¿Cuáles son las especificaciones de GPU disponibles en Vultr?
Respuesta
A partir de April 12, 2026, Vultr proporciona acceso a los siguientes modelos de GPU:
A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X
Para cargas de trabajo que requieren mucha memoria, como el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, la opción de VRAM más alta en Vultr es de 288 GB. Las instancias multi-GPU soportan hasta 16 GPUs con interconexión NVLink para un cálculo paralelo eficiente.
Consulte qué modelos de GPU están actualmente en stock en el sitio web oficial de Vultr .
Más preguntas frecuentes sobre Vultr
- ¿Debería usar Vultr para mi proyecto de IA/ML?
- ¿Está Vultr bien valorado en Trustpilot?
- ¿Puedo instalar mi propio kit de herramientas CUDA y marcos en Vultr?
- ¿Cómo es la experiencia de configuración y despliegue en Vultr?
- ¿Ofrece Vultr puntos finales de GPU con autoescalado?
- ¿Ofrece Vultr redes privadas entre instancias GPU?
- ¿Está disponible NVLink o InfiniBand en Vultr?
- ¿Existen opciones de GPU preemptibles en Vultr para cargas de trabajo tolerantes a fallos?
- ¿Hay cargos ocultos por ancho de banda en Vultr?
- ¿Ofrece Vultr algún bono de registro o créditos gratuitos de cómputo?
- ¿Cómo cobra Vultr por el tiempo de cómputo en GPU?
Guías donde aparece Vultr
- GPUs en la nube más baratos por menos de $1/hora
- Las mejores GPUs en la nube para IA generativa
- Mejores proveedores de GPU en la nube con NVIDIA RTX A6000
- Proveedores de GPU en la Nube con Acceso SSH
- Proveedores de GPU en la nube con almacenamiento persistente
- Proveedores de GPU en la Nube con Clústeres de GPU Multi-Nodo
- Proveedores de GPU en la Nube con Créditos Gratis
- Proveedores de GPU en la nube con Docker e imágenes personalizadas
- Proveedores de GPU en la nube con facturación por segundo
- Proveedores de GPU en la Nube con Gestión por API y CLI
- Proveedores de GPU en la Nube con Inferencia GPU Sin Servidor
- Proveedores de GPU en la Nube con Instancias Spot / Preemptibles
- Proveedores de GPU en la nube con NVLink o InfiniBand
- Proveedores de GPU en la Nube con Soporte para Jupyter Notebook
- Proveedores de GPU en la Nube con Soporte para Kubernetes
- Proveedores de GPU en la Nube sin Tarifas de Salida
Estas guías incluyen Vultr junto con otros proveedores de GPU en la nube, agrupados por características de GPU, frameworks, disponibilidad y requisitos para desarrolladores.
Vultr vs Massed Compute vs RunPod - GPU Provider Comparison (Abril 2026)
Side-by-side comparison of Vultr vs Massed Compute vs RunPod. 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 Abril 2026.
|
Vultr
GPU en la nube de alto rendimiento en 32 regiones globales
|
Massed Compute
Nube GPU con soporte directo de ingenieros
|
RunPod
La nube creada para IA — despliegue y escalamiento de cargas de trabajo GPU desde inferencia sin servidor hasta clústeres instantáneos multinodo bajo demanda.
|
|
|---|---|---|---|
| Resumen | |||
| Calificación en Trustpilot | 1.8 | 0 | 3.8 |
| Sede | United States | United States | United States |
| Tipo de Proveedor | Multi-Nube | Enfocado en GPU | Enfocado en GPU |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia renderizado de video HPC Stable Diffusion desarrollo de juegos IA generativa ajuste fino investigación | Entrenamiento de IA inferencia renderizado VFX IA generativa ajuste fino HPC Stable Diffusion investigación | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino Stable Diffusion procesamiento por lotes renderizado investigación servicio de LLM IA generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | 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 |
| Máximo VRAM (GB) | 288 | 141 | 288 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 16 | 8 | 8 |
| Interconexión | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.47/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora | Por minuto | Por segundo |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 1 |
| Descuentos Reservados | No aplica | No aplica | 15-29% (planes de 1 mes a 1 año) |
| Créditos Gratis | Hasta $300 de crédito gratis por 30 días | Ninguno | Bono de $5 a $500 después del primer gasto de $10 |
| Tarifas de Salida | Estándar (varía según el plan) | Ninguno | Ninguno (Gratis) |
| Almacenamiento | 350 GB - 61 TB NVMe (incluido), Almacenamiento en Bloques a $0.10/GB/mes, Almacenamiento de Objetos compatible con S3 | NVMe local incluido con las instancias | Contenedor/Volumen ($0.10/GB/mes), Volumen inactivo ($0.20/GB/mes), Almacenamiento en red ($0.07/GB/mes 1TB) |
| Infrastructure | |||
| Regiones | 32 regiones en 6 continentes (Américas, Europa, Asia, Australia, África) | Estados Unidos (centros de datos Tier III) | 31 regiones globales |
| SLA de Disponibilidad | 100% | Tier III (diseño 99.98%) | 99.99% |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI plantillas ML preconfiguradas | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Soporte Docker | 1 | 1 | 1 |
| Acceso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tiempo de Configuración | Minutos | Minutos | Instantáneo |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nivel 1 | SOC 2 Tipo II HIPAA | SOC 2 Tipo II |
Vultr
Massed Compute
RunPod