Free GPU Access
Access NVIDIA A100 GPUs for free. Run AI models without buying hardware.
ประมวลผลโค้ดบน GPU NVIDIA A100
PyTorch, TensorFlow, CUDA 12.4 - จ่ายด้วยท็อคเกอร์ ไม่จำเป็นต้องใช้บัตรเครดิต
จำนวนโต๊กเกอร์/ นาที
หน่วยความจำภาพ
ฐานข้อมูล ML
การคำนวณของ GPU ทำงานภายใน Free.ai Coder IDE
หน่วยประมวลผล NVIDIA A100
หน่วยความจำภาพยนตร์ HBM 20GB CUDA 12.4 ทำงาน PyTorch, TensorFlow, JAX และโค้ด CUDA ทุกตัว
สต็อกที่ติดตั้งไว้ก่อนหน้านี้
ไพทอน 3.12, PyTorch, TensorFlow, เครื่องแปลงรูป, เครื่องกระจาย, เรียนรู้ด้วย Scikit, ปานามา, ห้องทดลองจูปายเตอร์
จ่ายด้วยเหรียญ
10,000 ชิ้น/นาทีสำหรับ GPU 10 ชิ้น/นาทีสำหรับ CPU เท่านั้น ใช้ชิ้นฟรีของคุณทุกวัน หรือซื้อเพิ่ม
ค่าเปรียบเทียบ
| Free.ai หน่วยประมวลผลภาพจิ๊กซอว์ | กล่องโต้ตอบ Google Colab Pro | เครื่องมือแก้ไข | รีนพอดName | |
|---|---|---|---|---|
| หน่วยประมวลผลภาพจิ๊กซอว์ | ขนาด: | ตัวเลือก | 80 จีบ | 80 จีบ |
| ค่า | 0.81 ดอลลาร์/ชั่วโมง | 12 ดอลลาร์ต่อเดือน | 1.10 เหรียญ/ชม. | 0.74 เหรียญ/ชม. |
| จำนวนการคอมมิทที่น้อยที่สุด | ไม่มี | ทุกเดือน | ทุกชั่วโมง | ทุกชั่วโมง |
| ใบเสร็จรับเงิน | ไม่จำเป็น | จำเป็น | จำเป็น | จำเป็น |
| IDE ที่รวมอยู่ในตัว | ใช่ (ผู้เขียนรหัส) | สมุดบันทึกเท่านั้น | ไม่มี | ไม่มี |
| ตัวแทนการเขียนโค้ด AI | ใช่ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
สิ่งที่คุณทำได้
ปรับแต่งทรานซิสเตอร์ ฝึก CNN ทำการทดลอง ด้วยการเข้าถึง CUDA อย่างเต็มที่
เรียกใช้ Stable Diffusion, FLUX หรือโมเดลการกระจายตัวอื่น ๆ ด้วยพารามิเตอร์ของคุณเอง
โหลดโมเดล HuggingFace และทำการสรุป ทดสอบโมเดลก่อนที่จะใช้
ประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย pandas เร่งความเร็วด้วย GPU, RAPIDS หรือคาร์เนล CUDA ที่กำหนดเอง
โครงสร้างพื้นฐาน
หน่วยประมวลผลภาพ A100
หน่วยความจำภาพถ่าย
ไดรเวอร์ล่าสุด
รุ่นที่โหลดแล้ว