Vultr

Pour qui Vultr est-il le mieux adapté ? Formation en IA, inférence, rendu vidéo, HPC, Stable Diffusion, développement de jeux, IA générative, ajustement fin, recherche

Vultr est classé comme un fournisseur cloud GPU Multi-Cloud. La plateforme propose des modèles de GPU incluant A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X avec des tarifs d'entrée de gamme à $0.47/hr.

Que vous affiniez un modèle de langage, exécutiez des inférences à grande échelle ou entraîniez des modèles de vision par ordinateur, le choix dépend de vos besoins spécifiques en type de GPU, VRAM, interconnexion et budget.

Essayez Vultr avec un essai gratuit — inscrivez-vous sur leur site officiel .

La note actuelle Trustpilot pour Vultr est de 1.7 sur 5,0, basée sur 561 avis totaux au July 14, 2026. Vultr a été fondée en 2014.

Vous pouvez lire tous les avis des utilisateurs directement sur la page Trustpilot de Vultr. Les notes Trustpilot reflètent les expériences réelles des utilisateurs concernant la rapidité de provisionnement des GPU, la précision des tarifs, la réactivité du support et la fiabilité globale de la plateforme.

Découvrez comment Vultr se compare aux alternatives et explorez leurs offres actuelles sur le site officiel Vultr .

Frameworks préinstallés sur Vultr : PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC

Images personnalisées : Oui — apportez votre propre conteneur Docker avec n'importe quel framework, bibliothèque ou version de CUDA dont vous avez besoin.
Jupyter : Oui — environnement de développement interactif pour l'expérimentation.
Stockage persistant : Oui — conservez jeux de données et points de contrôle entre les sessions.

Cette combinaison vous permet de travailler avec n'importe quelle pile ML, des workflows standards PyTorch/TensorFlow aux frameworks d'inférence spécialisés, avec la flexibilité de personnaliser votre environnement.

Pour des guides de configuration d'environnement et la compatibilité CUDA, visitez le Vultr site officiel.

Voici l'expérience développeur chez Vultr :

Temps de configuration : Minutes — c'est la rapidité avec laquelle vous pouvez provisionner et accéder à une instance GPU après avoir initié la demande.

Outils disponibles :
- Conteneurs Docker : Oui
- Accès SSH direct : Oui
- Notebooks Jupyter : Oui
- API/CLI programmatique : Oui
- Images Docker personnalisées : Oui

Cette combinaison d'outils rend Vultr adapté à la fois à la recherche exploratoire (Jupyter) et aux pipelines MLOps en production (API + Docker + SSH).

Consultez la documentation complète de configuration et la référence API sur le Vultr site officiel.

Est-ce que Vultr propose du sans serveur ? Oui

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 : $0.47/hr.

Essayez l'API d'inférence sans serveur sur le Vultr site officiel.

Aperçu de l'infrastructure pour Vultr :

- Siège social : United States
- Régions GPU : 32 régions réparties sur 6 continents (Amériques, Europe, Asie, Australie, Afrique)
- SLA de disponibilité : 100 %
- Réseau privé : Oui

La disponibilité multi-régionale vous permet de déployer des modèles plus près des utilisateurs finaux, réduisant ainsi la latence d'inférence. Elle offre également des options de redondance pour les charges de travail critiques.

Consultez la liste complète des régions des centres de données sur le site officiel Vultr .

Support de l'entraînement distribué chez Vultr :

Interconnexion NVLink avec jusqu'à 16 GPU par instance. Entraînement multi-nœuds : Oui.

Pour contexte, entraîner un modèle de 70 milliards de paramètres nécessite généralement 8+ GPU avec une interconnexion à haute bande passante. Les modèles de GPU disponibles chez Vultr incluent :

A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X

Visitez le pour voir les configurations d'instances multi-GPU et les tarifs.

Découvrez comment Vultr gère l'infrastructure d'entraînement distribué sur leur site officiel.

Disponibilité des instances Spot Vultr : Oui

Pour les charges de travail pouvant supporter des interruptions occasionnelles — telles que l'entraînement de modèles à grande échelle avec sauvegardes régulières ou les traitements par lots — les instances Spot offrent des économies substantielles par rapport aux tarifs à la demande. Les instances à la demande classiques à Vultr commencent à $0.47/hr.

Consultez les tarifs Spot en temps réel et les taux d'interruption sur le site officiel Vultr .

Lors de l'évaluation de Vultr, il est important de comprendre leur politique de transfert de données : Standard (varie selon le plan)

Les frais de sortie sont souvent un coût négligé dans le budget GPU cloud. Un fournisseur avec des frais de sortie nuls vous permet de télécharger librement les sorties de modèles, déplacer des jeux de données et diffuser les résultats d'inférence sans factures de bande passante inattendues.

Options de stockage Vultr : 350 Go - 61 To NVMe (inclus), Stockage en bloc à 0,10 $/Go/mois, Stockage d'objets compatible S3

Découvrez comment les coûts de transfert de données évoluent avec le volume sur le site officiel Vultr .

Voici ce que Vultr offre actuellement aux nouveaux utilisateurs souhaitant évaluer la plateforme :

Jusqu'à 300 $ de crédit gratuit pendant 30 jours

Étant donné que l'option GPU la moins chère chez Vultr coûte $0.47/hr, les crédits gratuits offrent une opportunité pratique d'exécuter de véritables charges de travail et de comparer Vultr avec d'autres fournisseurs GPU cloud avant de s'engager financièrement.

Pour les offres de crédits actuelles et l'éligibilité, visitez le site officiel de Vultr .

La flotte de GPU chez Vultr comprend à la fois des accélérateurs de classe centre de données et station de travail :

A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X

VRAM maximale par GPU : 288 Go
GPU maximum par instance : 16
Interconnexion : NVLink

Cette sélection matérielle couvre des cas d'usage allant de l'inférence économique sur GPU grand public à l'entraînement distribué à grande échelle sur des accélérateurs d'entreprise.

Pour des spécifications détaillées des GPU, configurations VRAM et options multi-GPU, consultez le site officiel de Vultr .

Le calcul GPU chez Vultr est facturé sur une base À l'heure avec des tarifs débutant à $0.47/hr pour l'option GPU la plus abordable. Cette granularité de facturation est particulièrement utile pour les courtes sessions d'entraînement, les expérimentations et les tâches d'inférence où vous pouvez n'avoir besoin d'un GPU que pendant quelques minutes à la fois.

Est-ce que Vultr propose des instances Spot ? Oui
Des réductions pour réservations sont-elles disponibles ?

Méthodes de paiement : Cartes de crédit/débit, PayPal, Cryptomonnaie (BitPay), Alipay, UnionPay, ACH, Virement bancaire.

Consultez le calculateur complet des tarifs GPU sur le Vultr site officiel.