Puis-je exécuter des charges de travail GPU sur Cherry Servers sans gérer de serveurs ?
Réponse
Est-ce que Cherry Servers propose du sans serveur ? 0
Le GPU sans serveur élimine le besoin de gérer l'infrastructure pour les charges de travail d'inférence. Au lieu de provisionner des instances dédiées, le point de terminaison de votre modèle gère automatiquement les requêtes entrantes et ne facture que le temps de calcul actif. Cette approche est idéale pour les API servant des prédictions ML, les backends de chatbot et les points de terminaison de génération d'images.
Tarification de base GPU : $0.16/hr.
Essayez l'API d'inférence sans serveur sur le Cherry Servers site officiel.
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Cherry Servers
Serveurs GPU bare metal avec 24 ans d'expérience en hébergement et contrôle complet au niveau matériel.
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RunPod
Le cloud conçu pour l'IA — déployez et faites évoluer des charges de travail GPU, de l'inférence sans serveur aux clusters multi-nœuds instantanés à la demande.
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Vast.ai
GPU instantanés. Tarification transparente.
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 4.4 |
| Siège social | Lithuania | United States | United States |
| Type de fournisseur | N/A | Axé sur le GPU | Place de marché GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots recherche service LLM IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 |
| VRAM max (Go) | 80 | 288 | 192 |
| Max GPUs/instance | 2 | 8 | 8 |
| Interconnexion | PCIe | NVLink | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.16/hr | $0.06/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | Par heure | Par seconde | Par seconde |
| Spot/Préemptible | 0 | 1 | 1 |
| Remises réservées | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) | Jusqu'à 50 % (réservation de 1 à 6 mois) |
| Crédits gratuits | Aucun | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ | Petit crédit de test à l'inscription |
| Frais de sortie | N/A | Aucun (Gratuit) | Varie selon l'hôte ($/To) |
| Stockage | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) | Varie selon l'hôte ($/Go/heure, facturé tant que l'instance existe) |
| Infrastructure | |||
| Régions | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) | 31 régions mondiales | Plus de 500 emplacements, plus de 40 centres de données |
| SLA de disponibilité | 99,97 % | 99,99 % | Pas de SLA formel (scores de fiabilité de l'hôte visibles) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 0 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Minutes | Instantané | 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 | SOC 2 Type 2 HIPAA RGPD CCPA |
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