Est-ce que Latitude.sh prend en charge les clusters GPU multi-nœuds ?
Réponse
Latitude.sh prend en charge les configurations multi-GPU avec les spécifications suivantes :
Technologie d'interconnexion : NVLink
Nombre maximum de GPU par instance : 8
Entraînement multi-nœuds : 0
Le choix de l'interconnexion est crucial pour les performances de l'entraînement distribué. NVLink offre jusqu'à 900 Go/s de bande passante bidirectionnelle entre les GPU, tandis qu'InfiniBand permet une communication à haute vitesse entre les nœuds. Les configurations uniquement PCIe conviennent pour l'inférence mais peuvent constituer un goulot d'étranglement pour l'entraînement multi-GPU.
Modèles de GPU disponibles : A30, RTX A5000, RTX A6000, L40S, RTX 6000 Ada, A100 SXM, H100 SXM, GH200, RTX PRO 6000
Pour des spécifications détaillées sur l'interconnexion et des diagrammes de topologie multi-GPU, consultez le Latitude.sh site officiel.
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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Vultr
GPU cloud haute performance dans 32 régions mondiales
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Massed Compute
Cloud GPU avec support direct des ingénieurs
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|---|---|---|---|
| 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