आंशिक GPU किराया

Clore.ai पर 8-GPU रिग में से 1 या 2 GPU किराए पर लें और जितना उपयोग करें उतना ही भुगतान करें

आपको पूरी मशीन किराए पर लेने की ज़रूरत नहीं है। सूचीबद्ध सर्वरों में से लगभग 60% पर आप बहु-GPU रिग से एक अकेला GPU निकाल सकते हैं और कीमत का अनुपातिक हिस्सा चुका सकते हैं। 24 अगस्त 2026 के स्नैपशॉट पर यह था 2,202 में से 1,331 सर्वर और 2,153 अलग-अलग GPU स्लॉट खाली — इनमें से कई ऐसे कार्ड हैं जिन्हें आप अन्यथा केवल $5/घंटा वाले आठ-GPU बॉक्स को किराए पर लेकर ही हासिल कर पाते।

इस संग्रह में लगभग हर गाइड एक GPU पर चलता है। 7B मॉडल को फाइन-ट्यून करना, Q4 पर Qwen3.8-27B सर्व करना, LTX-2.5 के साथ वीडियो बनाना — हर काम के लिए एक कार्ड। आंशिक किराया ही वह चीज़ है जो उन वर्कलोड्स को केवल बची-खुची एक-GPU मशीनों पर नहीं, बल्कि अच्छे हार्डवेयर पर लाती है।

यह कैसे काम करता है

8× RTX 5090 वाला रिग प्रतिदिन के रिग मूल्य पर सूचीबद्ध होता है। जब आप इनमें से 2 GPU किराए पर लेते हैं:

आपकी कीमत = rig_price × (gpu_count / total_gpus)

बाकी कुछ नहीं बदलता। बिलिंग अभी भी प्रति मिनट होती है, ऑर्डर अभी भी आपको SSH के साथ एक Docker कंटेनर देता है, और जिन GPUs के लिए आपने भुगतान किया है वे उनके हार्डवेयर UUID के माध्यम से आपके कंटेनर से बंधे होते हैं — इसलिए आवंटन रीबूट या PCI पुनः-एन्यूमेरशन के बाद भी बना रहता है, और कोई सह-टेनेंट उन्हें छू नहीं सकता।

रिग	पूरा रिग	आप लेते हैं	आप भुगतान करते हैं
8× RTX 5090 @ $4.80/घंटा	$4.80/घंटा	1 GPU	$0.60/घंटा
8× RTX 5090 @ $4.80/घंटा	$4.80/घंटा	2 GPUs	$1.20/घंटा
4× RTX 4090 @ $0.80/घंटा	$0.80/घंटा	1 GPU	$0.20/hr

जानने योग्य नियम

नियम	विवरण
केवल ऑन-डिमांड	स्पॉट ऑर्डर हमेशा पूरा रिग लेते हैं
केवल समान-मॉडल वाले रिग	मिश्रित रिग (2× 4090 + 6× 3090) को विभाजित नहीं किया जा सकता
होस्ट बाहर निकल सकता है	कुछ रिग, होस्ट की पसंद से, केवल पूरी मशीन के रूप में उपलब्ध होते हैं
GPU विशिष्ट होते हैं	आपके UUIDs उस ऑर्डर के लिए आपके हैं; अन्य टेनेंट्स को अलग कार्ड मिलते हैं
CPU, RAM और डिस्क को विभाजित नहीं किया जाता	रिग के सिस्टम संसाधन सह-टेनेंट्स के साथ साझा किए जाते हैं — यह जांच लें कि मशीन में सभी के लिए पर्याप्त RAM है, सिर्फ आपके लिए नहीं
ओवरक्लॉक प्रोफाइल	आंशिक ऑर्डर OC प्रोफाइल सेट नहीं कर सकता — API यह लौटाता है oc_not_supported_for_partial

बड़े रिग से एक GPU लेने से पहले सिस्टम RAM जांच लें। GPU आवंटन विशिष्ट होता है, सिस्टम मेमोरी नहीं। 32GB RAM वाला 8× रिग ऐसे वर्कलोड के लिए खराब होस्ट है जिसे अकेले 32GB चाहिए — ऐसे रिग खोजें जिनकी RAM उनके टेनेंट्स द्वारा उपयोग की जाने वाली कुल मात्रा से आराम से अधिक हो। पूरे फ्लीट में RAM का माध्य 32GB है, और शीर्ष डेसाइल 129GB है।

