Quels sont les frais de transfert et de stockage de données chez Latitude.sh ?
Réponse
Frais de sortie chez Latitude.sh : Aucun
Les frais de sortie sont les charges appliquées lorsque vous transférez des données hors du fournisseur cloud (par exemple, téléchargement des poids d'un modèle entraîné, diffusion des résultats d'inférence ou déplacement de jeux de données vers un autre fournisseur). C'est un élément important à prendre en compte pour les flux de travail ML impliquant des exportations fréquentes de modèles ou de grands déplacements de jeux de données.
Options de stockage : NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois
Pour le barème complet des frais de transfert de données et les paliers de sortie gratuits, consultez le site officiel Latitude.sh .
Plus de FAQ sur Latitude.sh
- Qu'est-ce qui distingue Latitude.sh des autres fournisseurs de GPU cloud ?
- Combien d'avis Trustpilot Latitude.sh a-t-il, et quel est son score ?
- Latitude.sh prend-il en charge Hugging Face, vLLM ou d'autres cadres d'inférence ?
- Puis-je me connecter en SSH aux instances GPU sur Latitude.sh ?
- Comment fonctionne le GPU sans serveur chez Latitude.sh ?
- Quelle est la fiabilité de l'infrastructure Latitude.sh ?
- Est-ce que Latitude.sh prend en charge les clusters GPU multi-nœuds ?
- Est-ce que Latitude.sh fournit des instances GPU interruptibles à des prix plus bas ?
- Quels crédits gratuits ou offres promotionnelles Latitude.sh propose-t-il ?
- Quel matériel GPU puis-je louer chez Latitude.sh ?
- Quel est le coût de location d'un GPU chez Latitude.sh ?
Guides où Latitude.sh est présenté
- Fournisseurs de GPU Cloud avec accès SSH
- 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
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Stockage Persistant
- Fournisseurs de GPU Cloud avec Support Kubernetes
- Fournisseurs de GPU Cloud sans frais de sortie
- Les GPU Cloud les moins chers à moins de 0,50 $/heure
- Meilleures GPU Cloud pour l'IA Générative
- Meilleurs fournisseurs de GPU Cloud avec NVIDIA L40S
Ces guides incluent Latitude.sh aux côtés d'autres fournisseurs de GPU cloud, regroupés par caractéristiques GPU, frameworks, disponibilité et exigences des développeurs.
Latitude.sh contre Vultr contre Massed Compute - GPU Provider Comparison (Avril 2026)
Side-by-side comparison of Latitude.sh contre Vultr contre Massed Compute. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Avril 2026.
|
Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
|
Vultr
GPU cloud haute performance dans 32 régions mondiales
|
Massed Compute
Cloud GPU avec support direct des ingénieurs
|
|
|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 3.7 | 1.8 | 0 |
| Siège social | Brazil | United States | United States |
| Type de fournisseur | Bare Metal | Multi-Cloud | Axé sur les GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative | Formation en IA inférence rendu vidéo HPC Stable Diffusion développement de jeux IA générative ajustement fin recherche | Entraînement IA inférence rendu VFX IA générative ajustement fin HPC Stable Diffusion recherche |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| VRAM max (Go) | 96 | 288 | 141 |
| Max GPUs/instance | 8 | 16 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Granularité de facturation | À l'heure | À l'heure | À la minute |
| Spot/Préemptible | 0 | 1 | 0 |
| Remises réservées | N/A | N/A | N/A |
| Crédits gratuits | 200 $ via programme de parrainage | Jusqu'à 300 $ de crédit gratuit pendant 30 jours | Aucun |
| Frais de sortie | Aucun | Standard (varie selon le plan) | Aucun |
| Stockage | NVMe local inclus (jusqu'à 4x 3,8 To), Stockage en bloc 0,10 $/Go/mois, Stockage système de fichiers 0,05 $/Go/mois | 350 Go - 61 To NVMe (inclus), Stockage en bloc à 0,10 $/Go/mois, Stockage d'objets compatible S3 | NVMe local inclus avec les instances |
| Infrastructure | |||
| Régions | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo | 32 régions réparties sur 6 continents (Amériques, Europe, Asie, Australie, Afrique) | États-Unis (centres de données Tier III) |
| SLA de disponibilité | 99,9 % | 100 % | Tier III (conception 99,98 %) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI modèles ML préconfigurés |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Secondes | Minutes | Minutes |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | Isolation mono-locataire DPA disponible | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Niveau 1 | SOC 2 Type II HIPAA |
Latitude.sh
Vultr
Massed Compute