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# Visão geral

<u>**GPU Instance**</u> oferece computação de alto desempenho acessível e econômica, com acesso fácil a GPUs, tornando-a ideal para tarefas complexas de IA. Os usuários se beneficiam do aluguel sob demanda, otimizando tanto a eficiência quanto o custo-benefício.

## Recursos

* **Modelos integrados** abrangentes ajudam você a implantar rapidamente instâncias de GPU para tarefas de IA prontas para uso;
* Inicie uma instância de GPU **em segundos**, ajudando você a lidar rapidamente com picos de tráfego;
* Fornece nós em **várias regiões globais** para implantar GPUs mais próximas dos seus usuários e obter latência mínima;
* Fornece **armazenamento local gratuito** e permite anexar volume de rede, além de oferecer transferência de rede gratuita;
* O faturamento é **preciso por segundo**, cobrando apenas pelo tempo real de execução das instâncias de contêiner de GPU;
* **Preços acessíveis** reduzem os custos em até 50%.

## Terminologia

* **Imagem de contêiner**: referência de imagem OCI compatível com Docker, com suporte tanto a registros públicos quanto a repositórios privados com autenticação.
* **Variáveis de ambiente**: pares chave-valor de configuração em tempo de execução injetados nos contêineres para configuração dinâmica e gerenciamento de segredos.
* **Portas HTTP/TCP**: endpoints de rede expostos por contêineres para comunicação. Portas HTTP (por exemplo, 80, 443) para serviços web, portas TCP para protocolos de rede gerais.
* **Disco do contêiner**: partição do sistema de arquivos raiz que contém o SO e binários do sistema. Montada como leitura e gravação na inicialização do contêiner.
* **Disco de volume**: armazenamento efêmero de alto desempenho diretamente anexado à instância de GPU. Otimizado para cargas de trabalho intensivas em I/O, mas não persistente entre reinicializações da instância.
* **Volume de rede**: serviço de armazenamento anexado à rede que permite aos usuários acessar e gerenciar dados por meio de uma rede. Os dados podem ser armazenados em servidores remotos e acessados de qualquer dispositivo.

Se tiver alguma dúvida, você pode primeiro consultar as [Perguntas frequentes sobre GPU Instance](/docs/pt-BR/guides/faq#gpu-instance).