Hány GPU-t használhatok egyetlen példányban a RunPod-nál?
Válasz
Elosztott tanulási támogatás a RunPod esetében:
NVLink interconnect akár 8 GPU-val példányonként. Többcsomópontos tanulás: 1.
Tájékoztatásul: egy 70 milliárd paraméteres modell tanítása általában 8 vagy több GPU-t igényel nagy sávszélességű interconnecttel. Az elérhető GPU modellek a RunPod helyen a következők:
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
Látogasson el a oldalra a több-GPU-s példány konfigurációk és árak megtekintéséhez.
Nézze meg, hogyan kezeli a RunPod az elosztott tanulási infrastruktúrát a hivatalos weboldalukon.
További GYIK-ek a(z) RunPod témában
- A RunPod inkább tanításra vagy következtetésre alkalmas?
- Mi a RunPod Trustpilot értékelése és összes véleményszáma?
- Milyen előre telepített szoftver érhető el a RunPod GPU példányokon?
- Mennyi időbe telik, hogy egy GPU működésbe lépjen a RunPod-on?
- Elérhető-e szerver nélküli GPU-inferencia RunPod-nél?
- Vannak-e a RunPod-nak adatközpontjai Európában, Ázsiában vagy az Egyesült Államokban?
- Hogyan működnek a spot vagy megszakítható példányok a RunPod-nál?
- Ingyenes-e az adatkimenet a RunPod esetében?
- Van-e a RunPod-nak ingyenes csomagja vagy próbaidőszaka az új felhasználók számára?
- Kínál-e a RunPod H100, A100 vagy RTX 4090 GPU-kat?
- Hogyan árazzák az RunPod-at más felhőalapú GPU szolgáltatókhoz képest?
Útmutatók, amelyekben szerepel a(z) RunPod
- A legjobb felhőalapú GPU-k a Stable Diffusion és képgenerálás számára
- 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 A100-zel
- Legolcsóbb felhőalapú GPU-k 0,50 USD/óra alatt
Ezek az útmutatók a(z) RunPod-t más felhőalapú GPU-szolgáltatókkal együtt tartalmazzák, csoportosítva GPU-jellemzők, keretrendszerek, elérhetőség és fejlesztői igények szerint.
RunPod vs Latitude.sh vs Vultr - GPU Provider Comparison (Április 2026)
Side-by-side comparison of RunPod vs Latitude.sh vs Vultr. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Április 2026.
|
RunPod
A mesterséges intelligenciához épített felhő — telepítsen és méretezzen GPU-munkaterheléseket a szerver nélküli következtetéstől az azonnali többcsomópontos klaszterekig igény szerint.
|
Latitude.sh
Bare metal GPU felhő 23 globális helyszínen
|
Vultr
Nagyteljesítményű felhőalapú GPU 32 globális régióban
|
|
|---|---|---|---|
| Áttekintés | |||
| Trustpilot értékelés | 3.8 | 3.7 | 1.8 |
| Székhely | United States | Brazil | United States |
| Szolgáltató típusa | GPU-központú | Bare Metal | Többfelhős megoldás |
| Legalkalmasabb | Mesterséges intelligencia képzés következtetés finomhangolás Stable Diffusion kötegelt feldolgozás renderelés kutatás LLM szolgáltatás generatív MI | 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 |
| GPU Hardware | |||
| GPU modellek | 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 | 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 |
| Max VRAM (GB) | 288 | 96 | 288 |
| Max GPU/instancia | 8 | 8 | 16 |
| Összeköttetés | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Kezdő ár ($/óra) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| Számlázási részletesség | Másodpercenként | Óradíj | Óradíjas |
| Spot/előzetesen megszakítható | 1 | 0 | 1 |
| Foglalt kedvezmények | 15-29% (1 hónapos és 1 éves tervek esetén) | Nem alkalmazható | Nem alkalmazható |
| Ingyenes kreditek | 5-500 dolláros bónusz az első 10 dolláros költés után | 200 USD ajánlói programon keresztül | Akár 300 USD ingyenes kredit 30 napig |
| Kimenő díjak | Nincs (Ingyenes) | Nincs | Standard (tervtől függően változó) |
| Tárolás | Konténer/Tároló ($0,10/GB/hó), Inaktív tároló ($0,20/GB/hó), Hálózati tároló ($0,07/GB/hó 1TB) | 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 |
| Infrastructure | |||
| Régiók | 31 globális régió | 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) |
| Üzemidő SLA | 99,99% | 99,9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| Keretrendszerek | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | ML-optimalizált képek PyTorch TensorFlow (felhasználó által telepített) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Docker támogatás | 1 | 1 | 1 |
| SSH hozzáférés | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter jegyzetfüzetek | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Beállítási idő | Azonnali | Másodpercek | Percek |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| Minimális elköteleződés | Nincs | Nincs | Nincs |
| Megfelelőség | SOC 2 Type II | Egybérlős izoláció DPA elérhető | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR 1. szint |
RunPod
Latitude.sh
Vultr