वल्ट्र

मल्टी-क्लाउड मुख्यालय United States में स्थापित 2014 में
अपडेटेड March 2, 2026

Vultr NVIDIA और AMD GPU द्वारा संचालित मांग पर क्लाउड GPU इंस्टेंस 32 वैश्विक डेटा सेंटर क्षेत्रों में प्रदान करता है। वे बिना अग्रिम लागत के वर्चुअल मशीन और बेयर मेटल GPU तैनाती दोनों प्रदान करते हैं, जो AI/ML, रेंडरिंग, VDI, और HPC वर्कलोड को लक्षित करते हैं। Vultr NVIDIA पसंदीदा क्लाउड पार्टनर और AMD क्लाउड एलायंस सदस्य है।

शुरुआती कीमत $0.47/hr प्रति घंटा
अधिकतम VRAM 288 GB प्रति GPU
अधिकतम GPUs 16 प्रति इंस्टेंस
बिलिंग प्रति घंटा ग्रेन्युलैरिटी

GPU हार्डवेयर

GPU मॉडल A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X
अधिकतम VRAM 288 GB
प्रति इंस्टेंस अधिकतम GPUs 16
इंटरकनेक्ट NVLink
मल्टी-नोड प्रशिक्षण हाँ

मूल्य निर्धारण

प्रारंभिक मूल्य $0.47/hr
बिलिंग ग्रैन्युलैरिटी प्रति घंटा
Spot/Preemptible हाँ
रिज़र्व्ड डिस्काउंट N/A
फ्री क्रेडिट्स 30 दिनों के लिए $300 तक मुफ्त क्रेडिट
एग्रीस फीस मानक (योजना के अनुसार भिन्न)
स्टोरेज 350 GB - 61 TB NVMe (शामिल), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, S3-संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज

GPU इंस्टेंस मूल्य निर्धारण (ऑन-डिमांड, USD/GPU/घंटा)

GPU मॉडल GPU वीआरएएम vCPU रैम स्टोरेज $/GPU/घंटा
NVIDIA A16 1-16 16 जीबी 6-96 64-960 जीबी 350 जीबी - 1.7 टीबी $0.471
NVIDIA A40 1 या 4 48 जीबी 24-96 120-480 जीबी 1.4 टीबी $1.712
NVIDIA L40S 1-8 48 जीबी 16-128 180 जीबी - 1.5 टीबी 1.2-3.4 टीबी $1.671
NVIDIA A100 PCIe 1-8 80 जीबी 12-96 120-960 जीबी 1.4-2.2 टीबी $2.397
NVIDIA GH200 1 96 जीबी 72 480 जीबी 4.8 टीबी $1.990
NVIDIA HGX A100 8 640 जीबी 112 2 टीबी 32.6 टीबी $2.800
NVIDIA HGX H100 8 640 जीबी 216 1.9 टीबी 13 टीबी $2.990
NVIDIA HGX B200 8 640 जीबी 216 1.9 टीबी 13 टीबी $2.990
AMD MI300X 8 1,536 जीबी 248 2.1 टीबी 13 टीबी $1.850
AMD MI325X 8 2,048 जीबी 248 2.8 टीबी 13 टीबी $2.000
AMD MI355X 8 2,304 जीबी 252 2.8 टीबी 14.3 टीबी $2.590

आरक्षित मूल्य निर्धारण (पूर्व भुगतान शर्तें)

GPU मॉडल अवधि $/GPU/घंटा
L40S 36 महीने $0.848
A100 PCIe 36 महीने $1.290
HGX A100 36 महीने $1.490
MI300X 24 महीने $1.850
HGX H100 36 महीने $2.300
MI355X 48 महीने $2.290

घंटा बिलिंग बिना न्यूनतम प्रतिबद्धता के। AMD MI355X, MI325X, और MI300X प्रीएम्प्टिबल (स्पॉट) इंस्टेंस के रूप में भी उपलब्ध हैं। 100% अपटाइम SLA। मुफ्त इनग्रेशन और 2 टीबी मुफ्त मासिक आउटग्रेशन। सर्वरलेस इन्फरेंस भी $0.55/मिल इनपुट टोकन पर उपलब्ध है।

इन्फ्रास्ट्रक्चर

क्षेत्र 6 महाद्वीपों में 32 क्षेत्र (अमेरिका, यूरोप, एशिया, ऑस्ट्रेलिया, अफ्रीका)
अपटाइम SLA 100%
Serverless / ऑटोस्केलिंग हाँ
प्राइवेट नेटवर्किंग / VPC हाँ

