Milyen adatátviteli és tárolási díjak vannak a Latitude.sh szolgáltatásnál?
Válasz
Kimeneti díjak a Latitude.sh: Nincs
A kimeneti díjak azok a költségek, amelyeket akkor számítanak fel, amikor adatokat visz ki a felhőszolgáltatótól (például betanított modell súlyok letöltése, predikciós eredmények kiszolgálása vagy adatkészletek áthelyezése másik szolgáltatóhoz). Ez fontos költségszempont a gépi tanulási munkafolyamatoknál, amelyek gyakori modellexportokat vagy nagy adatkészlet-mozgatásokat igényelnek.
Tárolási lehetőségek: Helyi NVMe tartozék (akár 4x 3,8TB), blokk tárhely 0,10 USD/GB/hó, fájlrendszer tárhely 0,05 USD/GB/hó
A teljes adatátviteli díjszabásért és az ingyenes kimeneti kvótákért tekintse meg a Latitude.sh hivatalos weboldalát.
További GYIK-ek a(z) Latitude.sh témában
- Miben különbözik a Latitude.sh a többi felhőalapú GPU-szolgáltatótól?
- Hány Trustpilot véleménye van Latitude.sh-nek, és milyen az értékelése?
- Támogatja a Latitude.sh a Hugging Face-et, vLLM-et vagy más inferencia keretrendszereket?
- Tudok SSH-val csatlakozni GPU példányokhoz a Latitude.sh-en?
- Hogyan működik a szerver nélküli GPU Latitude.sh-nél?
- Mennyire megbízható a Latitude.sh infrastruktúrája?
- Támogatja-e a Latitude.sh a több csomópontos GPU klasztereket?
- Biztosít-e a Latitude.sh megszakítható GPU példányokat alacsonyabb áron?
- Milyen ingyenes krediteket vagy promóciós ajánlatokat kínál a Latitude.sh?
- Milyen GPU hardvert bérelhetek a Latitude.sh-től?
- Mennyibe kerül GPU bérlése az Latitude.sh-től?
Útmutatók, amelyekben szerepel a(z) Latitude.sh
- A legjobb felhőalapú GPU-k generatív mesterséges intelligenciához
- Felhő alapú GPU szolgáltatók tartós tárolással
- Felhő GPU-szolgáltatók kimenő adatforgalmi díjak nélkül
- Felhőalapú GPU szolgáltatók Jupyter Notebook támogatással
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók API- és CLI-kezeléssel
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók Dockerrel és egyedi képekkel
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók ingyenes jóváírásokkal
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók Kubernetes-támogatással
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók másodperces számlázással
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók NVLink vagy InfiniBand kapcsolattal
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók spot / megszakítható példányokkal
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók SSH-hozzáféréssel
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók szerver nélküli GPU-inferencia támogatásával
- Felhőalapú GPU-szolgáltatók többcsomópontos GPU klaszterekkel
- Legjobb felhőalapú GPU-szolgáltatók NVIDIA L40S-sel
- Legolcsóbb felhőalapú GPU-k 0,50 USD/óra alatt
Ezek az útmutatók a(z) Latitude.sh-t más felhőalapú GPU-szolgáltatókkal együtt tartalmazzák, csoportosítva GPU-jellemzők, keretrendszerek, elérhetőség és fejlesztői igények szerint.
Latitude.sh vs Vultr vs Massed Compute – GPU szolgáltató összehasonlítás (Április 2026)
Oldalankénti összehasonlítás Latitude.sh vs Vultr vs Massed Compute-ről. Gyorsan áttekintheti a maximális finanszírozást, nyereségmegosztást, kockázati szabályokat, tőkeáttételt, platformokat, eszközöket, kifizetési ütemezéseket, fizetési lehetőségeket, kereskedési jogosultságokat és KYC korlátozásokat, hogy leszűkítse a kereskedési céglistáját. Adatok frissítve Április 2026.
|
Latitude.sh
Bare metal GPU felhő 23 globális helyszínen
|
Vultr
Nagyteljesítményű felhőalapú GPU 32 globális régióban
|
Massed Compute
GPU felhő közvetlen mérnöki támogatással
|
|
|---|---|---|---|
| Áttekintés | |||
| Trustpilot értékelés | 3.7 | 1.8 | 0 |
| Székhely | Brazil | United States | United States |
| Szolgáltató típusa | Bare Metal | Többfelhős megoldás | GPU-központú |
| Legalkalmasabb | Mesterséges intelligencia képzés következtetés bare metal GPU finomhangolás kutatás dedikált munkaterhelések generatív MI | Mesterséges intelligencia képzés következtetés videó renderelés nagy teljesítményű számítástechnika Stable Diffusion játékfejlesztés generatív MI finomhangolás kutatás | Mesterséges intelligencia képzés következtetés VFX renderelés generatív AI finomhangolás HPC Stable Diffusion kutatás |
| GPU Hardware | |||
| GPU modellek | 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 |
| Max VRAM (GB) | 96 | 288 | 141 |
| Max GPU/instancia | 8 | 16 | 8 |
| Összeköttetés | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Kezdő ár ($/óra) | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Számlázási részletesség | Óradíj | Óradíjas | Percenként |
| Spot/előzetesen megszakítható | 0 | 1 | 0 |
| Foglalt kedvezmények | Nem alkalmazható | Nem alkalmazható | Nem alkalmazható |
| Ingyenes kreditek | 200 USD ajánlói programon keresztül | Akár 300 USD ingyenes kredit 30 napig | Nincs |
| Kimenő díjak | Nincs | Standard (tervtől függően változó) | Nincs |
| Tárolás | Helyi NVMe tartozék (akár 4x 3,8TB), blokk tárhely 0,10 USD/GB/hó, fájlrendszer tárhely 0,05 USD/GB/hó | 350 GB - 61 TB NVMe (beleértve), blokk tárolás 0,10 USD/GB/hó, S3-kompatibilis objektumtárolás | Helyi NVMe a példányokhoz tartozóan |
| Infrastructure | |||
| Régiók | 23 helyszín: USA (8 város), LATAM (5), Európa (5), APAC (4), Mexikóváros. GPU elérhető Dallasban, Frankfurtban, Sydneyben, Tokióban | 32 régió 6 kontinensen (Amerika, Európa, Ázsia, Ausztrália, Afrika) | Egyesült Államok (Tier III adatközpontok) |
| Üzemidő SLA | 99,9% | 100% | Tier III (99,98%-os tervezett rendelkezésre állás) |
| Developer Experience | |||
| Keretrendszerek | ML-optimalizált képek PyTorch TensorFlow (felhasználó által telepített) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI előre konfigurált gépi tanulási sablonok |
| Docker támogatás | 1 | 1 | 1 |
| SSH hozzáférés | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter jegyzetfüzetek | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Beállítási idő | Másodpercek | Percek | Percek |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimális elköteleződés | Nincs | Nincs | Nincs |
| Megfelelőség | Egybérlős izoláció DPA elérhető | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR 1. szint | SOC 2 Type II HIPAA |
Latitude.sh
Vultr
Massed Compute