Latitude.sh
Latitude.sh ist ein Bare-Metal-Cloud-Anbieter, der dedizierte Hardwareleistung mit cloudähnlicher Automatisierung kombiniert und Server über eine API in weniger als 5 Sekunden bereitstellt. Sie bieten GPU-Bare-Metal und VMs an 23 Standorten auf 5 Kontinenten für AI/ML-, Web3- und HPC-Workloads an. 2025 von Megaport übernommen.
GPU-Hardware
| GPU-Modelle | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max VRAM | 96 GB |
| Max GPUs pro Instanz | 8 |
| Interconnect | NVLink |
| Multi-Node Training | Nein |
Preise
| Startpreis | $0.35/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Stunde |
| Spot/Preemptible | Nein |
| Reservierte Rabatte | N/A |
| Kostenlose Credits | 200 $ über Empfehlungsprogramm |
| Egress-Gebühren | Keine |
| Speicher | Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat |
GPU-VM-Preise (pro Stunde)
| Plan | GPU | VRAM | $/Std. |
|---|---|---|---|
| vm.l40s.small | 1x L40S | 48 GB | $0,61 |
| vm.h100.small | 1x H100 NVLink | 80 GB | $1,57 |
| vm.rtx6kpro.small | 1x RTX PRO 6000 | 96 GB | $1,71 |
Bare-Metal-GPU (pro GPU/Std.)
| GPU-Modell | VRAM | $/GPU/Std. | Max. GPUs |
|---|---|---|---|
| NVIDIA A30 | 24 GB | $0,35 | 8 |
| NVIDIA RTX A5000 | 24 GB | $0,44 | 8 |
| NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | $0,57 | 8 |
| NVIDIA L40S | 48 GB | $0,74 | 8 |
| NVIDIA A100 SXM | 80 GB | $1,28 | 8 |
| NVIDIA H100 SXM | 80 GB | $1,68 | 8 |
| NVIDIA RTX PRO 6000 | 96 GB | $1,30-$1,71 | 8 |
| NVIDIA GH200 | 96 GB | $4,23 | 1 |
Bereitstellung auf Bare Metal in unter 5 Sekunden. Reserviert: 30 % Rabatt (monatlich), 50 % Rabatt (jährlich). 20 TB kostenloser Egress pro Server. 23 Standorte auf 5 Kontinenten. 2025 von Megaport übernommen.
Infrastruktur
| Regionen | 23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio |
| Uptime SLA | 99,9 % |
| Serverless / Autoscaling | Nein |
| Private Vernetzung / VPC | Ja |
Entwicklererfahrung
| Vorinstallierte Frameworks | ML-optimierte Images PyTorch TensorFlow (vom Nutzer installiert) CUDA |
| Docker-Support | Ja |
| SSH-Zugang | Ja |
| Jupyter Notebooks | Nein |
| API / CLI | Ja |
| Einrichtungszeit | Sekunden |
| Kubernetes-Support | Nein |
| Custom Images / Templates | Ja |
| Persistenter Speicher | Ja |
Geschäftsbedingungen
| Minimale Verpflichtung | Keine |
| Compliance | Einzelmandanten-Isolation DPA verfügbar |
| Am besten geeignet für | KI-Training Inferenz Bare-Metal-GPU Feinabstimmung Forschung dedizierte Arbeitslasten generative KI |
| Support-Kanäle | Support im Dashboard (24/7) E-Mail Dokumentation Statusseite |
| Zahlungsmethoden | Kreditkarten Apple Pay Google Pay Überweisung Krypto (USDC) ACH Regional (Boleto/PIX Alipay iDEAL) |
Wie schneidet es ab?
Vergleichen Sie Latitude.sh mit anderen Cloud-GPU-Anbietern.
Häufig Gestellte Fragen
Was sind die Hauptanwendungsfälle für Latitude.sh?
Die Hauptanwendungsfälle für Latitude.sh umfassen: KI-Training, Inferenz, Bare-Metal-GPU, Feinabstimmung, Forschung, dedizierte Arbeitslasten, generative KI
Latitude.sh agiert als Bare Metal Anbieter mit Preisen ab $0.35/hr. Die Plattform eignet sich gut für Teams und Einzelpersonen, die flexiblen GPU-Zugang ohne langfristige Verpflichtungen benötigen.
Verfügbare Hardware: A30, RTX A5000, RTX A6000, L40S, RTX 6000 Ada, A100 SXM, H100 SXM, GH200, RTX PRO 6000
Entdecken Sie die vollständige GPU-Auswahl von Latitude.sh und entscheiden Sie, ob sie zu Ihrem Anwendungsfall passt, auf deren offizieller Webseite.
