Bietet RunPod H100-, A100- oder RTX 4090-GPUs an?
Antwort
RunPod pflegt einen vielfältigen GPU-Katalog, der von Einsteiger- bis zu Flaggschiff-Beschleunigern reicht:
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
Die Plattform unterstützt Instanzen mit bis zu 8 GPUs, die über NVLink verbunden sind, und der höchste verfügbare Einzel-GPU-Speicher beträgt 288 GB. Egal, ob Sie eine einzelne RTX 4090 für Feinabstimmung oder einen Multi-H100-Cluster für Vortraining benötigen, RunPod bietet Hardwareoptionen in verschiedenen Preisklassen.
Sehen Sie die Echtzeit-GPU-Verfügbarkeit und Hardwaredetails auf der offiziellen Webseite von RunPod ein.
Weitere FAQs zu RunPod
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Anleitungen, in denen RunPod vorgestellt wird
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- Beste Cloud-GPUs für Generative KI
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- Cloud-GPU-Anbieter mit Docker- und benutzerdefinierten Images
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- Cloud-GPU-Anbieter mit Kubernetes-Unterstützung
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Diese Anleitungen enthalten RunPod zusammen mit anderen Cloud-GPU-Anbietern, gruppiert nach GPU-Funktionen, Frameworks, Verfügbarkeit und Entwickleranforderungen.
RunPod vs Massed Compute vs Latitude.sh - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of RunPod vs Massed Compute vs Latitude.sh. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated April 2026.
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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Massed Compute
GPU-Cloud mit direktem Ingenieursupport
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Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
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|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 3.8 | 0 | 3.7 |
| Hauptsitz | United States | United States | Brazil |
| Anbietertyp | GPU-Fokussiert | GPU-Fokussiert | Bare Metal |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz VFX-Rendering generative KI Feinabstimmung HPC Stable Diffusion Forschung | 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 A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 288 | 141 | 96 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Minute | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | 1 | 0 | 0 |
| Reservierte Rabatte | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kostenlose Guthaben | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben | Keine | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Ausgangsgebühren | Keine (Kostenlos) | Keine | Keine |
| Speicher | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) | Lokales NVMe ist bei den Instanzen enthalten | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
| Infrastructure | |||
| Regionen | 31 globale Regionen | Vereinigte Staaten (Tier-III-Rechenzentren) | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,99 % | Tier III (99,98 % Auslegung) | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI vorkonfigurierte ML-Vorlagen | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Sofort | Minuten | Sekunden |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II | SOC 2 Typ II HIPAA | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
RunPod
Massed Compute
Latitude.sh