Bisakah saya menginstal toolkit CUDA dan kerangka kerja saya sendiri di Vultr?
Jawaban
Ekosistem kerangka kerja ML di Vultr:
PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC
Kerangka kerja ini sudah dikonfigurasi dan dioptimalkan untuk perangkat keras GPU yang tersedia. Gambar kustom (1) memungkinkan Anda menerapkan kerangka kerja atau pustaka apa pun yang tidak termasuk secara default, termasuk build malam, fork kustom, atau mesin inferensi khusus seperti vLLM atau TensorRT.
Penyimpanan persisten (1) memastikan dataset dan bobot model Anda tetap ada setelah instance dimulai ulang.
Periksa kerangka kerja ML mana yang sudah terpasang di Vultr situs resmi.
Lebih banyak FAQ tentang Vultr
- Haruskah saya menggunakan Vultr untuk proyek AI/ML saya?
- Apakah Vultr mendapatkan ulasan yang baik di Trustpilot?
- Bagaimana pengalaman pengaturan dan penyebaran di Vultr?
- Apakah Vultr menawarkan titik akhir GPU dengan penskalaan otomatis?
- Apakah Vultr menawarkan jaringan privat antara instance GPU?
- Apakah NVLink atau InfiniBand tersedia di Vultr?
- Apakah ada opsi GPU preemptible di Vultr untuk beban kerja yang toleran terhadap kesalahan?
- Apakah ada biaya bandwidth tersembunyi di Vultr?
- Apakah Vultr menawarkan bonus pendaftaran atau kredit komputasi gratis?
- Apa spesifikasi GPU yang tersedia di Vultr?
- Bagaimana Vultr mengenakan biaya untuk waktu komputasi GPU?
Panduan yang Menampilkan Vultr
- GPU Cloud Terbaik untuk Pelatihan Model AI
- 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 Vultr bersama penyedia GPU cloud lainnya, dikelompokkan berdasarkan fitur GPU, framework, ketersediaan, dan kebutuhan pengembang.
Vultr vs Massed Compute vs RunPod - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of Vultr vs Massed Compute vs RunPod. 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 April 2026.
|
Vultr
GPU cloud berkinerja tinggi di 32 wilayah global
|
Massed Compute
Cloud GPU dengan dukungan langsung dari insinyur
|
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 | 1.8 | 0 | 3.8 |
| Kantor Pusat | United States | United States | United States |
| Jenis Penyedia | Multi-Cloud | Fokus pada GPU | Fokus pada GPU |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi rendering video HPC Stable Diffusion pengembangan game AI generatif penyetelan halus penelitian | Pelatihan AI inferensi rendering VFX AI generatif fine-tuning HPC Stable Diffusion riset | Pelatihan AI inferensi penyetelan halus Stable Diffusion pemrosesan batch rendering riset penyajian LLM AI generatif |
| GPU Hardware | |||
| Model GPU | 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 | 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 | 141 | 288 |
| Maks GPU/Instance | 16 | 8 | 8 |
| Interkoneksi | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Harga Mulai ($/jam) | $0.47/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Granularitas Penagihan | Per jam | Per menit | Per detik |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 1 |
| Diskon Cadangan | Tidak tersedia | Tidak tersedia | 15-29% (rencana 1 bulan hingga 1 tahun) |
| Kredit Gratis | Kredit gratis hingga $300 selama 30 hari | Tidak ada | Bonus $5-$500 setelah pengeluaran pertama $10 |
| Biaya Keluar | Standar (bervariasi menurut paket) | Tidak ada | Tidak ada (Gratis) |
| Penyimpanan | 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok seharga $0,10/GB/bulan, Penyimpanan Objek kompatibel S3 | NVMe lokal termasuk dengan instance | Kontainer/Volume ($0,10/GB/bulan), Volume Menganggur ($0,20/GB/bulan), Penyimpanan Jaringan ($0,07/GB/bulan 1TB) |
| Infrastructure | |||
| Wilayah | 32 wilayah di 6 benua (Amerika, Eropa, Asia, Australia, Afrika) | Amerika Serikat (pusat data Tier III) | 31 wilayah global |
| SLA Waktu Aktif | 100% | Tier III (desain 99,98%) | 99,99% |
| Developer Experience | |||
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI template ML yang sudah dikonfigurasi sebelumnya | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Dukungan Docker | 1 | 1 | 1 |
| Akses SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Waktu Setup | Menit | Menit | Instan |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Komitmen Minimum | Tidak ada | Tidak ada | Tidak ada |
| Kepatuhan | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Tipe II HIPAA | SOC 2 Tipe II |
Vultr
Massed Compute
RunPod