वेब UI से एक GPU किराए पर लेना

1. खोलें मार्केटप्लेस और एक मल्टी-GPU सर्वर चुनें।

2. सर्वर कार्ड पर, चुनें कि आपको कितने GPU चाहिए। जो सर्वर आंशिक किराये का समर्थन करते हैं, वे फ्री-स्लॉट पिकर दिखाते हैं; जो नहीं करते, वे केवल पूरे-रिग के लिए होते हैं।

3. जैसे-जैसे आप संख्या बदलते हैं, कीमत अनुपातिक रूप से अपडेट होती रहती है।

4. हमेशा की तरह इमेज और पोर्ट्स कॉन्फ़िगर करें, फिर किराए पर लें।

API से एक GPU किराए पर लेना

लिस्टिंग आपको बताती है कि क्या उपलब्ध है। partial_gpu_rental या तो है false या एक ऑब्जेक्ट:

{
  "id": 115625,
  "specs": { "gpu": "8x NVIDIA GeForce RTX 5090" },
  "partial_gpu_rental": {
    "total_gpus": 8,
    "available_gpus": 6,
    "free_indices": [0, 2, 4, 5, 6, 7]
  }
}

पारित करें gpu_count (और वैकल्पिक रूप से gpu_indices, चुने गए free_indicesमें से) ऑर्डर बनाते समय:

curl -X POST https://api.clore.ai/v1/create_order \
  -H "auth: $CLORE_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "renting_server": 115625,
    "type": "on-demand",
    "currency": "USD-Blockchain",
    "image": "pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel",
    "ports": {"22": "tcp"},
    "gpu_count": 2,
    "gpu_indices": [0, 2]
  }'

gpu_indices वैकल्पिक है — बस gpu_count पारित करें और बैकएंड आपके लिए फ्री GPU चुन लेता है। दोनों को छोड़ दें और आप पूरा रिग किराए पर लेते हैं।

के साथ Python SDK / CLI:

clore deploy 115625 \
  --image pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel \
  --type on-demand --currency USD-Blockchain \
  --gpu-count 2 --gpu-indices 0,2

from clore_ai import CloreAI

clore = CloreAI(api_token="...")
clore.create_order(
    server_id=115625,
    image="pytorch/pytorch:2.11.0-cuda12.8-cudnn9-devel",
    type="on-demand",
    currency="USD-Blockchain",
    gpu_count=2,
    gpu_indices=[0, 2],
)

आपको जो त्रुटियाँ वापस मिल सकती हैं, और उनका अर्थ क्या है:

त्रुटि	अर्थ
not_enough_free_gpus	आपके पढ़ने और लिखने के बीच किसी ने स्लॉट ले लिए — फिर से पढ़ें free_indices
invalid_gpu_count	1 से नीचे या इससे ऊपर total_gpus
gpu_indices_count_mismatch	सूची की लंबाई इसके बराबर नहीं है gpu_count
gpu_index_out_of_range	इसके बाहर एक इंडेक्स 0 … total_gpus-1
duplicate_gpu_index	एक ही इंडेक्स दो बार
partial_not_supported	मिश्रित-मॉडल रिग, या होस्ट ने बाहर निकलना चुना

क्या यह प्रति GPU सस्ता है?

कभी-कभी, और यह मुख्य बात नहीं है। स्नैपशॉट से, रिग आकार के अनुसार प्रति घंटे प्रति GPU की मध्य कीमत:

GPU	1-GPU सर्वर	2–3 GPUs	4–7 GPUs	8+ GPUs
RTX 4090	$0.165	$0.156	$0.172	$0.156
RTX 3090	$0.083	$0.083	$0.073	$0.083
RTX 3080	$0.079	$0.069	$0.058	$0.052
RTX 5090	$0.270	$0.271	$0.322	$0.443

पुराने कार्ड थोक में काफी सस्ते हो जाते हैं; RTX 5090 रिग प्रीमियम पर मूल्यांकित होते हैं। असल लाभ उपलब्धता है — आंशिक किराया लगभग एक हज़ार मल्टी-GPU मशीनों को अलग-अलग किराए पर लिए जा सकने वाले कार्डों में बदल देता है, और वहीं अधिकांश खाली 3090/4090/5090 क्षमता वास्तव में होती है।

अगले चरण

• GPU मूल्य और उपलब्धता — अभी क्या लाइव है

• जीपीयू तुलना — किस कार्यभार के लिए कौन सा कार्ड

• मल्टी-GPU सेटअप — जब आप वास्तव में पूरा रिग चाहते हों

• Python SDK · CLI ऑटोमेशन

लिंक्स

• मार्केटप्लेस

• Clore.ai API दस्तावेज़