Was kostet es, eine GPU bei Latitude.sh zu mieten?

Antwort

Die Preise bei Latitude.sh beginnen ab $0.35/hr mit Pro Stunde-Abrechnung. Das bedeutet, dass ein 10-minütiger Feintuning-Job genau 10 Minuten Rechenzeit kostet, nicht eine volle Stunde. Latitude.sh bietet auch Spot-/vorübergehende Instanzen (0) für fehlertolerante Workloads an, die Unterbrechungen tolerieren können und dabei erhebliche Einsparungen ermöglichen.

Reservierte Rabatte:
Zahlungsmethoden: Kreditkarten, Apple Pay, Google Pay, Überweisung, Krypto (USDC), ACH, Regional (Boleto/PIX, Alipay, iDEAL)

Für eine detaillierte Aufschlüsselung nach GPU-Modell siehe die .

Sehen Sie Echtzeitpreise und Verfügbarkeiten von GPU-Instanzen auf der Latitude.sh offiziellen Webseite.

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 vs Massed Compute vs DigitalOcean – GPU-Anbieter Vergleich (April 2026)

Nebeneinander-Vergleich von Latitude.sh vs Massed Compute vs DigitalOcean. Überprüfen Sie schnell maximales Funding, Gewinnaufteilung, Risikoregeln, Hebel, Plattformen, Instrumente, Auszahlungspläne, Zahlungsoptionen, Handelsberechtigungen und KYC-Beschränkungen, um Ihre Prop-Trading-Firma-Auswahl einzugrenzen. Daten aktualisiert April 2026.

Latitude.sh vs Massed Compute vs DigitalOcean – GPU-Anbieter Vergleich (April 2026)
Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
Visit Latitude.sh
Massed Compute
GPU-Cloud mit direktem Ingenieursupport
Visit Massed Compute
DigitalOcean
Einfache, skalierbare GPU-Cloud für KI/ML
Visit DigitalOcean
Übersicht
Trustpilot-Bewertung 3.7 0 4.6
Hauptsitz Brazil United States United States
Anbietertyp Bare Metal GPU-Fokussiert Nicht verfügbar
Am besten für KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI KI-Training Inferenz VFX-Rendering generative KI Feinabstimmung HPC Stable Diffusion Forschung KI-Training Inferenz Feinabstimmung LLM-Bereitstellung LLM-Servierung Computer Vision Start-ups generative KI Forschung
GPU Hardware
GPU-Modelle A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
Max. VRAM (GB) 96 141 192
Max. GPUs/Instanz 8 8 8
Interconnect NVLink NVLink NVLink
Pricing
Startpreis ($/Std.) $0.35/hr $0.35/hr $0.76/hr
Abrechnungsgranularität Pro Stunde Pro Minute Pro Sekunde
Spot/Unterbrechbar 0 0 0
Reservierte Rabatte Nicht verfügbar Nicht verfügbar Nicht verfügbar
Kostenlose Guthaben 200 $ über Empfehlungsprogramm Keine 200 $ Guthaben für 60 Tage
Ausgangsgebühren Keine Keine Keine (im Plan enthalten)
Speicher Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat Lokales NVMe ist bei den Instanzen enthalten 500-720 GiB NVMe-Boot (inklusive), 5 TiB NVMe-Scratch bei größeren Konfigurationen, Volumes zu 0,10 $/GiB/Monat
Infrastructure
Regionen 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio Vereinigte Staaten (Tier-III-Rechenzentren) New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
Verfügbarkeits-SLA 99,9 % Tier III (99,98 % Auslegung) 99 %
Developer Experience
Frameworks ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI vorkonfigurierte ML-Vorlagen PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Docker-Unterstützung 1 1 1
SSH-Zugang 1 1 1
Jupyter Notebooks 0 0 1
API / CLI 1 1 1
Einrichtungszeit Sekunden Minuten Minuten
Kubernetes Support 0 0 1
Business Terms
Mindestverpflichtung Keine Keine Keine
Compliance Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar SOC 2 Typ II HIPAA SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (mit BAA) CSA STAR Level 1
Latitude.sh Massed Compute DigitalOcean