Was ist der günstigste Stundenpreis für NVIDIA RTX PRO 6000?

Antwort

Der bestpreisige Cloud-NVIDIA RTX PRO 6000-Tarif, den wir verfolgen, liegt bei $1.71 pro Stunde auf Latitude.sh. Dieser Tarif basiert auf On-Demand-Abrechnung; Anbieter, die Spot-/vorübergehende Instanzen unterstützen, senken den Preis auf $1.69 pro Stunde – eine Ersparnis von etwa 1% für Arbeitslasten, die Unterbrechungen tolerieren können.

Wenn Sie sich auf reservierte Kapazität festlegen können, erwarten Sie einen weiteren Rabatt von up to 40%. Für Ad-hoc-Experimente empfehlen wir On-Demand; für mehrtägiges Pre-Training ein Mix aus Spot und On-Demand. Stundenzitate können sich wöchentlich ändern, da Anbieter konkurrieren, prüfen Sie also die Live-Tabelle, bevor Sie einen längeren Lauf starten.

Two tracked cloud providers currently offer NVIDIA RTX PRO 6000: Latitude.sh and RunPod. Latitude.sh has the cheaper rate at $1.71/hr.

Mehr FAQs zu NVIDIA RTX PRO 6000

RunPod vs Latitude.sh – GPU-Anbieter Vergleich (Juni 2026)

Direktvergleich von RunPod 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 Juni 2026.

Fazit: RunPod vs Latitude.sh

RunPod liegt insgesamt vorne und führt in 7 von 10 verglichenen Kategorien.

Wo RunPod führt

  • Startpreis ($/Std.) ($0.06/hr vs $0.35/hr)
  • Max. VRAM (GB) (288 vs 96)
  • Verfügbarkeits-SLA (9,999% vs 999%)
  • GPU-Modelle (30 vs 9)
  • Spot/Unterbrechbar
  • Frameworks (5 vs 4)

Wo Latitude.sh führt

  • Trustpilot-Bewertung (3.7 vs 3.4)
  • Regionen (8 vs 1)
  • Compliance (2 vs 1)

Wähle RunPod für KI-Training, Inferenz, Feinabstimmung. Wähle Latitude.sh für KI-Training, Inferenz, Bare-Metal-GPU.

Häufig Gestellte Fragen

Ist RunPod oder Latitude.sh besser?
RunPod führt in 7 von 10 verglichenen Kategorien. Die richtige Wahl hängt weiterhin von den für Sie wichtigsten Faktoren ab.
Wer hat einen besseren Trustpilot-Bewertung, RunPod oder Latitude.sh?
Latitude.sh (3.7 vs 3.4).
Wer hat einen besseren Startpreis ($/Std.), RunPod oder Latitude.sh?
RunPod ($0.06/hr vs $0.35/hr).
RunPod vs Latitude.sh – GPU-Anbieter Vergleich (Juni 2026)
RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
Visit RunPod
Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
Visit Latitude.sh
Übersicht
Trustpilot-Bewertung 3.4 3.7
Hauptsitz United States Brazil
Anbietertyp GPU-Fokussiert Bare Metal
Am besten für KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI
GPU-Hardware
GPU-Modelle B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000
Max. VRAM (GB) 288 96
Max. GPUs/Instanz 8 8
Interconnect NVLink NVLink
Preise
Startpreis ($/Std.) $0.06/hr $0.35/hr
Abrechnungsgranularität Pro Sekunde Pro Stunde
Spot/Unterbrechbar Ja Nein
Reservierte Rabatte 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) Nicht verfügbar
Kostenlose Guthaben 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben 200 $ über Empfehlungsprogramm
Ausgangsgebühren Keine (Kostenlos) Keine
Speicher Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat
Infrastruktur
Regionen 31 globale Regionen 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio
Verfügbarkeits-SLA 99,99 % 99,9 %
Entwicklererfahrung
Frameworks PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA
Docker-Unterstützung Ja Ja
SSH-Zugang Ja Ja
Jupyter Notebooks Ja Nein
API / CLI Ja Ja
Einrichtungszeit Sofort Sekunden
Kubernetes-Unterstützung Nein Nein
Geschäftsbedingungen
Mindestverpflichtung Keine Keine
Compliance SOC 2 Typ II Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar
RunPod Latitude.sh

Erkunde NVIDIA RTX PRO 6000