Перейти к содержанию

Децентрализованный маркетплейс GPU

Все свободные GPU.
Один суперкомпьютер.

Rent Resource объединяет видеокарты, простаивающие в домах, офисах и небольших дата-центрах, в единый маркетплейс. Арендуйте GPU в несколько кликов или зарабатывайте, пока ваша карта простаивает.

Арендовать GPUЗарабатывать на GPU
  • Почасовая цена, учёт до секунды
  • Не нужно настраивать серверы
  • Без контрактов

Проблема

В мире GPU двусторонняя проблема.

$1 500–$40 000

За одну современную GPU. Покупка недоступна большинству людей и разработчиков.

Миллионы GPU

В компьютерах геймеров, офисах и небольших дата-центрах, и они полностью простаивают.

  • Дорого покупать

    Цены на GPU и расходы на обслуживание крайне высоки.

    Арендуйте почасово и платите только за использованное время.

  • Очереди и сложность облаков

    Высокие цены, жёсткие квоты и долгосрочные контракты у крупных облаков.

    За вашу задачу конкурируют независимые провайдеры. Ни контрактов, ни настройки серверов.

  • Простаивающее железо

    У владельцев GPU нет простого способа зарабатывать на вычислительной мощности.

    Подключите видеокарту и получайте пассивный доход, пока она простаивает.

  • Одной GPU недостаточно

    Для обучения AI-моделей нужны кластеры из нескольких GPU.

    Запустите готовый Ray-кластер из нескольких GPU одним запросом.

Решение

Модель Airbnb, созданная специально для вычислительной мощности.

Провайдер

Владелец GPU подключает видеокарту и получает пассивный доход, пока она простаивает.

Rent Resource

Безопасно соединяет обе стороны и берёт комиссию с каждой транзакции.

Клиент

Арендует нужную GPU в несколько кликов. Без серверов, настройки и контрактов.

Конкуренция между независимыми провайдерами удерживает цены ниже, чем у облачных гигантов.

Для разработчиков

От маркетплейса до работающего кода в несколько кликов.

Сравнивайте по реальным цифрам

В каждом предложении указаны модель GPU, измеренные TFLOPS, цена за час и рейтинг.

Примеры предложений. Реальные цены устанавливают провайдеры.

Готовый JupyterLab в один клик

Защищённая токеном среда открывается в браузере. Пишите код прямо на GPU.

Ray-кластеры из нескольких GPU

Запросите N GPU. Мы выберем самые дешёвые из доступных, запустим head и worker-узлы и выдадим адрес ray://.

Или автоматизируйте всё скриптом

REST API, Python SDK без зависимостей и CLI, когда кликов уже не хватает.

# посмотреть, что доступно
$ curl https://apis.rentresource.cloud/gpus

# запустить Ray-кластер из 4 GPU
$ curl -X POST https://apis.rentresource.cloud/clusters \
    -H "X-API-Key: $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"gpu_count": 4}'

Для владельцев GPU

Ваша GPU спит большую часть дня. Пусть она приносит доход.

Приложение провайдера · превью
Обнаруженная GPUNVIDIA RTX 4090 · 24 GB
СтатусОстановлено

Нет графического интерфейса? Одна команда в Linux:

curl -fsSL https://apis.rentresource.cloud/install.sh | sudo PROVIDER_API_KEY=<your-key> bash
  • Приложение для Windows, macOS и Linux: запуск и остановка одной кнопкой
  • Устанавливайте свою цену и следите за доходом на панели в реальном времени
  • Выводите средства через Stripe или в виде токенов-вознаграждений CGT на Solana
Открыть панель провайдера

Ориентировочный валовой доход в месяц

$120

Это калькулятор, а не обещание. Сумма до комиссии платформы и расходов на электричество; реальный доход зависит от спроса на вашу GPU.

Основной продукт

Как работает аренда GPU: пять шагов.

  1. 01

    Выбор

    Вы выбираете GPU на маркетплейсе и образ, который хотите запустить.

  2. 02

    Проверка

    Перед запуском проверяются способ оплаты и политика безопасности.

  3. 03

    Запуск

    Агент провайдера запускает защищённый Docker-контейнер.

  4. 04

    Подключение

    Вы подключаетесь к готовой среде JupyterLab через защищённый туннель.

  5. 05

    Оплата

    Когда вы останавливаете аренду, оплата за использованное время рассчитывается автоматически.

session.log · пример

rent gpu=12 image=pytorch/pytorch:latest

payment method on file

image policy passed

agent: docker run --cap-drop=ALL ...

container running

reverse tunnel open

JupyterLab ready, token issued

rental stopped

billed for time used, provider credited

Доверие и безопасность

Как доверять чужому компьютеру?

Заставить его постоянно это доказывать. Результаты формируют рейтинг доверия каждой машины, и он показан прямо в её предложении на маркетплейсе.