Wie viele Trustpilot-Rezensionen hat Latitude.sh und wie lautet seine Bewertung?
Zum Stand July 13, 2026 wird Latitude.sh auf Trustpilot mit 3.1 von 5,0 bewertet bei 4 Bewertungen. Gegründet im Jahr 2001, hat Latitude.sh seinen Ruf über mehrere Jahre aufgebaut, in denen GPU-Computing für KI-Entwickler und Forscher bereitgestellt wurde.
Besuchen Sie die Trustpilot-Seite, um einzelne Bewertungen zu lesen, die Themen wie GPU-Verfügbarkeit, Preisfairness, Supportqualität und die allgemeine Plattformerfahrung abdecken.
Entdecken Sie, was Latitude.sh aktuell auf ihrer offiziellen Webseite anbietet.
Welche Deep-Learning-Frameworks sind bei Latitude.sh sofort einsatzbereit verfügbar?
Framework-Unterstützung bei Latitude.sh umfasst:
ML-optimierte Images, PyTorch, TensorFlow (vom Nutzer installiert), CUDA
Für Teams mit speziellen Anforderungen unterstützt Latitude.sh auch benutzerdefinierte Docker-Images (Ja), mit denen Sie Ihren genauen Software-Stack einschließlich CUDA-Version, Python-Paketen und Systembibliotheken definieren können.
Zusätzliche Entwicklerwerkzeuge:
- Jupyter-Notebooks: Nein
- Persistenter Speicher: Ja
Anzeigen der unterstützten Framework-Versionen und Docker-Images auf Latitude.sh offizieller Webseite.
Bietet Latitude.sh Jupyter Notebook-Unterstützung für GPU-Entwicklung?
Bereitstellungs- und Entwicklerwerkzeuge bei Latitude.sh:
Einrichtungszeit: Sekunden
Docker-Unterstützung: Ja
SSH-Zugang: Ja
Jupyter-Notebooks: Nein
API / CLI: Ja
Eigene Images: Ja
Eine schnelle Einrichtungszeit kombiniert mit Docker- und SSH-Unterstützung bedeutet, dass Sie von der Anmeldung bis zum Start Ihres ersten Trainingsjobs in wenigen Minuten gelangen können. Latitude.sh stellt die Werkzeuge bereit, die sowohl für die interaktive Entwicklung (über Jupyter) als auch für automatisierte Pipelines (über API/CLI) benötigt werden.
Für schrittweise Bereitstellungsanleitungen und Schnellstart-Guides besuchen Sie die Latitude.sh offizielle Webseite.
Kann ich Modelle auf Latitude.sh bereitstellen, die nur bei Bedarf ausgeführt werden?
Serverlose Verfügbarkeit bei Latitude.sh: Nein
Mit serverlosem GPU stellen Sie einen Modellcontainer bereit und die Plattform übernimmt automatisch Autoskalierung, Lastverteilung und Kaltstarts. Sie zahlen nur, wenn Ihr Endpunkt Anfragen verarbeitet – es fallen keine Kosten während der Inaktivität an. Dies kann die Kosten im Vergleich zu ständig aktiven dedizierten Instanzen bei burstartigen Inferenz-Workloads um 80-95 % senken.
Latitude.sh On-Demand-Preise beginnen bei $0.35/hr (Pro Stunde Abrechnung).
Sehen Sie sich serverlose Bereitstellungsoptionen und Kaltstart-Benchmarks auf Latitude.sh offizieller Webseite an.
Welche Verfügbarkeitszonen bietet Latitude.sh an?
Rechenzentrumsstandorte für Latitude.sh (Hauptsitz in Brazil):
23 Standorte: USA (8 Städte), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Mexiko-Stadt. GPU in Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokio
Latitude.sh garantiert eine Verfügbarkeits-SLA von 99,9 %, was ein wichtiger Faktor für produktive Inferenz-Workloads mit hohen Verfügbarkeitsanforderungen ist. Unterstützung für privates Netzwerk: Ja.
Die GPU-Verfügbarkeit pro Region können Sie auf der offiziellen Website von Latitude.sh prüfen.
Welche Multi-GPU-Optionen sind bei Latitude.sh für groß angelegtes Training verfügbar?
Multi-GPU- und verteilte Trainingsmöglichkeiten bei Latitude.sh:
- Verbindung: NVLink
- Max. GPUs pro Instanz: 8
- Multi-Node-Cluster: Nein
Für das Training großer Modelle wie LLMs, die mehrere GPUs erfordern, beeinflusst die Bandbreite der Verbindung direkt den Trainingsdurchsatz. Hochbandbreitenverbindungen wie NVLink und InfiniBand minimieren den Kommunikationsaufwand während der Gradienten-Synchronisation, was zu nahezu linearer Skalierung über GPUs hinweg führt.
