Puis-je me connecter en SSH aux instances GPU sur Latitude.sh ?
Réponse
Aperçu de l'expérience développeur pour Latitude.sh :
Temps de configuration : Secondes
Docker : Oui
SSH : Oui
Jupyter : Non
API/CLI : Oui
Images personnalisées : Oui
Latitude.sh offre plusieurs points d'entrée pour les développeurs. Vous pouvez lancer un environnement Jupyter préconfiguré pour des expériences rapides, déployer des conteneurs Docker personnalisés pour un entraînement reproductible, ou tout automatiser via l'API. L'accès SSH vous donne un contrôle total sur l'instance pour des configurations avancées.
Commencez avec votre première charge de travail GPU sur le Latitude.sh site officiel.
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal dans 23 emplacements mondiaux
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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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DigitalOcean
Cloud GPU simple et évolutif pour IA/ML
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|---|---|---|---|
| Aperçu | |||
| Note Trustpilot | 3.7 | 3.7 | 4.6 |
| Siège social | Brazil | United States | United States |
| Type de fournisseur | Bare Metal | Axé sur le GPU | N/A |
| Idéal pour | Formation IA inférence GPU bare metal ajustement fin recherche charges de travail dédiées IA générative | Entraînement IA inférence ajustement fin Stable Diffusion traitement par lots rendu recherche service LLM IA générative | Formation IA inférence ajustement fin déploiement LLM service LLM vision par ordinateur startups IA générative recherche |
| GPU Hardware | |||
| Modèles GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| VRAM max (Go) | 96 | 288 | 192 |
| Max GPUs/instance | 8 | 8 | 8 |
| Interconnexion | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prix de départ ($/h) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| Granularité de facturation | À l'heure | Par seconde | À la seconde |
| Spot/Préemptible | Non | Oui | Non |
| Remises réservées | N/A | 15-29 % (plans de 1 mois à 1 an) | N/A |
| Crédits gratuits | 200 $ via programme de parrainage | Bonus de 5 $ à 500 $ après une première dépense de 10 $ | 200 $ de crédit gratuit pendant 60 jours |
| Frais de sortie | Aucun | Aucun (Gratuit) | Aucun (inclus dans le forfait) |
| 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 | Conteneur/Volume (0,10 $/Go/mois), Volume inactif (0,20 $/Go/mois), Stockage réseau (0,07 $/Go/mois 1To) | 500-720 Gio NVMe de démarrage (inclus), 5 Tio NVMe scratch sur les configurations plus grandes, volumes à 0,10 $/Gio/mois |
| Infrastructure | |||
| Régions | 23 emplacements : États-Unis (8 villes), Amérique latine (5), Europe (5), APAC (4), Mexico. GPU à Dallas, Francfort, Sydney, Tokyo | 31 régions mondiales | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA de disponibilité | 99,9 % | 99,99 % | 99 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | Images optimisées ML PyTorch TensorFlow (installé par l'utilisateur) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Support Docker | Oui | Oui | Oui |
| Accès SSH | Oui | Oui | Oui |
| Carnets Jupyter | Non | Oui | Oui |
| API / CLI | Oui | Oui | Oui |
| Temps de configuration | Secondes | Instantané | Minutes |
| Kubernetes Support | Non | Non | Oui |
| Business Terms | |||
| Engagement minimum | Aucun | Aucun | Aucun |
| Conformité | Isolation mono-locataire DPA disponible | SOC 2 Type II | SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (avec BAA) CSA STAR Niveau 1 |
Latitude.sh
RunPod
DigitalOcean