RunSnack 是一个工具，允许用户通过单个链接直接与他人共享 GPU 计算资源，无需账户或云平台。它面向需要短期访问 A100 或 4090 等硬件且无需传统基础设施的 ML 研究人员和学生。

  • 主机运行脚本以生成其 GPU 的可共享链接。
  • 租客在浏览器中打开链接即可访问带有 GPU 访问权限的即时 xterm.js 终端。
  • 计算在具有只读和降权设置的沙盒 Docker 容器内进行。
  • 数据传输使用 WebRTC 进行加密的对等通信，无需中央服务器可见性。
  • 市场是有机形成的，允许用户通过 Discord 或其他渠道直接协商价格。

作者希望 ML 社区就安全问题、缺失功能（如持久化存储）以及与现有服务相比的定价预期提供反馈。