Vast ai

什麼是 Vast ai

Vast ai（亦常寫作 Vast.ai）是一個專注於雲端 GPU 租用的市場型平台，透過簡潔的搜尋與比價介面，聚合多家資料中心與供應商的 GPU 資源，協助用戶以更低成本獲取深度學習訓練、推論與高效能運算所需的算力。平台提供按需（On-demand）、可中斷（Interruptible）與保留（Reserved）等多元定價選項，滿足從 AI 新創到大型企業的不同工作負載與預算彈性。Vast ai 強調資料安全與合規，與符合 HIPAA、GDPR、ISO 27001 的合作夥伴提供安全的 GPU 雲端環境；並內建 DLPerf 即時自動化效能評測，協助使用者以客觀指標挑選最佳硬體組合，在保有彈性與透明度的同時，有效將雲端運算成本降低數倍。

Vast ai 主要功能

• 雲端 GPU 比價搜尋：以型號、VRAM、價格、地區、供應商等條件快速篩選，清楚掌握性價比與可用性。
• 多樣定價模式：提供按需、可中斷與保留實例，兼顧成本節省與穩定性要求。
• DLPerf 基準測試：即時自動化效能評測，對常見深度學習工作負載進行量測，協助以數據選擇硬體。
• 合規與安全：與符合 HIPAA、GDPR、ISO 27001 的資料中心合作，提供安全、可稽核的運算環境。
• 彈性環境部署：支援常見深度學習容器映像與工具鏈，便於以熟悉環境快速啟動與遷移工作流程。
• API 與自動化：透過 API 將資源搜尋、啟動、釋放與監控整合到既有的 MLOps 或工作排程中。
• 成本可視化：依 GPU 小時費率與配置估算成本，搭配中斷與保留策略優化整體支出。
• 全球資源池：多地區資料中心與供應商選擇，降低延遲並提升資源彈性。

Vast ai 適用人群

適合需要高彈性 GPU 算力與成本控管的團隊與個人，例如機器學習工程師、資料科學家、研究實驗室、AI 新創、企業研發部門、影像與動畫渲染工作室、生醫與量化研究單位，以及短期高峰工作負載或專案型運算需求的使用者。

Vast ai 使用步驟

1. 建立帳號並登入：完成基本設定與必要的帳務資訊。
2. 搜尋與篩選資源：在搜尋介面以 GPU 型號、VRAM、價格、地區、供應商與網路/儲存條件進行篩選。
3. 參考效能指標：查看 DLPerf 與供應商提供的規格，評估對目標工作負載的實際效能。
4. 選擇定價模式：依穩定性與成本需求，決定使用按需、可中斷或保留方案。
5. 設定環境：挑選合適的映像或容器，配置磁碟容量、網路埠與啟動參數。
6. 啟動實例：一鍵部署並在控制台查看狀態與日誌。
7. 連線與運行：透過 SSH 或指定的開發工具接入，開始訓練、推論或渲染作業。
8. 監控與調整：留意資源使用率與費用，必要時調整配置或切換實例。
9. 保存成果與釋放：下載結果、同步到儲存，再關閉或釋放實例以避免不必要費用。

Vast ai 行業案例

生成式 AI 新創以可中斷實例進行大型語言模型微調，將實驗成本顯著降低；影像後製公司使用保留實例批次渲染 3D 動畫，確保交期穩定；學術團隊借助 DLPerf 挑選最適 GPU 組合，於計畫期間以按需模式快速擴充資源；生醫企業在合規資料中心中運行蛋白質結構預測與分子動力模擬，兼顧敏感資料的安全與合規。

Vast ai 收費模式

Vast ai 採市場化的 GPU 小時費率，實際價格依供應商、GPU 型號、VRAM、地區與可用性而變動。用戶可選擇按需、可中斷或保留定價，並透過即時搜尋介面比較不同供應商的成本與效能表現，常見情境下可將雲端運算支出顯著下降。費用以使用量為基礎計算，便於依專案週期彈性調度。

Vast ai 優點和缺點

Vast ai 熱門問題

• 問題 1: 可中斷（Interruptible）實例適合哪些工作負載？

  適合可檢查點、可恢復的任務，例如模型實驗、超參數搜尋與批次推論。需加入自動儲存與重啟機制，以降低被回收的風險影響。

• 問題 2: 如何用 DLPerf 選擇合適的 GPU？

  比較目標模型相近的 DLPerf 指標（如訓練吞吐量、記憶體占用），再綜合價格、VRAM 與網路帶寬，選擇性價比最高的配置。

• 問題 3: Vast ai 是否適合長期、穩定的生產環境？

  可透過保留實例獲得較高的穩定性與資源保障；若對 SLA 有嚴格要求，建議先以小規模驗證供應商品質再擴大部署。

• 問題 4: 資料安全與合規如何保障？

  平台與符合 HIPAA、GDPR、ISO 27001 的資料中心合作，並提供隔離與權限控管能力；使用者仍應依內控政策加密、分權與稽核。

• 問題 5: 可否使用自訂的深度學習環境？

  可以，透過選擇相容的容器映像與啟動參數即可部署自訂環境，並以 SSH 或常見工具連線運行工作負載。