ল্যাটিটিউড.শ এ একটি একক ইনস্ট্যান্সে আমি কতগুলি জিপিইউ ব্যবহার করতে পারি?

উত্তর

ল্যাটিটিউড.শ এ বিতরণকৃত ট্রেনিং সমর্থন:

NVLink ইন্টারকানেক্ট সহ প্রতি ইনস্ট্যান্স সর্বোচ্চ 8 GPU। মাল্টি-নোড ট্রেনিং: না

প্রেক্ষাপটে, ৭০B প্যারামিটার মডেল ট্রেনিং সাধারণত ৮+ GPU প্রয়োজন উচ্চ ব্যান্ডউইথ ইন্টারকানেক্ট সহ। ল্যাটিটিউড.শ এ উপলব্ধ GPU মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত:

A30, RTX A5000, RTX A6000, L40S, RTX 6000 Ada, A100 SXM, H100 SXM, GH200, RTX PRO 6000

মাল্টি-GPU ইনস্ট্যান্স কনফিগারেশন এবং মূল্য দেখতে ভিজিট করুন।

ল্যাটিটিউড.শ কিভাবে বিতরণকৃত ট্রেনিং অবকাঠামো পরিচালনা করে দেখুন তাদের অফিসিয়াল ওয়েবসাইট

ল্যাটিটিউড.শ সম্পর্কিত আরও FAQ

গাইড যেখানে ল্যাটিটিউড.শ অন্তর্ভুক্ত

এই গাইডগুলোতে ল্যাটিটিউড.শ অন্যান্য ক্লাউড GPU প্রদানকারীদের সঙ্গে GPU বৈশিষ্ট্য, ফ্রেমওয়ার্ক, উপলব্ধতা এবং ডেভেলপার চাহিদা অনুযায়ী গ্রুপ করা হয়েছে।

ল্যাটিটিউড.শ GPU প্রদানকারী রিভিউ ও মূল তথ্য (মে 2026)

ল্যাটিটিউড.শ এর সংক্ষিপ্ত বিবরণ: সর্বোচ্চ তহবিল, লাভের ভাগ, ড্রডাউন নিয়ম, লিভারেজ, যন্ত্রপাতি, পেমেন্ট সূচি, পেমেন্ট পদ্ধতি, ট্রেডিং অনুমতি ও KYC। তথ্য যাচাই করা হয়েছে মে 2026 তারিখে।

ল্যাটিটিউড.শ GPU প্রদানকারী রিভিউ ও মূল তথ্য (মে 2026)
ল্যাটিটিউড.শ
২৩টি বিশ্বব্যাপী অবস্থানে বেয়ার মেটাল GPU ক্লাউড
Visit ল্যাটিটিউড.শ
ওভারভিউ
ট্রাস্টপাইলট রেটিং 3.7
সদর দফতর Brazil
প্রদানকারী প্রকার বেয়ার মেটাল
সেরা জন্য এআই প্রশিক্ষণ ইনফারেন্স বেয়ার মেটাল জিপিইউ ফাইন-টিউনিং গবেষণা নিবেদিত ওয়ার্কলোড জেনারেটিভ এআই
GPU হার্ডওয়্যার
GPU মডেল A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000
সর্বোচ্চ VRAM (GB) 96
সর্বোচ্চ GPU/ইনস্ট্যান্স 8
ইন্টারকানেক্ট NVLink
মূল্য নির্ধারণ
শুরু মূল্য ($/ঘন্টা) $0.35/hr
বিলিং সূক্ষ্মতা প্রতি ঘণ্টা
স্পট/প্রিম্পটিবল না
সংরক্ষিত ছাড় প্রযোজ্য নয়
ফ্রি ক্রেডিট রেফারেল প্রোগ্রামের মাধ্যমে $২০০
ইগ্রেস ফি নেই
স্টোরেজ স্থানীয় NVMe অন্তর্ভুক্ত (সর্বোচ্চ ৪x ৩.৮TB), ব্লক স্টোরেজ $০.১০/GB/মাস, ফাইলসিস্টেম স্টোরেজ $০.০৫/GB/মাস
ইনফ্রাস্ট্রাকচার
অঞ্চল ২৩টি অবস্থান: যুক্তরাষ্ট্র (৮টি শহর), ল্যাটিন আমেরিকা (৫), ইউরোপ (৫), এপ্যাক (৪), মেক্সিকো সিটি। GPU ডালাস, ফ্রাঙ্কফুর্ট, সিডনি, টোকিওতে
আপটাইম SLA ৯৯.৯%
ডেভেলপার অভিজ্ঞতা
ফ্রেমওয়ার্ক ML-অপ্টিমাইজড ইমেজ PyTorch TensorFlow (ব্যবহারকারী ইনস্টল করা) CUDA
ডকার সমর্থন না
SSH অ্যাক্সেস না
জুপিটার নোটবুক না
API / CLI না
সেটআপ সময় সেকেন্ড
Kubernetes সাপোর্ট না
ব্যবসায়িক শর্তাবলী
ন্যূনতম প্রতিশ্রুতি নেই
সম্মতি একক-ভাড়াটিয়া বিচ্ছিন্নতা DPA উপলব্ধ
ল্যাটিটিউড.শ