●RTX 4090 -- 24 units online●A100 80GB -- 12 units available●H100 SXM -- 8 units ready●RTX 4070 Ti -- 48 units online●A100 40GB -- 16 units available●H100 NVL -- 4 units ready●RTX 4090 -- 24 units online●A100 80GB -- 12 units available●H100 SXM -- 8 units ready●RTX 4070 Ti -- 48 units online●A100 40GB -- 16 units available●H100 NVL -- 4 units ready●RTX 4090 -- 24 units online●A100 80GB -- 12 units available●H100 SXM -- 8 units ready●RTX 4070 Ti -- 48 units online●A100 40GB -- 16 units available●H100 NVL -- 4 units ready
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[ sys.gpu.ready ]

Supercharged GPU Power, Instantly

Bare-metal GPU instances with per-second billing. No cold starts, no hidden fees. Deploy H100s, A100s, and consumer GPUs in under 10 seconds.

GPU-NODE-7f3a
NVIDIA A100-SXM4-80GB
GPU Utilization72% / 100%
GPU Temperature64°C / 100°C
VRAM Usage18.4 GB / 80 GB
CPU Load34% / 100%
1,980 MHz
Clock Speed
1,593 MHz
Memory Clock
287W / 400W
Power Draw

Build Your Rig

Configure your perfect GPU instance. Pay only for what you use.

$ turbo configure --interactive
GPU ModelRTX 4090
RAM64 GB
NVMe Storage500 GB
gpu: RTX 4090
ram: 64 GB DDR5
storage: 500 GB NVMe
os: Ubuntu 22.04 + CUDA 12.2
network: 10 Gbps

Your Price

$1.17
PER HOUR
$28.03
Per Day
$841
Per Month
Per-Second Rate
$0.000324

Live Cost Simulator

See exactly how our per-second billing works. Start the timer and watch the cost tick up in real time.

$0.000000
0s elapsed · RTX 4090 @ $0.000324/sec

What Can You Run?

Popular AI models and their recommended GPU configurations

Stable Diffusion XL

VRAM: 8 GB
Min: RTX 4060 Ti+
Speed: ~2s/image

LLaMA 2 70B

VRAM: 40 GB
Min: A100 40GB+
Speed: ~45 tok/s

Whisper Large v3

VRAM: 10 GB
Min: RTX 4070 Ti+
Speed: ~30x realtime

CodeLlama 34B

VRAM: 20 GB
Min: RTX 4090+
Speed: ~60 tok/s

Mixtral 8x7B

VRAM: 48 GB
Min: A100 80GB+
Speed: ~55 tok/s

FLUX.1 Pro

VRAM: 24 GB
Min: RTX 4090+
Speed: ~4s/image

GPT-NeoX 20B

VRAM: 45 GB
Min: A100 80GB+
Speed: ~35 tok/s

SAM (Segment Anything)

VRAM: 6 GB
Min: RTX 4060 Ti+
Speed: ~100ms/mask

Developer Stories

Real engineers, real workloads, real results

“Trained a 7B parameter model in 3 hours. On AWS it took 11 hours for the same job.”

from turbogpu import Instance gpu = Instance("H100", region="us-east") gpu.run("python train.py --model llama-7b") # Training complete: 2h 47m
Sarah Chen
ML Engineer @ Anthropic

“I render 4K cinematics overnight. The cost? Less than my morning coffee.”

$ turbo launch --gpu rtx4090 --storage 1tb $ turbo exec blender -b scene.blend -o //render -a # Rendered 2,400 frames in 6h 12m # Total cost: $6.14
Jake Mueller
Indie Game Dev

“The API is clean, the GPUs are fast, and the pricing is transparent. What more do you need?”

import turbogpu as tg cluster = tg.Cluster(gpus=4, type="A100-80GB") result = cluster.distributed_train( model="stable-diffusion-xl", dataset="laion-5b-subset" ) # Loss converged at epoch 12
Priya Kapoor
AI Researcher @ Stanford

Why Not AWS?

Transparent pricing. No surprises. No egress fees.

ProviderA100 80GBH100 80GBSpin-up TimeMin BillingEgress
TurboGPUBEST$1.89/hr$3.99/hrInstantPer secondFree
AWS (p5)$4.10/hr$8.22/hr2-5 min1 hour$0.09/GB
GCP (a3)$3.67/hr$7.21/hr1-3 min1 minute$0.12/GB
Azure (ND)$3.80/hr$7.85/hr3-8 min1 hour$0.087/GB

* Pricing as of March 2026. Cloud provider rates may vary by region and commitment level.

Ready to Accelerate?

Spin up a GPU instance in under 10 seconds. No credit card required for your first hour.

$ pip install turbogpu && turbo launch --gpu a100