Quels GPU NVIDIA et AMD sont disponibles chez Cherry Servers ?
Réponse
Au April 12, 2026, Cherry Servers donne accès aux modèles de GPU suivants :
A100, A40, A16, A10, A2, Tesla P4
Pour les charges de travail gourmandes en mémoire, telles que l'entraînement de grands modèles de langage, l'option VRAM la plus élevée chez Cherry Servers est de 80 Go. Les instances multi-GPU supportent jusqu'à 2 GPU avec une interconnexion PCIe pour un calcul parallèle efficace.
Consultez les modèles de GPU actuellement en stock sur le site officiel de Cherry Servers .
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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
- Fournisseurs de GPU Cloud avec gestion via API et CLI
- 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
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Cherry Servers contre Latitude.sh contre Massed Compute - GPU Provider Comparison (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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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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Massed Compute
Cloud GPU avec support direct des ingénieurs
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 3.7 | 0 |
| Siège social | Lithuania | Brazil | United States |
| Type de fournisseur | N/A | Bare Metal | Axé sur les GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative | Entraînement IA inférence rendu VFX IA générative ajustement fin HPC Stable Diffusion recherche |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| VRAM max (Go) | 80 | 96 | 141 |
| 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 l'heure | À la minute |
| Spot/Préemptible | 0 | 0 | 0 |
| Remises réservées | N/A | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | Aucun | 200 $ via programme de parrainage | Aucun |
| Frais de sortie | N/A | Aucun | Aucun |
| Stockage | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) | NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois | NVMe local inclus avec les instances |
| Infrastructure | |||
| Régions | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo | États-Unis (centres de données Tier III) |
| SLA de disponibilité | 99,97 % | 99,9 % | Tier III (conception 99,98 %) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI modèles ML préconfigurés |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 0 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Minutes | Secondes | Minutes |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS | Isolation mono-locataire DPA disponible | SOC 2 Type II HIPAA |
Cherry Servers
Latitude.sh
Massed Compute