンピュート: 9.0
- ライブオファー: 5
- 中央気配: $1.57/hr
- 料金: 秒単位、最低時間なし
エンタープライズ GPU レンタル - RTX A6000
$0.20/hr
今すぐ注文- GPU: RTX A6000
- アーキテクチャ: Ampere
- CUDA コア: 10,752
- FP32: 38.7 TFLOPS
- GPU メモリ: 48 GB GDDR6
- 帯域: 768 GB/s
- コンピュート: 8.6
- ライブオファー: 13
- 中央気配: $0.28/hr
- 料金: 秒単位、最低時間なし
エンタープライズ GPU レンタル - L40S
$0.30/hr
今すぐ注文- GPU: L40S
- アーキテクチャ: Ada Lovelace
- CUDA コア: 18,176
- FP32: 91.6 TFLOPS
- GPU メモリ: 48 GB GDDR6
- 帯域: 864 GB/s
- コンピュート: 8.9
- ライブオファー: 72
- 中央気配: $0.47/hr
- 料金: 秒単位、最低時間なし
エンタープライズ GPU レンタル - A40
$0.36/hr
今すぐ注文- GPU: A40
- アーキテクチャ: Ampere
- CUDA コア: 10,752
- FP32: 37.4 TFLOPS
- GPU メモリ: 48 GB GDDR6
- 帯域: 696 GB/s
- コンピュート: 8.6
- ライブオファー: 26
- 中央気配: $0.37/hr
- 料金: 秒単位、最低時間なし
オンデマンド GPU レンタル - RTX 5090
$0.26/hr
今すぐ注文- GPU: RTX 5090
- アーキテクチャ: Blackwell
- CUDA コア: 21,760
- FP32: 104.8 TFLOPS
- GPU メモリ: 32 GB GDDR7
- 帯域: 1,792 GB/s
- コンピュート: 12.0
- ライブオファー: 648
- 中央気配: $0.46/hr
- 料金: 秒単位、最低時間なし
オンデマンド GPU レンタル - RTX 3090
$0.07/hr
今すぐ注文- GPU: RTX 3090
- アーキテクチャ: Ampere
- CUDA コア: 10,496
- FP32: 35.6 TFLOPS
- GPU メモリ: 24 GB GDDR6X
- 帯域: 936 GB/s
- コンピュート: 8.6
- ライブオファー: 222
- 中央気配: $0.15/hr
- 料金: 秒単位、最低時間なし
柔軟なコンピュート方式
Docker GPU と完全ルート KVM VPS
ウェイト入りのすぐ動くコンテナが必要か、ルート権限と永続 NVMe のある仮想サーバが必要かを選んでください。
Docker GPU Pod15秒未満で即時起動
AI 学習、推論、迅速な試作に最適
構成済みの環境（PyTorch、vLLM、ComfyUI、Ollama）を JupyterLab または SSH ですぐ起動します。OS の負荷を抑え、GPU 性能だけを使います。
- PyTorch 2.4、CUDA 12.4、FlashAttention を同梱
- 最低の時間あたりスポットアスクは $0.10/hr から
- ログと指標をブラウザまたは CLI に直接ストリーム
ルート KVM VPS永続 NVMe ディスク
本番パイプラインとカスタムドライバに最適
カーネルが分離された完全な仮想サーバです。いつ止めても、NVMe システムディスクと導入済みツールはそのまま残ります。
- 開始直後から sudo ルート SSH
- ファイアウォールを設定できる専用パブリック IP
- いつでも停止し、待機ストレージ分だけ支払う
| 機能 | Docker GPU Pod | ルート KVM VPS |
|---|---|---|
| 仮想化方式 | GPU を直接パススルーする軽い Docker コンテナ | 専用ハードウェア仮想化の完全な KVM ハイパーバイザ |
| 起動遅延 | 15秒未満（ウェイトとイメージレイヤをキャッシュ） | 60〜90秒（OS カーネル全体の起動と cloud-init） |