डेवलपर अनुभव

प्री-इंस्टॉल्ड फ्रेमवर्क्स PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC
Docker सपोर्ट हाँ
SSH एक्सेस हाँ
Jupyter नोटबुक्स हाँ
API / CLI हाँ
सेटअप समय मिनट
Kubernetes सपोर्ट हाँ
कस्टम इमेजेज / टेम्प्लेट्स हाँ
पर्सिस्टेंट स्टोरेज हाँ

व्यावसायिक शर्तें

न्यूनतम प्रतिबद्धता कोई नहीं
अनुपालन SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR स्तर 1
के लिए सर्वश्रेष्ठ एआई प्रशिक्षण अनुमान वीडियो रेंडरिंग उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग स्टेबल डिफ्यूजन खेल विकास जनरेटिव एआई फाइन-ट्यूनिंग अनुसंधान
सपोर्ट चैनल समर्थन टिकट ईमेल समुदाय मंच 24/7 तकनीकी सहायता
भुगतान के तरीके क्रेडिट/डेबिट कार्ड पेपैल क्रिप्टोकरेंसी (बिटपे) अलीपे यूनियनपे एसीएच वायर ट्रांसफर
VS

यह कैसे तुलना करता है?

अन्य क्लाउड GPU प्रदाताओं के खिलाफ वल्ट्र की तुलना करें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

वल्ट्र किस प्रकार के उपयोगकर्ताओं की सेवा करता है?

वल्ट्र किसके लिए सबसे अच्छा है? एआई प्रशिक्षण, अनुमान, वीडियो रेंडरिंग, उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग, स्टेबल डिफ्यूजन, खेल विकास, जनरेटिव एआई, फाइन-ट्यूनिंग, अनुसंधान

वल्ट्र को एक मल्टी-क्लाउड क्लाउड GPU प्रदाता के रूप में वर्गीकृत किया गया है। प्लेटफ़ॉर्म GPU मॉडल प्रदान करता है जिनमें A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X शामिल हैं और प्रवेश-स्तर की कीमतें $0.47/hr से शुरू होती हैं।

चाहे आप भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून कर रहे हों, बड़े पैमाने पर अनुमान चला रहे हों, या कंप्यूटर विज़न मॉडल प्रशिक्षित कर रहे हों, सही विकल्प आपके GPU प्रकार, VRAM, इंटरकनेक्ट, और बजट की विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है।

वल्ट्र को मुफ्त परीक्षण के साथ आज़माएं — उनकी आधिकारिक वेबसाइट पर साइन अप करें।

क्या वल्ट्र ट्रस्टपायलट पर अच्छी तरह से समीक्षा किया गया है?

वल्ट्र के लिए वर्तमान Trustpilot रेटिंग 1.7 में से 5.0 है, जो 561 कुल समीक्षाओं पर आधारित है जो July 14, 2026 तक की हैं। वल्ट्र की स्थापना 2014 में हुई थी।

आप सभी उपयोगकर्ता समीक्षाएँ सीधे Trustpilot पृष्ठ पर वल्ट्र के लिए पढ़ सकते हैं। Trustpilot रेटिंग GPU प्रोविजनिंग गति, मूल्य निर्धारण सटीकता, समर्थन प्रतिक्रिया, और समग्र प्लेटफ़ॉर्म विश्वसनीयता के साथ वास्तविक उपयोगकर्ता अनुभव को दर्शाती हैं।

देखें कि वल्ट्र विकल्पों की तुलना में कैसा है और उनके वर्तमान ऑफ़र वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट पर खोजें।

क्या वल्ट्र एमएल डेटासेट और मॉडल के लिए स्थायी भंडारण प्रदान करता है?

वल्ट्र पर पूर्व-स्थापित फ्रेमवर्क: PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC

कस्टम इमेज: हाँ — अपनी आवश्यकतानुसार कोई भी फ्रेमवर्क, लाइब्रेरी, या CUDA संस्करण लेकर अपना डॉकर कंटेनर लाएं।
जुपिटर: हाँ — प्रयोग के लिए इंटरैक्टिव विकास वातावरण।
स्थायी संग्रहण: हाँ — सत्रों के बीच डेटासेट और चेकपॉइंट्स रखें।

यह संयोजन आपको किसी भी एमएल स्टैक के साथ काम करने देता है, मानक PyTorch/TensorFlow वर्कफ़्लो से लेकर विशेष अनुमान फ्रेमवर्क तक, अपने पर्यावरण को अनुकूलित करने की लचीलापन के साथ।

पर्यावरण सेटअप गाइड और CUDA संगतता के लिए, देखें वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट

क्या वल्ट्र के पास GPU इंस्टेंस प्रबंधन के लिए API या CLI है?

