Quelle est la fiabilité de l'infrastructure Latitude.sh ?
Réponse
Latitude.sh a son siège social à Brazil et exploite une infrastructure GPU dans les régions suivantes :
23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo
SLA de disponibilité : 99,9 %
Réseau privé : 1
L'emplacement du centre de données est important pour les charges de travail d'inférence sensibles à la latence et pour la conformité aux exigences de résidence des données. Choisir une région proche de vos utilisateurs ou sources de données peut réduire considérablement le temps aller-retour pour les modèles servis via API.
Consultez tous les emplacements disponibles des centres de données et les benchmarks de latence sur le site officiel Latitude.sh .
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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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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Vast.ai
GPU instantanés. Tarification transparente.
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 3.7 | 4.6 | 4.4 |
| Siège social | Brazil | Lithuania | United States |
| Type de fournisseur | Bare Metal | N/A | Place de marché GPU |
| Idéal pour | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative | Formation IA inférence ajustement fin rendu recherche HPC IA générative apprentissage profond | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots recherche service LLM IA générative |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | 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) | 96 | 80 | 192 |
| Max GPUs/instance | 8 | 2 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | PCIe | NVLink, InfiniBand |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.35/hr | $0.16/hr | $0.06/hr |
| Granularité de facturation | À l'heure | Par heure | Par seconde |
| Spot/Préemptible | 0 | 0 | 1 |
| Remises réservées | N/A | N/A | Jusqu'à 50 % (réservation de 1 à 6 mois) |
| Crédits gratuits | 200 $ via programme de parrainage | Aucun | Petit crédit de test à l'inscription |
| Frais de sortie | Aucun | N/A | Varie selon l'hôte ($/To) |
| 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 | SSD NVMe, Stockage de blocs élastique (0,071 $/Go/mois) | Varie selon l'hôte ($/Go/heure, facturé tant que l'instance existe) |
| Infrastructure | |||
| Régions | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo | Lituanie, Pays-Bas, Allemagne, Suède, États-Unis, Singapour (6 emplacements) | Plus de 500 emplacements, plus de 40 centres de données |
| SLA de disponibilité | 99,9 % | 99,97 % | Pas de SLA formel (scores de fiabilité de l'hôte visibles) |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — contrôle complet de la pile) | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI |
| Support Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accès SSH | 1 | 1 | 1 |
| Carnets Jupyter | 0 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Temps de configuration | Secondes | Minutes | Secondes |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | Isolation mono-locataire DPA disponible | ISO 27001 ISO 20000-1 RGPD PCI DSS | SOC 2 Type 2 HIPAA RGPD CCPA |
Latitude.sh
Cherry Servers
Vast.ai