Wie viele GPUs kann ich in einer einzelnen Instanz bei Latitude.sh verwenden?

Antwort

Unterstützung für verteiltes Training bei Latitude.sh:

NVLink Verbindung mit bis zu 8 GPUs pro Instanz. Multi-Node-Training: Nein.

Zum Kontext: Das Training eines 70B-Parameter-Modells erfordert typischerweise 8+ GPUs mit Hochbandbreitenverbindung. Die verfügbaren GPU-Modelle bei Latitude.sh umfassen:

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

Besuchen Sie die , um Multi-GPU-Instanzkonfigurationen und Preise einzusehen.

Sehen Sie, wie Latitude.sh die Infrastruktur für verteiltes Training auf ihrer offiziellen Webseite handhabt.

Weitere FAQs zu Latitude.sh

Anleitungen, in denen Latitude.sh vorgestellt wird

Diese Anleitungen enthalten Latitude.sh zusammen mit anderen Cloud-GPU-Anbietern, gruppiert nach GPU-Funktionen, Frameworks, Verfügbarkeit und Entwickleranforderungen.

Latitude.sh GPU-Anbieter Bewertung & wichtige Fakten (Mai 2026)

Überblick über Latitude.sh: maximales Funding, Gewinnaufteilung, Drawdown-Regeln, Hebel, Instrumente, Auszahlungsplan, Zahlungsmethoden, Handelsberechtigungen und KYC. Daten verifiziert Mai 2026.

Latitude.sh GPU-Anbieter Bewertung & wichtige Fakten (Mai 2026)
Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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Übersicht
Trustpilot-Bewertung 3.7
Hauptsitz Brazil
Anbietertyp Bare Metal
Am besten für KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI
GPU-Hardware
GPU-Modelle A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000
Max. VRAM (GB) 96
Max. GPUs/Instanz 8
Interconnect NVLink
Preise
Startpreis ($/Std.) $0.35/hr
Abrechnungsgranularität Pro Stunde
Spot/Unterbrechbar Nein
Reservierte Rabatte Nicht verfügbar
Kostenlose Guthaben 200 $ über Empfehlungsprogramm
Ausgangsgebühren Keine
Speicher Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat
Infrastruktur
Regionen 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio
Verfügbarkeits-SLA 99,9 %
Entwicklererfahrung
Frameworks ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA
Docker-Unterstützung Ja
SSH-Zugang Ja
Jupyter Notebooks Nein
API / CLI Ja
Einrichtungszeit Sekunden
Kubernetes-Unterstützung Nein
Geschäftsbedingungen
Mindestverpflichtung Keine
Compliance Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar
Latitude.sh