LatNet
Coreweave
AWS
Google Cloud1
إعداد عملية النشر
اختر قالبًا أو قدم صورة الحاوية الخاصة بك. حدد الموارد المطلوبة مثل GPU والمنطقة والسعر الأقصى، ثم أرسل الطلب إلى الشبكة.
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
السحابةالمفتوحةلآفاقAIالقادمة
استفد من قوة GPU عالمية بجزء بسيط من التكلفة.
ابدأ الآن
استأجر وحدات GPU عالية الأداء فورًا لأعباء تعلم الآلة. شغّل بيئات مجهزة مسبقًا للتدريب والضبط الدقيق والاستدلال من دون إعداد بنية تحتية معقدة.
شغّل LatNet
ابدأ الآن
سرّع AI على LatNet
استأجر وحدات GPU عالية الأداء فورًا لأعباء تعلم الآلة. شغّل بيئات مجهزة مسبقًا للتدريب والضبط الدقيق والاستدلال من دون إعداد بنية تحتية معقدة.
شغّل LatNetانشر عبر وحدة تحكم LatNet
انقل حاويات Docker إلى شبكة سحابية مستقلة. استخدم قوالب جاهزة أو ملف إعداد SDL لتشغيل الحوسبة مباشرة على بنية تحتية ذات سيادة.
انشر الآن
كن مزود حوسبة
حوّل سعة الخادم الخاملة إلى دخل. شغّل برنامج المزود لإدراج عتاد GPU وCPU في الشبكة العالمية وكسب عائد تلقائي من عمليات النشر المؤسسية.
كن مزودًا
فجوة الكفاءة
تسعير تحركه السوق مقابل هوامش المزودين التقليديين.
اختر طراز GPU
1
1h
لماذا توجد هذه الفجوة؟ يضع المزودون التقليديون أسعارًا ثابتة لحماية هوامش الشركات. تتحدد أسعار LatNet عبر مزاد عكسي عالمي يزيد استخدام العتاد. أنت تدفع مقابل الحوسبة الفعلية، لا مقابل نفقات المزود غير المباشرة.
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
كيف تعمل المنصة
انتقل من الإعداد إلى عبء عمل نشط خلال ثوانٍ.
سحابة فائقة للذكاء الاصطناعي
توقف عن دفع مبالغ زائدة لحوسبة مغلقة. انشر في سوق عالمي لوحدات GPU عالية الكثافة وزد قيمة مواردك الهندسية.
دعم أصيل لـ Docker
لا حاجة إلى إعادة الهيكلة. ما يعمل داخل حاوية يعمل على LatNet. انقل منظومتك من المزودين التقليديين من دون تغيير كود التطبيق.
تدريب أطول بثلاث مرات
تبلغ تكلفة H100 مقدار $1.33 في الساعة مقابل $3.93 على AWS. احصل على نحو 3 ساعات حوسبة بسعر ساعة واحدة، مع تسعير شفاف ومن دون رسوم مخفية.
قوالب بنقرة واحدة
شغّل بيئات مجهزة مسبقًا لـ Llama 3 وDeepSeek وStable Diffusion خلال ثوانٍ، وانتقل من الإعداد إلى حاوية نشطة في أقل من 60 ثانية.
إمداد عالمي من العتاد
استخدم H100 وA100 بمستوى مؤسسي إلى جانب RTX 5090 عالي الأداء. توسع عند الطلب من استدلال بعقدة واحدة إلى عناقيد تدريب مترابطة ضخمة.
عناقيد Ray الموزعة
وسّع أعباء تعلم الآلة فورًا. جهز عناقيد Ray متعددة العقد لتدريب النماذج الكبيرة وضبطها من دون تنسيق يدوي معقد.
استقلالية التشغيل
احتفظ بالتحكم الكامل في توجيه الشبكة ومكان البيانات. ابتعد عن الأنظمة المغلقة لحماية تطبيقك من الارتباط بمزود واحد والاعتماد على الموردين.
Razer تشغّل تجارب AI واسعة الانتشار
بالاستدلال على LatNet
لتوسيع حملة AVA Mini عالميًا، دمجت Razer منصة AIKit مفتوحة المصدر مع شبكة الحوسبة المستقلة في LatNet. ومن خلال تجميع وحدات GPU استهلاكية موزعة وعالية الأداء خلف نقطة وصول مُدارة واحدة، حقق الفريق توسعًا مرنًا وموثوقًا من دون تدخل يدوي في البنية التحتية.
$0.01لكل صورة مولدة
3.24sمتوسط زمن الاستجابة من البداية إلى النهاية
15xتكلفة استدلال أقل من واجهات API المركزية
«مستقبل AI لا يتعلق فقط بنماذج أفضل، بل ببنية تحتية فعالة. تعمل حالات كثيرة محليًا بالفعل عبر Razer AIKit، ومع LatNet نوسعها إلى سحابة لامركزية بكفاءة.»
شبكة عالمية بلا توقف.
استخدم شبكة عالمية مصممة لتوفر مرتفع. تعتمد السحابات المركزية على نقاط فشل مفردة، بينما يستخدم LatNet بروتوكولًا موزعًا للحفاظ على استقلال أعبائك ومقاومتها لأعطال النظام الشاملة.
62المزودون النشطون
14kوحدات vCPU
429وحدات GPU
86 TBالذاكرة
779 TBالتخزين
ابدأ البناء
شغّل أعباء AI داخل حاويات عبر وحدة التحكم الذاتية، أو نسّق مع فريقنا إعدادات بنية تحتية مؤسسية مخصصة.