Cherry Servers vs Latitude.sh – GPU-Anbieter Vergleich (April 2026)
Direktvergleich von Cherry Servers und Latitude.sh. Prüfen Sie maximales Funding, Gewinnaufteilung, tägliche und Gesamt-Drawdown-Regeln, Hebel, handelbare Assets, Auszahlungsfrequenz, Zahlungs- und Auszahlungsmethoden, Handelsberechtigungen und KYC-Beschränkungen vor dem Kauf einer Challenge. Daten aktualisiert April 2026.
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Cherry Servers
Bare-Metal-GPU-Server mit 24 Jahren Hosting-Erfahrung und vollständiger Hardware-Kontrolle.
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 4.6 | 3.7 |
| Hauptsitz | Lithuania | Brazil |
| Anbietertyp | Nicht verfügbar | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Rendering Forschung HPC generative KI Deep Learning | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| GPU Hardware | ||
| GPU-Modelle | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 80 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 2 | 8 |
| Interconnect | PCIe | NVLink |
| Pricing | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.16/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | 0 | 0 |
| Reservierte Rabatte | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | Keine | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Nicht verfügbar | Keine |
| Speicher | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/Monat) | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastructure | ||
| Regionen | Litauen, Niederlande, Deutschland, Schweden, USA, Singapur (6 Standorte) | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,97 % | 99,9 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (Bare Metal – vollständige Stack-Kontrolle) | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Minuten | Sekunden |
| Kubernetes Support | 1 | 0 |
| Business Terms | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | ISO 27001 ISO 20000-1 DSGVO PCI DSS | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
Cherry Servers
Latitude.sh