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Proveedores de GPU en la Nube con Soporte para Kubernetes
Kubernetes se ha convertido en el estándar para orquestar cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de ML a gran escala. Los clústeres de Kubernetes con soporte para GPU permiten la programación automatizada, la gestión de recursos y la integración con herramientas de MLOps como Kubeflow y Ray. Esta guía lista proveedores de GPU en la nube que ofrecen soporte gestionado para Kubernetes o clústeres de Kubernetes habilitados para GPU para despliegues de IA en producción.
Reseñas en Trustpilot
144
+0
(7d)
+2
(30d)
Sede
Lithuania Precio Inicial
$0.16/hr
Máximo VRAM
80 GB
Máximo GPUs
2
Facturación
Por hora
Reseñas en Trustpilot
2,377
+0
(7d)
+48
(30d)
Sede
United States Precio Inicial
$0.76/hr
Máximo VRAM
192 GB
Máximo GPUs
8
Facturación
Por segundo
Reseñas en Trustpilot
553
+2
(7d)
+7
(30d)
Sede
United States Precio Inicial
$0.47/hr
Máximo VRAM
288 GB
Máximo GPUs
16
Facturación
Por hora
Cherry Servers vs DigitalOcean - Comparación de los principales proveedores en esta guía
Cherry Servers vs DigitalOcean - Comparación de Proveedores de GPU (Mayo 2026)
Comparación directa de Cherry Servers y DigitalOcean. Revise financiamiento máximo, repartición de ganancias, reglas diarias y generales de reducción, apalancamiento, activos negociables, frecuencia de pagos, métodos de pago y cobro, permisos de trading y restricciones KYC antes de comprar un desafío. Datos actualizados Mayo 2026.
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Cherry Servers
Servidores GPU de metal desnudo con 24 años de experiencia en hosting y control total a nivel de hardware.
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DigitalOcean
Nube GPU simple y escalable para IA/ML
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|---|---|---|
| Resumen | ||
| Calificación en Trustpilot | 4.6 | 4.6 |
| Sede | Lithuania | United States |
| Tipo de Proveedor | No aplica | No aplica |
| Mejor Para | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino renderizado investigación HPC IA generativa aprendizaje profundo | Entrenamiento de IA inferencia ajuste fino despliegue de LLM servicio de LLM visión por computadora startups IA generativa investigación |
| Hardware de GPU | ||
| Modelos de GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Máximo VRAM (GB) | 80 | 192 |
| Máximo de GPUs/Instancia | 2 | 8 |
| Interconexión | PCIe | NVLink |
| Precios | ||
| Precio Inicial ($/hr) | $0.16/hr | $0.76/hr |
| Granularidad de Facturación | Por hora | Por segundo |
| Spot/Preemptible | No | No |
| Descuentos Reservados | No aplica | No aplica |
| Créditos Gratis | Ninguno | $200 de crédito gratis por 60 días |
| Tarifas de Salida | No aplica | Ninguno (incluido en el plan) |
| Almacenamiento | NVMe SSD, Almacenamiento en bloque elástico ($0.071/GB/mes) | Arranque NVMe de 500-720 GiB (incluido), scratch NVMe de 5 TiB en configuraciones más grandes, volúmenes a $0.10/GiB/mes |
| Infraestructura | ||
| Regiones | Lituania, Países Bajos, Alemania, Suecia, EE. UU., Singapur (6 ubicaciones) | Nueva York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Ámsterdam (AMS3) |
| SLA de Disponibilidad | 99.97% | 99% |
| Experiencia del Desarrollador | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (acceso directo — control total de la pila) | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Soporte Docker | Sí | Sí |
| Acceso SSH | Sí | Sí |
| Jupyter Notebooks | No | Sí |
| API / CLI | Sí | Sí |
| Tiempo de Configuración | Minutos | Minutos |
| Soporte de Kubernetes | Sí | Sí |
| Términos Comerciales | ||
| Compromiso Mínimo | Ninguno | Ninguno |
| Cumplimiento | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Nivel 1 |
Cherry Servers
DigitalOcean
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