GPU mana yang didukung oleh Vultr untuk beban kerja AI dan pembelajaran mesin?
Jawaban
Armada GPU di Vultr mencakup akselerator kelas pusat data dan workstation:
A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X
VRAM maksimum per GPU: 288 GB
GPU maksimum per instance: 16
Interkoneksi: NVLink
Pilihan perangkat keras ini mencakup kasus penggunaan mulai dari inferensi yang hemat biaya pada GPU konsumen hingga pelatihan terdistribusi skala besar pada akselerator perusahaan.
Untuk spesifikasi GPU terperinci, konfigurasi VRAM, dan opsi multi-GPU, periksa Vultr situs resmi.
Lebih banyak FAQ tentang Vultr
- Jenis pengguna apa yang dilayani oleh Vultr?
- Apakah Vultr mendapatkan ulasan yang baik di Trustpilot?
- Apakah Vultr menawarkan penyimpanan persisten untuk dataset dan model ML?
- Apakah Vultr memiliki API atau CLI untuk mengelola instance GPU?
- Apakah inferensi GPU bayar per permintaan tersedia di Vultr?
- Di mana Vultr berkantor pusat dan di mana server GPU-nya berlokasi?
- Bagaimana Vultr menangani komunikasi GPU-ke-GPU untuk beban kerja terdistribusi?
- Apakah Vultr mendukung harga spot untuk pekerjaan pelatihan AI?
- Apa yang harus saya ketahui tentang biaya egress di Vultr sebelum mendaftar?
- Berapa banyak kredit gratis yang diberikan Vultr kepada pengguna baru?
- Berapa tarif sewa GPU di Vultr?
Panduan yang Menampilkan Vultr
- GPU Cloud Terbaik untuk AI Generatif
- GPU Cloud Termurah Di Bawah $1/jam
- Penyedia GPU Cloud dengan Akses SSH
- Penyedia GPU Cloud dengan Biaya Egress Nol
- Penyedia GPU Cloud dengan Docker & Gambar Kustom
- Penyedia GPU Cloud dengan Dukungan Jupyter Notebook
- Penyedia GPU Cloud dengan Dukungan Kubernetes
- Penyedia GPU Cloud dengan Inferensi GPU Tanpa Server
- Penyedia GPU Cloud dengan Instans Spot / Preemptible
- Penyedia GPU Cloud dengan Klaster GPU Multi-Node
- Penyedia GPU Cloud dengan Kredit Gratis
- Penyedia GPU Cloud dengan Manajemen API & CLI
- Penyedia GPU Cloud dengan NVLink atau InfiniBand
- Penyedia GPU Cloud dengan Penagihan Per-Detik
- Penyedia GPU Cloud dengan Penyimpanan Persisten
- Penyedia GPU Cloud Terbaik dengan NVIDIA RTX A6000
Panduan ini mencakup Vultr bersama penyedia GPU cloud lainnya, dikelompokkan berdasarkan fitur GPU, framework, ketersediaan, dan kebutuhan pengembang.
Ulasan Penyedia GPU Vultr & Fakta Utama (Mei 2026)
Cuplikan Vultr: pendanaan maksimum, pembagian keuntungan, aturan drawdown, leverage, instrumen, jadwal pembayaran, metode pembayaran, izin perdagangan, dan KYC. Data diverifikasi Mei 2026.
|
Vultr
GPU cloud berkinerja tinggi di 32 wilayah global
|
|
|---|---|
| Ikhtisar | |
| Peringkat Trustpilot | 1.7 |
| Kantor Pusat | United States |
| Jenis Penyedia | Multi-Cloud |
| Terbaik Untuk | Pelatihan AI inferensi rendering video HPC Stable Diffusion pengembangan game AI generatif penyetelan halus penelitian |
| Perangkat Keras GPU | |
| Model GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| Maks VRAM (GB) | 288 |
| Maks GPU/Instance | 16 |
| Interkoneksi | NVLink |
| Harga | |
| Harga Mulai ($/jam) | $0.47/hr |
| Granularitas Penagihan | Per jam |
| Spot/Preemptible | Ya |
| Diskon Cadangan | Tidak tersedia |
| Kredit Gratis | Kredit gratis hingga $300 selama 30 hari |
| Biaya Keluar | Standar (bervariasi menurut paket) |
| Penyimpanan | 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok seharga $0,10/GB/bulan, Penyimpanan Objek kompatibel S3 |
| Infrastruktur | |
| Wilayah | 32 wilayah di 6 benua (Amerika, Eropa, Asia, Australia, Afrika) |
| SLA Waktu Aktif | 100% |
| Pengalaman Pengembang | |
| Kerangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Dukungan Docker | Ya |
| Akses SSH | Ya |
| Jupyter Notebooks | Ya |
| API / CLI | Ya |
| Waktu Setup | Menit |
| Dukungan Kubernetes | Ya |
| Ketentuan Bisnis | |
| Komitmen Minimum | Tidak ada |
| Kepatuhan | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 |
Vultr