Konfigurationen von NVLink und InfiniBand finden Sie auf der Latitude.sh offiziellen Webseite.
Welche Einsparungen kann ich durch Spot-Instanzen bei Latitude.sh erzielen?
Bietet Latitude.sh Spot-Instanzen an? Nein
Spot- oder unterbrechbare Instanzen sind eine der effektivsten Methoden, um Cloud-GPU-Kosten zu senken. Sie funktionieren, indem ungenutzte GPU-Kapazitäten vergünstigt angeboten werden, mit dem Nachteil, dass der Anbieter die Instanz mit kurzer Vorankündigung zurückfordern kann. Dies eignet sich gut für Trainingsjobs, die häufig Checkpoints speichern, sowie für Batch-Inferenz-Arbeitslasten.
Basispreise bei Latitude.sh: $0.35/hr (Pro Stunde Abrechnung).
Für Spot-Instanz-Bedingungen und Einsparungsschätzungen besuchen Sie die offizielle Webseite von Latitude.sh .
Erhebt Latitude.sh Gebühren für das Herunterladen von Modellgewichten oder Trainingsergebnissen?
Die Datenübertragungspreise bei Latitude.sh sind wie folgt: Keine
Für KI/ML-Arbeitslasten können Ausgangskosten schnell ansteigen, wenn große Modell-Checkpoints exportiert, Vorhersagen in großem Maßstab bereitgestellt oder Daten regionsübergreifend synchronisiert werden. Das Verständnis der Ausgangspreisstruktur bei Latitude.sh ist entscheidend für die genaue Schätzung der Gesamtbetriebskosten.
Speicher: Lokaler NVMe-Speicher inklusive (bis zu 4x 3,8 TB), Blockspeicher 0,10 $/GB/Monat, Dateisystemspeicher 0,05 $/GB/Monat
Detaillierte Ausgangspreise pro Region finden Sie auf der offiziellen Website von Latitude.sh .
Gibt es eine Möglichkeit, Latitude.sh GPU-Instanzen ohne Bezahlung zu testen?
Neue Nutzer bei Latitude.sh können von folgendem profitieren: 200 $ über Empfehlungsprogramm
Dies ermöglicht es Ihnen, echte GPU-Instanzen bereitzustellen und Workflows einschließlich Modelltraining, Inferenz und Umgebungseinrichtung ohne Vorabkosten zu testen. Da die Preise bei Latitude.sh bei $0.35/hr beginnen, können kostenlose Guthaben je nach gewähltem Modell mehrere Stunden GPU-Rechenzeit abdecken.
Siehe die neuesten Testangebote und Guthabenaktionen auf der offiziellen Website von Latitude.sh .
Wie viele GPU-Modelle hat Latitude.sh in seiner Flotte?
Latitude.sh bietet eine Reihe von GPU-Modellen für KI-, maschinelles Lernen- und Hochleistungsrechen-Workloads an. Die vollständige Liste der verfügbaren GPUs umfasst:
A30, RTX A5000, RTX A6000, L40S, RTX 6000 Ada, A100 SXM, H100 SXM, GH200, RTX PRO 6000
Der maximale VRAM, der auf einer einzelnen GPU bei Latitude.sh verfügbar ist, beträgt 96 GB, und Instanzen können mit bis zu 8 GPUs konfiguriert werden. Die für Multi-GPU-Setups verwendete Interconnect-Technologie ist NVLink, welche die Bandbreite zwischen GPUs während des verteilten Trainings bestimmt.
Durchsuchen Sie den vollständigen Katalog der verfügbaren GPUs und deren Spezifikationen auf der offiziellen Webseite von Latitude.sh .
Welches Abrechnungsmodell verwendet Latitude.sh für Cloud-GPU-Dienste?
Latitude.sh bietet Cloud-GPU-Instanzen ab $0.35/hr an. Die Abrechnung erfolgt auf Pro Stunde-Basis, was bedeutet, dass Sie nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit bezahlen und nicht auf volle Stunden aufgerundet wird.
Spot-/vorübergehende Instanzen: Nein
Rabatte für reservierte Instanzen:
Latitude.sh unterstützt folgende Zahlungsmethoden: Kreditkarten, Apple Pay, Google Pay, Überweisung, Krypto (USDC), ACH, Regional (Boleto/PIX, Alipay, iDEAL).
Für aktuelle Preise aller GPU-Modelle und Verfügbarkeiten siehe die Latitude.sh offizielle Webseite.
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