¿Puedo ejecutar cargas de trabajo de GPU en Cherry Servers sin administrar servidores?
Respuesta
¿Cherry Servers ofrece GPU sin servidor? 0
La GPU sin servidor elimina la necesidad de gestionar infraestructura para cargas de trabajo de inferencia. En lugar de aprovisionar instancias dedicadas, el punto final de tu modelo maneja automáticamente las solicitudes entrantes y solo cobra por el tiempo de cómputo activo. Este enfoque es ideal para APIs que sirven predicciones de ML, backend de chatbots y puntos finales de generación de imágenes.
Precio base de GPU: $0.16/hr.
Prueba la API de inferencia sin servidor en Cherry Servers sitio web oficial.
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Cherry Servers
Servidores GPU de metal desnudo con 24 años de experiencia en hosting y control total a nivel de hardware.
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RunPod
La nube creada para IA — despliegue y escalamiento de cargas de trabajo GPU desde inferencia sin servidor hasta clústeres instantáneos multinodo bajo demanda.
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Vast.ai
GPUs instantáneas. Precios transparentes.
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|---|---|---|---|
| Resumen | |||
| Calificación en Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 4.4 |
| Sede | Lithuania | United States | United States |
| Tipo de Proveedor | No aplica | Enfocado en GPU | Mercado de GPUs |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino renderizado investigación HPC IA generativa aprendizaje profundo | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes renderizado investigación servicio de LLM IA generativa | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes investigación servicio de LLM IA generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | 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 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| Máximo VRAM (GB) | 80 | 288 | 192 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 2 | 8 | 8 |
| Interconexión | PCIe | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.16/hr | $0.06/hr | $0.06/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora | Por segundo | Por segundo |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 1 |
| Descuentos Reservados | No aplica | 15-29% (planes de 1 mes a 1 año) | Hasta 50% (reservado por 1-6 meses) |
| Créditos Gratis | Ninguno | Bono de $5 a $500 después del primer gasto de $10 | Crédito pequeño de prueba al registrarse |
| Tarifas de Salida | No aplica | Ninguno (Gratis) | Varía según el host ($/TB) |
| Almacenamiento | NVMe SSD, Almacenamiento en bloque elástico ($0.071/GB/mes) | Contenedor/Volumen ($0.10/GB/mes), Volumen inactivo ($0.20/GB/mes), Almacenamiento en red ($0.07/GB/mes 1TB) | Varía según el host ($/GB/hora, se cobra mientras la instancia exista) |
| Infrastructure | |||
| Regiones | Lituania, Países Bajos, Alemania, Suecia, EE. UU., Singapur (6 ubicaciones) | 31 regiones globales | Más de 500 ubicaciones, más de 40 centros de datos |
| SLA de Disponibilidad | 99.97% | 99.99% | Sin SLA formal (puntuaciones de confiabilidad del host visibles) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (acceso directo — control total de la pila) | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Soporte Docker | 1 | 1 | 1 |
| Acceso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 0 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tiempo de Configuración | Minutos | Instantáneo | Segundos |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Tipo II | SOC 2 Tipo 2 HIPAA GDPR CCPA |
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