¿Qué tan confiable es la infraestructura de Latitude.sh?
Respuesta
Latitude.sh tiene su sede en Brazil y opera infraestructura GPU en las siguientes regiones:
23 ubicaciones: EE. UU. (8 ciudades), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Ciudad de México. GPU en Dallas, Frankfurt, Sídney, Tokio
SLA de tiempo de actividad: 99.9%
Red privada: 1
La ubicación del centro de datos es importante para cargas de trabajo de inferencia sensibles a la latencia y para el cumplimiento de los requisitos de residencia de datos. Elegir una región cercana a sus usuarios o fuentes de datos puede reducir significativamente el tiempo de ida y vuelta para modelos servidos por API.
Vea todas las ubicaciones disponibles de centros de datos y los puntos de referencia de latencia en el sitio web oficial de Latitude.sh .
Más preguntas frecuentes sobre Latitude.sh
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Latitude.sh
Nube de GPU bare metal en 23 ubicaciones globales
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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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Vast.ai
GPUs instantáneas. Precios transparentes.
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|---|---|---|---|
| Resumen | |||
| Calificación en Trustpilot | 3.7 | 4.6 | 4.4 |
| Sede | Brazil | Lithuania | United States |
| Tipo de Proveedor | Bare Metal | No aplica | Mercado de GPUs |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia GPU bare metal ajuste fino investigación cargas de trabajo dedicadas IA generativa | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino renderizado investigación HPC IA generativa aprendizaje profundo | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes investigación servicio de LLM IA generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | 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) | 96 | 80 | 192 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 8 | 2 | 8 |
| Interconexión | NVLink | PCIe | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.35/hr | $0.16/hr | $0.06/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora | Por hora | Por segundo |
| Spot/Preemptible | 0 | 0 | 1 |
| Descuentos Reservados | No aplica | No aplica | Hasta 50% (reservado por 1-6 meses) |
| Créditos Gratis | $200 mediante programa de referidos | Ninguno | Crédito pequeño de prueba al registrarse |
| Tarifas de Salida | Ninguno | No aplica | Varía según el host ($/TB) |
| Almacenamiento | NVMe local incluido (hasta 4x 3.8TB), Almacenamiento en bloque $0.10/GB/mes, Almacenamiento en sistema de archivos $0.05/GB/mes | NVMe SSD, Almacenamiento en bloque elástico ($0.071/GB/mes) | Varía según el host ($/GB/hora, se cobra mientras la instancia exista) |
| Infrastructure | |||
| Regiones | 23 ubicaciones: EE. UU. (8 ciudades), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Ciudad de México. GPU en Dallas, Frankfurt, Sídney, Tokio | Lituania, Países Bajos, Alemania, Suecia, EE. UU., Singapur (6 ubicaciones) | Más de 500 ubicaciones, más de 40 centros de datos |
| SLA de Disponibilidad | 99.9% | 99.97% | Sin SLA formal (puntuaciones de confiabilidad del host visibles) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | Imágenes optimizadas para ML PyTorch TensorFlow (instalado por el usuario) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA (acceso directo — control total de la pila) | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Soporte Docker | 1 | 1 | 1 |
| Acceso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 0 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tiempo de Configuración | Segundos | Minutos | Segundos |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | Aislamiento de inquilino único DPA disponible | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Tipo 2 HIPAA GDPR CCPA |
Latitude.sh
Cherry Servers
Vast.ai