Berapa banyak GPU yang dapat saya gunakan dalam satu instance di RunPod?
Jawaban
Dukungan pelatihan terdistribusi di RunPod:
NVLink interkoneksi dengan hingga 8 GPU per instance. Pelatihan multi-node: Ya.
Sebagai konteks, melatih model 70B parameter biasanya memerlukan 8+ GPU dengan interkoneksi berbandwidth tinggi. Model GPU yang tersedia di RunPod meliputi:
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
Kunjungi untuk melihat konfigurasi instance multi-GPU dan harga.
Lihat bagaimana RunPod menangani infrastruktur pelatihan terdistribusi di situs resmi mereka.
Lebih banyak FAQ tentang RunPod
- Apakah RunPod lebih baik untuk pelatihan atau inferensi?
- Berapa peringkat Trustpilot RunPod dan total jumlah ulasannya?
- Perangkat lunak pra-instal apa yang tersedia pada instance GPU RunPod?
- Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan GPU di RunPod?
- Apakah GPU tanpa server tersedia di RunPod untuk inferensi?
- Apakah RunPod memiliki pusat data di Eropa, Asia, atau AS?
- Bagaimana cara kerja instans spot atau preemptible di RunPod?
- Apakah data egress gratis di RunPod?
- Apakah RunPod memiliki tingkat gratis atau periode uji coba untuk pengguna baru?
- Apakah RunPod menawarkan GPU H100, A100, atau RTX 4090?
- Bagaimana harga RunPod dibandingkan dengan penyedia GPU cloud lainnya?
Panduan yang Menampilkan RunPod
- GPU Cloud Terbaik untuk Stable Diffusion & Generasi Gambar
- GPU Cloud Termurah di Bawah $0,50/jam
- Penyedia GPU Cloud dengan Akses SSH
- Penyedia GPU Cloud dengan Biaya Egress Nol
- Penyedia GPU Cloud dengan Docker & Gambar Kustom
- Penyedia GPU Cloud dengan Dukungan Jupyter Notebook
- Penyedia GPU Cloud dengan Dukungan Kubernetes
- Penyedia GPU Cloud dengan Inferensi GPU Tanpa Server
- Penyedia GPU Cloud dengan Instans Spot / Preemptible
- Penyedia GPU Cloud dengan Klaster GPU Multi-Node
- Penyedia GPU Cloud dengan Kredit Gratis
- Penyedia GPU Cloud dengan Manajemen API & CLI
- Penyedia GPU Cloud dengan NVLink atau InfiniBand
- Penyedia GPU Cloud dengan Penagihan Per-Detik
- Penyedia GPU Cloud dengan Penyimpanan Persisten
- Penyedia GPU Cloud Terbaik dengan NVIDIA A100
Panduan ini mencakup RunPod bersama penyedia GPU cloud lainnya, dikelompokkan berdasarkan fitur GPU, framework, ketersediaan, dan kebutuhan pengembang.
Ulasan Penyedia GPU RunPod & Fakta Utama (Juli 2026)
Cuplikan RunPod: pendanaan maksimum, pembagian keuntungan, aturan drawdown, leverage, instrumen, jadwal pembayaran, metode pembayaran, izin perdagangan, dan KYC. Data diverifikasi Juli 2026.
|
RunPod
Cloud yang dibangun untuk AI — jalankan dan skalakan beban kerja GPU dari inferensi tanpa server hingga klaster multi-node instan sesuai permintaan.
|
|
|---|---|
| Ikhtisar | |
| Peringkat Trustpilot | 3.5 |
| Kantor Pusat | United States |
| Jenis Penyedia | Fokus pada GPU |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus Stable Diffusion pemrosesan batch rendering riset penyajian LLM AI generatif |
| Perangkat Keras GPU | |
| Model GPU | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Maks VRAM (GB) | 288 |
| Maks GPU/Instance | 8 |
| Interkoneksi | NVLink |
| Harga | |
| Harga Mulai ($/jam) | $0.06/hr |
| Granularitas Penagihan | Per detik |
| Spot/Preemptible | Ya |
| Diskon Cadangan | 15-29% (rencana 1 bulan hingga 1 tahun) |
| Kredit Gratis | Bonus $5-$500 setelah pengeluaran pertama $10 |
| Biaya Keluar | Tidak ada (Gratis) |
| Penyimpanan | Kontainer/Volume ($0,10/GB/bulan), Volume Menganggur ($0,20/GB/bulan), Penyimpanan Jaringan ($0,07/GB/bulan 1TB) |
| Infrastruktur | |
| Wilayah | 31 wilayah global |
| SLA Waktu Aktif | 99,99% |
| Pengalaman Pengembang | |
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Dukungan Docker | Ya |
| Akses SSH | Ya |
| Jupyter Notebooks | Ya |
| API / CLI | Ya |
| Waktu Setup | Instan |
| Dukungan Kubernetes | Tidak |
| Ketentuan Bisnis | |
| Komitmen Minimum | Tidak ada |
| Kepatuhan | SOC 2 Tipe II |
RunPod