यहाँ वल्ट्र पर डेवलपर अनुभव है:

सेटअप समय: मिनट — यह वह गति है जिससे आप अनुरोध शुरू करने के बाद GPU इंस्टेंस को प्रावधान और एक्सेस कर सकते हैं।

उपलब्ध उपकरण:
- डॉकर कंटेनर: हाँ
- सीधे SSH पहुँच: हाँ
- जुपिटर नोटबुक्स: हाँ
- प्रोग्रामेटिक API/CLI: हाँ
- कस्टम डॉकर इमेजेस: हाँ

उपकरणों का यह संयोजन वल्ट्र को अन्वेषणात्मक शोध (जुपिटर) और उत्पादन MLOps पाइपलाइनों (API + डॉकर + SSH) दोनों के लिए उपयुक्त बनाता है।

पूर्ण सेटअप दस्तावेज़ और API संदर्भ वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट पर देखें।

क्या वल्ट्र पर प्रति-रिक्वेस्ट GPU इन्फरेंस उपलब्ध है?

क्या वल्ट्र सर्वरलेस प्रदान करता है? हाँ

सर्वरलेस GPU अनुमान कार्यभार के लिए अवसंरचना प्रबंधन की आवश्यकता को समाप्त करता है। समर्पित उदाहरणों को आरक्षित करने के बजाय, आपका मॉडल एंडपॉइंट स्वचालित रूप से आने वाले अनुरोधों को संभालता है और केवल सक्रिय कंप्यूट समय के लिए शुल्क लेता है। यह तरीका एमएल पूर्वानुमान सेवा देने वाले एपीआई, चैटबॉट बैकएंड, और छवि निर्माण एंडपॉइंट के लिए आदर्श है।

मूल GPU मूल्य निर्धारण: $0.47/hr

सर्वरलेस अनुमान एपीआई आज़माएं वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट पर।

वल्ट्र का मुख्यालय कहाँ है और इसके GPU सर्वर कहाँ स्थित हैं?

वल्ट्र के लिए अवसंरचना अवलोकन:

- मुख्यालय: United States
- GPU क्षेत्र: 6 महाद्वीपों में 32 क्षेत्र (अमेरिका, यूरोप, एशिया, ऑस्ट्रेलिया, अफ्रीका)
- अपटाइम SLA: 100%
- निजी नेटवर्किंग: हाँ

मल्टी-रीजन उपलब्धता आपको अंतिम उपयोगकर्ताओं के करीब मॉडल तैनात करने की अनुमति देती है, जिससे अनुमान लेटेंसी कम होती है। यह महत्वपूर्ण कार्यभार के लिए पुनरावृत्ति विकल्प भी प्रदान करती है।

डेटा सेंटर क्षेत्रों की पूरी सूची वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट पर देखें।

वल्ट्र वितरित कार्यभार के लिए GPU-से-GPU संचार कैसे संभालता है?

वल्ट्र पर वितरित प्रशिक्षण समर्थन:

NVLink इंटरकनेक्ट के साथ प्रति इंस्टेंस 16 GPUs तक। मल्टी-नोड प्रशिक्षण: हाँ

संदर्भ के लिए, 70B पैरामीटर मॉडल का प्रशिक्षण आमतौर पर 8+ GPUs के साथ उच्च-बैंडविड्थ इंटरकनेक्ट की आवश्यकता होती है। वल्ट्र पर उपलब्ध GPU मॉडल में शामिल हैं:

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

मल्टी-GPU इंस्टेंस कॉन्फ़िगरेशन और मूल्य निर्धारण देखने के लिए जाएँ।

देखें कि वल्ट्र वितरित प्रशिक्षण अवसंरचना को कैसे संभालता है उनकी आधिकारिक वेबसाइट

क्या वल्ट्र AI प्रशिक्षण कार्यों के लिए स्पॉट मूल्य निर्धारण का समर्थन करता है?

