Wie viele GPUs kann ich in einer einzelnen Instanz bei RunPod verwenden?
Antwort
Unterstützung für verteiltes Training bei RunPod:
NVLink Verbindung mit bis zu 8 GPUs pro Instanz. Multi-Node-Training: 1.
Zum Kontext: Das Training eines 70B-Parameter-Modells erfordert typischerweise 8+ GPUs mit Hochbandbreitenverbindung. Die verfügbaren GPU-Modelle bei RunPod umfassen:
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
Besuchen Sie die , um Multi-GPU-Instanzkonfigurationen und Preise einzusehen.
Sehen Sie, wie RunPod die Infrastruktur für verteiltes Training auf ihrer offiziellen Webseite handhabt.
Weitere FAQs zu RunPod
- Ist RunPod besser für Training oder Inferenz?
- Wie ist die Trustpilot-Bewertung von RunPod und wie viele Rezensionen gibt es insgesamt?
- Welche vorinstallierte Software ist auf RunPod GPU-Instanzen verfügbar?
- Wie lange dauert es, bis eine GPU auf RunPod läuft?
- Ist serverlose GPU für Inferenz bei RunPod verfügbar?
- Hat RunPod Rechenzentren in Europa, Asien oder den USA?
- Wie funktionieren Spot- oder unterbrechbare Instanzen bei RunPod?
- Ist der Datenexport bei RunPod kostenlos?
- Hat RunPod eine kostenlose Stufe oder Testphase für neue Nutzer?
- Bietet RunPod H100-, A100- oder RTX 4090-GPUs an?
- Wie ist RunPod im Vergleich zu anderen Cloud-GPU-Anbietern preislich gestaltet?
Anleitungen, in denen RunPod vorgestellt wird
- Beste Cloud-GPU-Anbieter mit NVIDIA A100
- Beste Cloud-GPUs für Stable Diffusion & Bildgenerierung
- Cloud-GPU-Anbieter mit Abrechnung pro Sekunde
- Cloud-GPU-Anbieter mit API- und CLI-Verwaltung
- Cloud-GPU-Anbieter mit Docker- und benutzerdefinierten Images
- Cloud-GPU-Anbieter mit Jupyter-Notebook-Unterstützung
- Cloud-GPU-Anbieter mit kostenlosen Guthaben
- Cloud-GPU-Anbieter mit Kubernetes-Unterstützung
- Cloud-GPU-Anbieter mit Multi-Node-GPU-Clustern
- Cloud-GPU-Anbieter mit NVLink oder InfiniBand
- Cloud-GPU-Anbieter mit persistentem Speicher
- Cloud-GPU-Anbieter mit serverlosem GPU-Inferenz
- Cloud-GPU-Anbieter mit Spot- / vorübergehend verfügbaren Instanzen
- Cloud-GPU-Anbieter mit SSH-Zugang
- Cloud-GPU-Anbieter ohne Ausgabekosten
- Günstigste Cloud-GPUs unter 0,50 $/Stunde
Diese Anleitungen enthalten RunPod zusammen mit anderen Cloud-GPU-Anbietern, gruppiert nach GPU-Funktionen, Frameworks, Verfügbarkeit und Entwickleranforderungen.
RunPod vs Latitude.sh vs Vultr - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of RunPod vs Latitude.sh vs Vultr. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated April 2026.
|
RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
|
Latitude.sh
Bare-Metal-GPU-Cloud an 23 globalen Standorten
|
Vultr
Hochleistungs-Cloud-GPU in 32 globalen Regionen
|
|
|---|---|---|---|
| Übersicht | |||
| Trustpilot-Bewertung | 3.8 | 3.7 | 1.8 |
| Hauptsitz | United States | Brazil | United States |
| Anbietertyp | GPU-Fokussiert | Bare Metal | Multi-Cloud |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI | KI-Training Inferenz Videorendering HPC Stable Diffusion Spieleentwicklung generative KI Feinabstimmung Forschung |
| GPU Hardware | |||
| GPU-Modelle | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| Max. VRAM (GB) | 288 | 96 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 | 16 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Stunde | Pro Stunde |
| Spot/Unterbrechbar | 1 | 0 | 1 |
| 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 | 200 $ über Empfehlungsprogramm | Bis zu 300 $ kostenloses Guthaben für 30 Tage |
| Ausgangsgebühren | Keine (Kostenlos) | Keine | Standard (variiert je nach Plan) |
| 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 | 350 GB - 61 TB NVMe (inklusive), Blockspeicher zu 0,10 $/GB/Monat, S3-kompatibler Objektspeicher |
| Infrastructure | |||
| Regionen | 31 globale Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio | 32 Regionen auf 6 Kontinenten (Amerika, Europa, Asien, Australien, Afrika) |
| Verfügbarkeits-SLA | 99,99 % | 99,9 % | 100 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Sofort | Sekunden | Minuten |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ II | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 |
RunPod
Latitude.sh
Vultr