LatNet
Coreweave
AWS
Google Cloud1
デプロイを設定
テンプレートまたは独自のコンテナイメージを選択します。GPU、リージョン、上限価格など必要なリソースを指定し、ネットワークへリクエストを送信します。
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
オープンクラウドAIの次のフロンティアへ
世界中の GPU パワーを、わずかなコストで。
はじめる
LatNet で AI を加速
機械学習ワークロード向けの高性能 GPU をすぐにレンタルできます。複雑なインフラ構築なしで、学習、ファインチューニング、推論用の事前設定済み環境を起動できます。
LatNet を起動LatNet コンソールでデプロイ
Docker コンテナを独立したクラウドネットワークへ移行します。事前構築済みテンプレートまたは SDL 設定ファイルを使い、自律的なインフラ上でコンピュートを直接起動できます。
今すぐデプロイ
コンピュートプロバイダーになる
未使用のサーバー容量を収益化できます。プロバイダーソフトウェアで GPU と CPU をグローバルネットワークに登録し、企業のデプロイから自動的に収益を得られます。
プロバイダーになる
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
仕組み
設定からワークロードの起動まで、わずか数秒です。
AI のためのスーパークラウド
閉ざされたコンピュートに高額な料金を払う必要はありません。高密度 GPU のグローバル市場へデプロイし、開発資金を最大限に活用できます。
Docker ネイティブ
リファクタリングは不要です。コンテナで動くものは LatNet でも動きます。アプリケーションコードを変更せずに従来のプロバイダーから移行できます。
3 倍長く学習
H100 は 1 時間 $1.33、AWS は $3.93。1 時間分の価格で約 3 時間のコンピュートを利用できます。料金は透明で、隠れた費用はありません。
ワンクリックテンプレート
Llama 3、DeepSeek、Stable Diffusion の事前設定済み環境を数秒で起動し、60 秒未満で設定から稼働中のコンテナへ移行できます。
世界中のシリコン供給
企業向け H100、A100 と高性能なコンシューマー向け RTX 5090 を利用できます。単一ノードの推論から大規模な相互接続学習クラスターまでオンデマンドで拡張できます。
Ray 分散クラスター
機械学習ワークロードを即座に拡張します。複雑な手動オーケストレーションなしで、マルチノード Ray クラスターを構築し、大規模モデルを学習・微調整できます。
運用の自律性
ネットワークルーティングとデータ所在地を完全に管理できます。閉鎖的な独自エコシステムから離れ、単一プロバイダーへのロックインや依存からアプリケーションを守ります。
Razer の話題の AI を支える
LatNet 上の推論
グローバルな AVA Mini キャンペーンを拡張するため、Razer はオープンソースの AIKit プラットフォームを LatNet の独立コンピュートネットワークと統合しました。分散した高性能コンシューマー GPU を単一の管理エンドポイントに集約し、手動のインフラ操作なしで信頼性の高い弾力的なスケーリングを実現しました。
$0.01生成画像 1 枚あたり
3.24s平均エンドツーエンド応答時間
15x集中型 API より低い推論コスト
「AI の未来に必要なのは優れたモデルだけではなく、効率的なインフラです。Razer AIKit では多くの用途がすでにローカルで動作しています。LatNet によって、それを分散クラウドへ拡張し、効率よくスケールできます。」
世界規模のグリッド。停止なし。
高可用性を前提に設計されたグローバルネットワークへ接続できます。集中型クラウドが単一障害点に依存する一方、LatNet は分散プロトコルによってワークロードの独立性を保ち、システム全体の障害に耐えます。
62稼働中のプロバイダー
14kvCPU
429GPU
86 TBメモリ
779 TBストレージ
構築を始める
セルフサービスコンソールからコンテナ化された AI ワークロードを起動するか、当社チームと企業向けインフラ設定を調整できます。