Vultr

¿Para quién es mejor Vultr? Entrenamiento de IA, inferencia, renderizado de video, HPC, Stable Diffusion, desarrollo de juegos, IA generativa, ajuste fino, investigación

Vultr está categorizado como un proveedor de GPU en la nube Multi-Nube. La plataforma ofrece modelos de GPU que incluyen A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X con precios de entrada en $0.47/hr.

Ya sea que esté afinando un modelo de lenguaje, ejecutando inferencias a gran escala o entrenando modelos de visión por computadora, la opción correcta depende de sus requisitos específicos de tipo de GPU, VRAM, interconexión y presupuesto.

Pruebe Vultr con una prueba gratuita — regístrese en su sitio web oficial.

La calificación actual de Trustpilot para Vultr es 1.7 de 5.0, basada en 561 reseñas totales al July 15, 2026. Vultr fue fundada en 2014.

Puede leer todas las reseñas de usuarios directamente en la página de Trustpilot para Vultr. Las calificaciones de Trustpilot reflejan experiencias reales de usuarios con la velocidad de provisión de GPU, precisión en los precios, capacidad de respuesta del soporte y la confiabilidad general de la plataforma.

Vea cómo Vultr se compara con alternativas y explore sus ofertas actuales en el Vultr sitio web oficial.

Frameworks preinstalados en Vultr: PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC

Imágenes personalizadas: Sí — traigan su propio contenedor Docker con cualquier framework, librería o versión de CUDA que necesiten.
Jupyter: Sí — entorno de desarrollo interactivo para experimentación.
Almacenamiento persistente: Sí — mantengan conjuntos de datos y puntos de control entre sesiones.

Esta combinación les permite trabajar con cualquier stack ML, desde flujos de trabajo estándar de PyTorch/TensorFlow hasta frameworks de inferencia especializados, con la flexibilidad de personalizar su entorno.

Para guías de configuración del entorno y compatibilidad con CUDA, visiten Vultr sitio web oficial.

Aquí está la experiencia de desarrollo en Vultr:

Tiempo de configuración: Minutos — así de rápido pueden aprovisionar y acceder a una instancia GPU después de iniciar la solicitud.

Herramientas disponibles:
- Contenedores Docker: Sí
- Acceso SSH directo: Sí
- Cuadernos Jupyter: Sí
- API/CLI programático: Sí
- Imágenes Docker personalizadas: Sí

Esta combinación de herramientas hace que Vultr sea adecuado tanto para investigación exploratoria (Jupyter) como para pipelines de MLOps en producción (API + Docker + SSH).

Vean la documentación completa de configuración y referencia API en Vultr sitio web oficial.

¿Vultr ofrece GPU sin servidor? Sí

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: $0.47/hr.

Prueba la API de inferencia sin servidor en Vultr sitio web oficial.

Resumen de infraestructura para Vultr:

- Sede: United States
- Regiones GPU: 32 regiones en 6 continentes (Américas, Europa, Asia, Australia, África)
- SLA de tiempo de actividad: 100%
- Red privada: Sí

La disponibilidad en múltiples regiones le permite desplegar modelos más cerca de los usuarios finales, reduciendo la latencia de inferencia. También proporciona opciones de redundancia para cargas de trabajo críticas.

Vea la lista completa de regiones de centros de datos en el sitio web oficial de Vultr .

Soporte para entrenamiento distribuido en Vultr:

Interconexión NVLink con hasta 16 GPUs por instancia. Entrenamiento multinodo: Sí.

Para contexto, entrenar un modelo de 70 mil millones de parámetros típicamente requiere 8 o más GPUs con interconexión de alto ancho de banda. Los modelos de GPU disponibles en Vultr incluyen:

A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X

Visite el para ver configuraciones y precios de instancias multi-GPU.

Vea cómo Vultr maneja la infraestructura de entrenamiento distribuido en su sitio web oficial.

Disponibilidad de instancias spot de Vultr: Sí

Para cargas de trabajo que pueden manejar interrupciones ocasionales — como el entrenamiento de modelos a gran escala con puntos de control regulares o trabajos de procesamiento por lotes — las instancias spot proporcionan ahorros sustanciales en costos en comparación con el precio bajo demanda. Las instancias regulares bajo demanda en Vultr comienzan en $0.47/hr.

Consulte los precios spot en vivo y las tasas de interrupción en el sitio web oficial Vultr .

Al evaluar Vultr, es importante entender su política de transferencia de datos: Estándar (varía según el plan)

Los cargos por salida suelen ser un costo pasado por alto en el presupuesto de GPU en la nube. Un proveedor con tarifas de salida cero le permite descargar libremente salidas de modelos, mover conjuntos de datos y servir resultados de inferencia sin facturas inesperadas por ancho de banda.

Opciones de almacenamiento de Vultr: 350 GB - 61 TB NVMe (incluido), Almacenamiento en Bloques a $0.10/GB/mes, Almacenamiento de Objetos compatible con S3

Vea cómo los costos de transferencia de datos escalan con el volumen en el Vultr sitio web oficial.

Esto es lo que Vultr ofrece actualmente para nuevos usuarios que buscan evaluar la plataforma:

Hasta $300 de crédito gratis por 30 días

Dado que la opción GPU más económica en Vultr cuesta $0.47/hr, los créditos gratuitos brindan una oportunidad práctica para ejecutar cargas de trabajo reales y comparar Vultr con otros proveedores de GPU en la nube antes de comprometerse financieramente.

Para ofertas actuales de créditos y elegibilidad, visite el sitio web oficial de Vultr .

La flota de GPU en Vultr incluye aceleradores tanto para centros de datos como para estaciones de trabajo:

A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X

VRAM máxima por GPU: 288 GB
Máximo de GPUs por instancia: 16
Interconexión: NVLink

Esta selección de hardware cubre casos de uso desde inferencia rentable en GPUs de consumo hasta entrenamiento distribuido a gran escala en aceleradores empresariales.

Para especificaciones detalladas de GPU, configuraciones de VRAM y opciones multi-GPU, consulte el sitio web oficial de Vultr .

El cómputo de GPU en Vultr se factura en base a Por hora con tarifas que comienzan en $0.47/hr para la opción de GPU más económica. Esta granularidad de facturación es particularmente útil para ejecuciones cortas de entrenamiento, experimentación y tareas de inferencia donde puede que solo necesite una GPU por minutos a la vez.

¿Ofrece Vultr instancias spot? Sí
¿Hay descuentos por instancias reservadas?

Métodos de pago: Tarjetas de Crédito/Débito, PayPal, Criptomonedas (BitPay), Alipay, UnionPay, ACH, Transferencia Bancaria.

Vea el calculador completo de precios de GPU en Vultr sitio web oficial.