Puis-je essayer Cherry Servers gratuitement avant de m'engager ?
Réponse
Les nouveaux utilisateurs chez Cherry Servers peuvent profiter de : Aucun
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Guides où Cherry Servers est présenté
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- Fournisseurs de GPU Cloud avec Clusters GPU Multi-Nœuds
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Crédits Gratuits
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Docker et Images Personnalisées
- Fournisseurs de GPU Cloud avec facturation à la seconde
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- Fournisseurs de GPU Cloud avec Inférence GPU Sans Serveur
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Instances Spot / Préemptibles
- Fournisseurs de GPU Cloud avec NVLink ou InfiniBand
- Fournisseurs de GPU Cloud avec prise en charge de Jupyter Notebook
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Stockage Persistant
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Support Kubernetes
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Cherry Servers contre Massed Compute contre Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Avril 2026)
Side-by-side comparison of Cherry Servers contre Massed Compute contre Latitude.sh. 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 Avril 2026.
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Cherry Servers
Serveurs GPU bare metal avec 24 ans d'expérience en hébergement et contrôle complet au niveau matériel.
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Massed Compute
Cloud GPU avec support direct des ingénieurs
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 0 | 3.7 |
| Siège social | Lithuania | United States | Brazil |
| Type de fournisseur | N/A | Axé sur les GPU | Bare Metal |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond | Entraînement IA inférence rendu VFX IA générative ajustement fin HPC Stable Diffusion recherche | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| VRAM max (Go) | 80 | 141 | 96 |
| Max GPUs/instance | 2 | 8 | 8 |
| Interconnexion | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.16/hr | $0.35/hr | $0.35/hr |
| Granularité de facturation | Par heure | À la minute | À l'heure |
| Spot/Préemptible | 0 | 0 | 0 |
| Remises réservées | N/A | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | Aucun | Aucun | 200 $ via programme de parrainage |
| Frais de sortie | N/A | Aucun | Aucun |
| Stockage | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) | NVMe local inclus avec les instances | NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois |
| Infrastructure | |||
| Régions | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) | États-Unis (centres de données Tier III) | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo |
| SLA de disponibilité | 99,97 % | Tier III (conception 99,98 %) | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI modèles ML préconfigurés | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 0 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Minutes | Minutes | Secondes |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS | SOC 2 Type II HIPAA | Isolation mono-locataire DPA disponible |
Cherry Servers
Massed Compute
Latitude.sh