  1. 01

    Проверка подписи Ed25519

    У каждого агента свой криптографический ключ. Сервер отправляет случайный challenge, агент подписывает его и возвращает.

  2. 02

    Proof-of-compute

    Детерминированная задача на цепочке SHA-256 доказывает, что узел действительно выполнил вычисления.

  3. 03

    Бенчмарк GPU

    Реальный тест CUDA при регистрации: заявленное оборудование показывается с измеренными TFLOPS.

attestation · пример

serverchallenge nonce=7c1e04ab…

agented25519 sig=9fd2a61c…

serververified signature matches registered key

servercompute sha-256 chain, 200,000 rounds

agentresult e40b77d2…

serververified result reproduced

Показывается в предложенииРейтинг доверия обновлён

Код клиента работает в изолированной песочнице, защищая машину провайдера:

  • --cap-drop=ALL
  • no-new-privileges
  • Лимиты CPU, памяти и процессов
  • Опциональная изоляция gVisor
  • Образы криптомайнеров заблокированы
  • LAN провайдера и облачные метаданные защищены

Техническая зрелость

Создано на случай, когда узел исчезнет.

  • Отказоустойчивость

    Если узел отключается, его аренды закрываются, GPU освобождаются, а с клиента не взимается плата.

  • NAT и туннели решены

    Обратные туннели FRP делают провайдера с домашним интернетом доступным откуда угодно.

  • Постоянное хранилище

    Диск /workspace, который сохраняется после перезапусков, и S3-совместимое хранилище для датасетов и весов моделей.

  • Горизонтальное масштабирование

    Несколько реплик бэкенда через Redis pub/sub, без sticky-сессий.

  • Наблюдаемость

    Метрики в стиле Prometheus и структурированные логи по всей control plane.

  • Шифрование по умолчанию

    Автоматический TLS на каждом эндпоинте, хешированные API-ключи и опциональная двухфакторная авторизация.

Традиционные платежи

Stripe

Клиенты платят картой через PaymentIntents, провайдеры получают выплаты через Stripe Connect. Внутренний реестр учитывает заработок, комиссии и балансы.

Блокчейн-расчёты

CGT на Solana

Провайдеры могут получать расчёты в CGT, токене-вознаграждении стандарта SPL. Вывод средств — это on-chain транзакции, подтверждаемые подписью.

CGT — механизм вознаграждений платформы. Он не предлагается как инвестиция.

Новое направление · Скоро

AAA-игры на максимальной графике на простом ноутбуке.

Игровой ПК стоит от $1 000 до $3 000, и миллионы людей остаются со старыми машинами. С Rent Resource игра работает на мощной удалённой GPU: к вам идёт видеопоток с низкой задержкой, а обратно — ваше управление.

  1. 01

    Выберите машину

    В разделе Gaming выберите ПК с GPU, например RTX 4080.

  2. 02

    Один клик, одна сессия

    Всю работу делает существующая инфраструктура аренды, туннелей и биллинга.

  3. 03

    Подключайтесь и играйте

    В браузере или лёгком клиенте. Без драйверов и настройки.

  4. 04

    Почасовая оплата

    Когда сессия заканчивается, оплата считается так же, как при аренде GPU.

Фундамент уже построен

  • Парк GPU и агент
  • Почасовой биллинг
  • Обратные туннели через NAT
  • Изоляция и система доверия
  • Слой видеостриминга с низкой задержкойв разработке

Геймерам

Вместо компьютера за $1 500 — топовый опыт по доступной почасовой цене. Локальная сеть провайдеров означает, что игра работает ближе к вам.

Провайдерам

Совершенно новая аудитория арендаторов вашей GPU, далеко за пределами AI-разработчиков.

Дорожная карта

Где мы сейчас и куда идём.

Готово

Платформа работает от начала до конца

  • Аренда одной GPU
  • Ray-кластеры из нескольких GPU
  • Платежи и выплаты через Stripe
  • Расчёты в CGT на Solana
  • Аттестация и рейтинги доверия
  • Обратные туннели через NAT
  • Приложение, CLI и SDK
  • Консоль администратора

Скоро

Облачный гейминг

Аренда ПК с GPU для игр на новом слое видеостриминга с низкой задержкой. Это открывает второй, массовый рынок на той же инфраструктуре.

Как это работает

В планах

Идём глубже

Ray-кластеры на нескольких хостах
Настоящие кластеры на множестве отдельных машин.
TEE и zkML
Криптографическое доказательство самих вычислений.
Управление через токен
Решения платформы формируются через токен CGT.
Стейкинг и слэшинг
Провайдеры подкрепляют свою надёжность залогом.

Пусть свободные мощности работают.

Арендовать GPUЗарабатывать на GPU