GPU-Computing. ML-Notebooks. Eine IDE.
Eine Desktop-IDE mit Multi-Cloud-GPU-Marktplatz, integriertem JupyterHub, HPC-Cluster-Verwaltung und einem vollständigen Terminal-Computer. Hören Sie auf, zwischen fünf Tools zu wechseln, um ein Experiment durchzuführen.
GPU-Preise bei 9 Cloud-Anbietern vergleichen
Provisionieren Sie GPU-Compute von Hyperbolic, Google Cloud, Azure, Lambda Labs, CoreWeave und mehr. Sehen Sie Preise pro GPU, konfigurieren Sie Cluster und skalieren Sie — alles von einer Oberfläche.
Ein Dashboard. Neun Anbieter.
Preise pro GPU von Hyperbolic, Google Cloud, Thunder Compute, Azure, Hyperstack, Lambda Labs, CoreWeave, DataCrunch und AWS. Wählen Sie einen Anbieter, konfigurieren Sie Ihren Cluster und starten Sie — ohne die IDE zu verlassen.
HPC-Cluster-Orchestrierung
Verwalten Sie Slurm-Cluster, senden Sie Jobs, überwachen Sie Workloads. Verbinden Sie AWS ParallelCluster, On-Premises-Cluster oder Ihre lokale GPU — eine Steuerungsebene für alle Compute-Ressourcen.
Cluster-Dashboard
Verbundene Cluster, laufende Jobs, wartende Jobs — Live-Metriken aus Ihrer HPC-Infrastruktur. Local Compute Verbindungsstatus, Cluster-Verwaltung, Job-Queue mit per-Job-Status-Tracking.
Lokale GPU in drei Befehlen
Installieren Sie nexus-cli, starten Sie den Compute-Agenten, Hardware automatisch erkennen. Konfigurieren Sie Speicherzuweisungsgrenzen und Leerlauf-Timeout-Einstellungen. Ihre lokale GPU wird Teil des Compute-Verbunds.
JupyterHub mit GPU-Beschleunigung
GPU-beschleunigte ML-Notebooks integriert mit dem Nexus-Terminal, Dateibrowser und HPC-Compute-Fabric. Persistente Sitzungen, Echtzeit-Ausgabe, vollständiges Terminal neben Ihren Notebooks.
GPU-Notebooks + Terminal Seite an Seite
JupyterHub mit GPU-beschleunigten Notebooks neben dem Nexus Terminal Computer. GitHub-Dateibrowser links, GPU-Compute-Ausgabe im Terminal, Notebook in der Mitte.
Forschungsreife GPU-Compute
Hyperbolic Dedizierte GPU, DeepSeek-R1 über vLLM, MAPO Tournament-Optimierung mit spezialisierten Experten, MAP-Elites Quality-Diversity Archive — produktive ML-Forschungs-Workflows in JupyterHub.
CVAT-Integration für PCB-Inspektion
GPU-beschleunigte Computer-Vision-Annotation mit CVAT. PCB-Bilder hochladen, Fehlerkategorien definieren, Komponenten automatisch annotieren und ML-Modelle trainieren — alles in das Nexus-Terminal integriert.
CVAT + Terminal Pipeline
CVAT-Projekte mit 5 PCB-Fehlerkategorien — solder_bridge, cold_solder, trace_defect, misaligned_component, missing_component. Das Terminal lädt PCB-Bilder hoch und überwacht GPU-beschleunigte Inferenz in Echtzeit.
PCB-Fehlererkennungs-Pipeline
Vollständiges CVAT-Projekt für EE-Design PCB-Inspektion — 5 Fehlerkategorien mit farbcodierten Labels, Issue-Tracking und Raw/Constructor-Label-Editoren. GPU-beschleunigte Annotation und Modelltraining.
Automatisierte Symbol-Assemblierung
MAPO v3.0 sammelt Komponenten, Symbole, Datenblätter und Charakterisierungen für Ihre PCB-Designs. Analysieren, sammeln, überprüfen — durchgehend automatisiert.
228 Komponenten. Vollständig validiert.
Symbol Assembly sammelt 228 Komponenten, 228 Symbole, 12 Datenblätter und 221 Charakterisierungen automatisch. Ergebnisse überprüfen, von Grund auf neu analysieren oder akzeptieren und zur Validierung fortfahren.
Konfigurieren Sie Ihren gesamten Stack
KI-Verbindungen (Claude, Cursor, Windsurf), Provider-Routing über OpenRouter, lokale GPU-Compute für ML-Training, IDE-Plugin-Verwaltung und Bring-Your-Own-Key-Unterstützung — alles von einer Einstellungsseite.
Jede Fähigkeit erkunden
Echte Screenshots aus der Produktion. Klicken Sie auf ein Bild zum Vergrößern.
Compute Options: Multi-cloud GPU marketplace
HPC Dashboard: Cluster orchestration and job management
HPC Cluster Setup: SSH, Slurm, and container runtime configuration
Local Compute: Connect your own GPU with 3 commands
Starten Sie mit GPU-Compute
Laden Sie Nexus Forge herunter — kostenlos, quelloffen, MIT-lizenziert. GPU-Marktplatz, JupyterHub, HPC-Cluster und Terminal inklusive.