| ルートとカーネル制御 | コンテナ内のルート。ホストカーネルは共有 | ベアメタル/KVM ルート。カスタムカーネルモジュール、eBPF、sysctl |
| オペレーティングシステム | Linux（Ubuntu / Debian ベースの CUDA ランタイム） | Ubuntu 24.04 LTS、Debian 12、または Windows Server GPU |
| ストレージの保持 | 永続ネットワークストレージと一時コンテナスクラッチ | 停止と一時停止をまたいで残る専用 NVMe システムディスク |
| Docker in Docker / K8s | 特権モードフラグが必要（テンプレートによる） | k3s、Docker デーモン、Minikube、MicroK8s を標準サポート |
| ネットワークとパブリック IP | リバースプロキシ経由の動的ポート転送 | 入口ポートを開けられる専用パブリック IPv4/IPv6 |
| 請求方式 | 稼働中は1秒精度。削除後の料金はゼロ | GPU は1秒精度。一時停止中は少額の待機ストレージ料金 |
ワンクリック ML フレームワーク 37 以上
37以上のテンプレートをすべて見る 構築済みスタック。90秒未満で準備できます。
依存関係、ドライバ、CUDA の衝突に何時間も使わないでください。暗号資産で支払った GPU に、構成済みテンプレートを直接デプロイします。
LLM 推論最小 24 GB
vLLM 高スループット提供
OpenAI 互換 API で、連続バッチと PagedAttention を使う高スループット LLM 提供です。
OpenAI 互換連続バッチPagedAttention
学習最小 16 GB
PyTorch 学習スタック
CUDA と FlashAttention を合わせた PyTorch イメージで、学習とファインチューニングをすぐ始めます。
PyTorch 2.4CUDA 12.4Jupyter と SSH
生成メディア最小 24 GB
ComfyUI 画像と映像
Flux と SDXL のウェイトを用意した ComfyUI で、画像と映像フレームを作ります。
Flux / SDXL取得済みウェイトWeb UI
対話型 LLM最小 16 GB
Ollama ローカルモデル
オープンウェイトのモデルを取り込んですぐ対話できる、簡単な LLM ランタイムです。
オープンウェイト簡単な APIすばやい起動
ファインチューニング最小 24 GB
Unsloth LoRA ファインチューニング
メモリ使用を抑えた Unsloth で、LoRA と QLoRA のアダプタを学習します。
LoRA / QLoRA低い VRAMチェックポイント
NOID最小 24 GB
NOID SSH ポッド
RTX 5090、RTX 4090、L40S、RTX 3090、A100 上の Parano1d（NOID）向け SSH ポッドです。ドライバ 580 以降。公開の支払いアドレスのみを使います。
RTX 5090 から A100SSH CUDA ベース秒単位のアスク
エージェントとツール呼び出し最小 24 GB
SGLang 構造化 LLM エンジン
複数ターンの LLM エージェント、正規表現制約デコード、RadixAttention 向けのエンジンです。
RadixAttention キャッシュマルチモーダル高い同時実行
この市場を使う理由
ライブの売り気配で見る GPU レンタル料金
いちばん安い GPU レンタルは月額ではなく、いまの売り気配です。NVIDIA H100、A100 GPU、RTX は同じ暗号資産残高で支払います。
暗号資産を入れて、秒で出る
USDT、USDC、ETH、SOL、BNB を入金します。席料も最低稼働時間もありません。カードの時間単価が売り気配です。請求は、その気配にポッドが動いていた秒数を掛けた金額です。
1sポッド稼働中の課金単位
USDTUSDC、ETH、SOL、BNB も使えます
テンプレートか、自分で使うマシン
PyTorch、vLLM、ComfyUI、llama.cpp、Ollama はテンプレートから起動します。ディスク全体と SSH が要るときは、同じ GPU を同じ気配で使います。短く試し、そのあと大きいカードへ移します。