वल्ट्र स्पॉट इंस्टेंस उपलब्धता: हाँ

ऐसे कार्यभार जो कभी-कभार बाधाओं को सहन कर सकते हैं — जैसे नियमित चेकपॉइंटिंग के साथ बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण या बैच प्रोसेसिंग जॉब्स — के लिए स्पॉट इंस्टेंस मांग आधारित मूल्य निर्धारण की तुलना में महत्वपूर्ण लागत बचत प्रदान करते हैं। वल्ट्र पर नियमित ऑन-डिमांड इंस्टेंस $0.47/hr से शुरू होते हैं।

वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट पर लाइव स्पॉट मूल्य निर्धारण और बाधा दरें देखें।

वल्ट्र पर साइन अप करने से पहले मुझे निकासी शुल्क के बारे में क्या जानना चाहिए?

जब वल्ट्र का मूल्यांकन कर रहे हों, तो उनके डेटा स्थानांतरण नीति को समझना महत्वपूर्ण है: मानक (योजना के अनुसार भिन्न)

निकासी शुल्क अक्सर क्लाउड GPU बजटिंग में एक अनदेखी लागत होते हैं। एक ऐसा प्रदाता जिसके पास शून्य निकासी शुल्क हो, आपको बिना अप्रत्याशित बैंडविड्थ बिल के मॉडल आउटपुट डाउनलोड करने, डेटा सेट स्थानांतरित करने, और पूर्वानुमान परिणाम प्रदान करने की स्वतंत्रता देता है।

वल्ट्र भंडारण विकल्प: 350 GB - 61 TB NVMe (शामिल), ब्लॉक स्टोरेज $0.10/GB/माह, S3-संगत ऑब्जेक्ट स्टोरेज

डेटा स्थानांतरण लागत मात्रा के साथ कैसे बढ़ती है, यह देखने के लिए वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट देखें।

वल्ट्र नए उपयोगकर्ताओं को कितना मुफ्त क्रेडिट देता है?

यहाँ वल्ट्र वर्तमान में नए उपयोगकर्ताओं के लिए जो प्लेटफ़ॉर्म का मूल्यांकन करना चाहते हैं, क्या प्रदान करता है:

30 दिनों के लिए $300 तक मुफ्त क्रेडिट

चूंकि वल्ट्र पर सबसे सस्ता GPU विकल्प $0.47/hr का है, मुफ्त क्रेडिट वास्तविक कार्यभार चलाने और वित्तीय प्रतिबद्धता से पहले वल्ट्र की तुलना अन्य क्लाउड GPU प्रदाताओं से करने का व्यावहारिक अवसर प्रदान करता है।

वर्तमान क्रेडिट ऑफ़र और पात्रता के लिए, वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट पर जाएँ।

AI और मशीन लर्निंग कार्यभार के लिए वल्ट्र कौन-कौन से GPU का समर्थन करता है?

वल्ट्र पर GPU बेड़ा डेटा सेंटर और वर्कस्टेशन-क्लास एक्सेलेरेटर दोनों शामिल करता है:

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

प्रति GPU अधिकतम VRAM: 288 GB
प्रति इंस्टेंस अधिकतम GPUs: 16
इंटरकनेक्ट: NVLink

यह हार्डवेयर चयन उपभोक्ता GPUs पर लागत-कुशल इनफेरेंस से लेकर एंटरप्राइज़ एक्सेलेरेटर पर बड़े पैमाने पर वितरित प्रशिक्षण तक के उपयोग मामलों को कवर करता है।

विस्तृत GPU विनिर्देशों, VRAM कॉन्फ़िगरेशन, और मल्टी-GPU विकल्पों के लिए, वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट देखें।

वल्ट्र पर GPU किराए की दरें क्या हैं?

वल्ट्र पर GPU कंप्यूट प्रति घंटा आधार पर बिल किया जाता है, सबसे किफायती GPU विकल्प के लिए दरें $0.47/hr से शुरू होती हैं। यह बिलिंग ग्रैन्युलैरिटी विशेष रूप से छोटे प्रशिक्षण रन, प्रयोग और अनुमान कार्यों के लिए उपयोगी है जहाँ आपको GPU केवल कुछ मिनटों के लिए चाहिए होता है।

क्या वल्ट्र स्पॉट इंस्टेंस प्रदान करता है? हाँ
क्या रिज़र्व्ड छूट उपलब्ध हैं?

भुगतान विधियाँ: क्रेडिट/डेबिट कार्ड, पेपैल, क्रिप्टोकरेंसी (बिटपे), अलीपे, यूनियनपे, एसीएच, वायर ट्रांसफर

पूर्ण GPU मूल्य निर्धारण कैलकुलेटर देखें वल्ट्र आधिकारिक वेबसाइट पर।

उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया

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