Bisakah saya menjalankan pelatihan terdistribusi di beberapa GPU di Vast.ai?
Jawaban
Berikut cara Vast.ai menangani beban kerja multi-GPU:
Interkoneksi GPU: NVLink, InfiniBand
Maksimum GPU: 8 per instance
Dukungan multi-node: 1
Saat memperluas di luar satu GPU, teknologi interkoneksi menentukan seberapa efisien GPU berkomunikasi selama operasi pelatihan terdistribusi seperti all-reduce dan sinkronisasi gradien. Vast.ai menawarkan konektivitas NVLink, InfiniBand, yang merupakan faktor penting saat membandingkan penyedia multi-GPU untuk beban kerja AI skala besar.
Periksa konfigurasi klaster multi-node yang tersedia di Vast.ai situs resmi.
Lebih banyak FAQ tentang Vast.ai
- Jenis beban kerja apa yang ideal untuk Vast.ai?
- Berapa peringkat Trustpilot Vast.ai dan total jumlah ulasannya?
- Bisakah saya menggunakan kerangka kerja ML kustom di Vast.ai?
- Alat pengembang apa saja yang tersedia di Vast.ai?
- Apakah Vast.ai mendukung penyebaran GPU dengan skala hingga nol?
- Apa jaminan SLA waktu aktif Vast.ai?
- Apakah instans spot tersedia di Vast.ai untuk penghematan biaya?
- Berapa biaya yang dikenakan Vast.ai untuk transfer data keluar?
- Bagaimana saya bisa mendapatkan kredit GPU gratis di Vast.ai?
- Berapa VRAM maksimum yang tersedia pada instance GPU Vast.ai?
- Apa saja rencana harga dan opsi penagihan di Vast.ai?
Panduan yang Menampilkan Vast.ai
- GPU Cloud Terbaik untuk Inferensi & Penyajian Model
- 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 H200
Panduan ini mencakup Vast.ai bersama penyedia GPU cloud lainnya, dikelompokkan berdasarkan fitur GPU, framework, ketersediaan, dan kebutuhan pengembang.
Vast.ai vs RunPod vs Latitude.sh - Perbandingan Penyedia GPU (April 2026)
Perbandingan berdampingan Vast.ai vs RunPod vs Latitude.sh. Cepat tinjau pendanaan maksimum, pembagian keuntungan, aturan risiko, leverage, platform, instrumen, jadwal pembayaran, opsi pembayaran, izin perdagangan, dan pembatasan KYC untuk mempersempit daftar perusahaan trading prop Anda. Data diperbarui April 2026.
|
Vast.ai
GPU Instan. Harga Transparan.
|
RunPod
Cloud yang dibangun untuk AI — jalankan dan skalakan beban kerja GPU dari inferensi tanpa server hingga klaster multi-node instan sesuai permintaan.
|
Latitude.sh
Cloud GPU bare metal di 23 lokasi global
|
|
|---|---|---|---|
| Ikhtisar | |||
| Peringkat Trustpilot | 4.4 | 3.8 | 3.7 |
| Kantor Pusat | United States | United States | Brazil |
| Jenis Penyedia | Pasar GPU | Fokus pada GPU | Bare Metal |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus Stable Diffusion pemrosesan batch riset penyajian LLM AI generatif | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus Stable Diffusion pemrosesan batch rendering riset penyajian LLM AI generatif | Pelatihan AI inferensi GPU bare metal fine-tuning riset beban kerja khusus AI generatif |
| GPU Hardware | |||
| Model GPU | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | 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 |
| Maks VRAM (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Maks GPU/Instance | 8 | 8 | 8 |
| Interkoneksi | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Harga Mulai ($/jam) | $0.06/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularitas Penagihan | Per detik | Per detik | Per jam |
| Spot/Preemptible | 1 | 1 | 0 |
| Diskon Cadangan | Hingga 50% (reservasi 1-6 bulan) | 15-29% (rencana 1 bulan hingga 1 tahun) | Tidak tersedia |
| Kredit Gratis | Kredit uji kecil saat mendaftar | Bonus $5-$500 setelah pengeluaran pertama $10 | $200 melalui program referral |
| Biaya Keluar | Bervariasi menurut host ($/TB) | Tidak ada (Gratis) | Tidak ada |
| Penyimpanan | Bervariasi menurut host ($/GB/jam, dikenakan biaya selama instance ada) | Kontainer/Volume ($0,10/GB/bulan), Volume Menganggur ($0,20/GB/bulan), Penyimpanan Jaringan ($0,07/GB/bulan 1TB) | NVMe lokal termasuk (hingga 4x 3,8TB), Penyimpanan Blok $0,10/GB/bulan, Penyimpanan Sistem Berkas $0,05/GB/bulan |
| Infrastructure | |||
| Wilayah | 500+ lokasi, 40+ pusat data | 31 wilayah global | 23 lokasi: AS (8 kota), LATAM (5), Eropa (5), APAC (4), Kota Meksiko. GPU tersedia di Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo |
| SLA Waktu Aktif | Tidak ada SLA formal (skor keandalan host terlihat) | 99,99% | 99,9% |
| Developer Experience | |||
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Gambar yang dioptimalkan untuk ML PyTorch TensorFlow (dipasang pengguna) CUDA |
| Dukungan Docker | 1 | 1 | 1 |
| Akses SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Waktu Setup | Detik | Instan | Detik |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Komitmen Minimum | Tidak ada | Tidak ada | Tidak ada |
| Kepatuhan | SOC 2 Tipe 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 Tipe II | Isolasi penyewa tunggal DPA tersedia |
Vast.ai
RunPod
Latitude.sh