38すぐ起動できるテンプレート
コンソール、CLI、API キー
市場を検索し、テンプレート ID でデプロイし、終わったらレンタルを止めます。コンソールと API も同じ順です。長いジョブの前に暗号資産残高を確認してください。
ワークロード
目の前の仕事に合う計算
先にメモリを合わせます。再開できる気配を選ぶか、つけたままにする気配を選びます。残高はひとつです。
オープンモデルのサービング
vLLM · Ollama7B–14B のチャットモデルは 24GB のカードに載ることが多いです。サービングは学習ではありません。安い気配を信じる前にコンテキスト長を確認してください。
vLLM の手順を開く →LoRA でファインチューン
LoRAGPU 1 枚で始め、チェックポイントを書いてからメモリを上げます。静かな 5 分は、失敗した一晩より安いです。
LoRA の手順を開く →画像と動画の生成
ComfyUI生成テンプレートは初回起動で重みを落とします。推奨ディスクを渡し、バッチが終わったらポッドを止めてください。
ComfyUI の手順を開く →借りた GPU でレンダー
BlenderBlender のジョブもレンタルと同じクレジットです。GPU が動いた秒だけ払い、月額の席はありません。
レンダーを開始 →NVIDIA GPU で NOID を掘る
NOID GPURTX 5090、RTX 4090、L40S、RTX 3090、A100。気配は秒単位で請求されます。公開の受取アドレスを用意してください。
NOID GPU を開く →カタログ
24GB から H100 までの GPU レンタル料金
カードを開いてレンタル料金を見てください。H100、A100、H200、RTX 4090、RTX 5090 にはそれぞれ開始気配があります。起動できるオファーはマーケットにあります。
RTX 4090
RTX 5090
H100
H200
A100
L40S
起動する前
VRAM がチェックポイントを収められること
中央値を大きく下回る気配はもう一度見る
中断できる仕事は、再開できるカードへ
動いたあと
接続情報はレンタル画面にある
ディスクを消す前に出力をコピーする
ポッドを止めると課金も止まる
チームの使い方
短く回して、そのあと大きいカード
暗号資産で一度入金します。テンプレートを起動し、バッチが終わったらポッドを止めます。時計も一緒に止まります。
LLM サービング
24GB カード上の 7B–14B、vLLM の後ろ。トラフィックが落ちたら止めます。
LoRA ファインチューン
GPU 1 枚で短く検証し、チェックポイントが入るときだけ大きいカードへ。
画像生成
推奨ディスクの ComfyUI。重みは一度だけ落ち、バッチはポッドと一緒に終わります。
FAQ
GPU レンタル料金
時間あたりの気配、暗号資産残高、ポッドの時計がどう噛み合うか。
料金
GPU レンタル料金はどう請求されますか？
時間あたりの気配を秒に割ります。ポッドが動く毎秒、その分が暗号資産クレジットから引かれます。ポッドを止めると時計も止まります。
どの資産で残高を入れますか？
Ethereum、BNB Smart Chain、TRON、Solana の USDT と USDC、それに ETH、SOL、BNB。入金アドレスはアカウントと一緒に作られます。
GPU レンタル料金は契約単価ですか？
違います。いま一番低い売り気配です。横の中央値で、その気配が普通かどうか分かります。
起動
どう始めますか？
アカウントを作り、暗号資産を入金し、GPU を開いてテンプレートでデプロイします。SSH や Jupyter はカタログのカードではなく、レンタル画面に出ます。
どのカードを選べばよいですか？
VRAM から見てください。RTX 4090 のレンタルは多くのファインチューンと画像モデルに足ります。70B はたいてい H100 か NVIDIA A100 GPU のレンタルが要ります。
GPU を借りる
マーケットを開き、ライブの GPU レンタル料金を比べ、暗号資産を入れて始めます。請求は秒単位です。
178
モデル
$0.02
時間あたり最安
38
テンプレート