In quali regioni opera Cherry Servers?
Risposta
Posizioni dei data center per Cherry Servers (con sede centrale in Lithuania):
Lituania, Paesi Bassi, Germania, Svezia, Stati Uniti, Singapore (6 sedi)
Cherry Servers garantisce un SLA di disponibilità di 99,97%, un fattore importante per i carichi di lavoro di inferenza in produzione che richiedono alta disponibilità. Supporto per rete privata: 1.
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Cherry Servers vs Vultr vs RunPod - Confronto fornitori GPU (Aprile 2026)
Confronto affiancato di Cherry Servers vs Vultr vs RunPod. Scorra rapidamente finanziamento massimo, divisione profitti, regole di rischio, leva, piattaforme, strumenti, calendari pagamenti, opzioni di pagamento, permessi di trading e restrizioni KYC per restringere la lista delle società di prop trading. Dati aggiornati Aprile 2026.
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Cherry Servers
Server GPU bare metal con 24 anni di esperienza nell'hosting e controllo completo a livello hardware.
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Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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RunPod
Il cloud progettato per l'IA — distribuisca e scaldi carichi di lavoro GPU da inferenze serverless a cluster multi-nodo istantanei su richiesta.
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|---|---|---|---|
| Panoramica | |||
| Valutazione Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 3.8 |
| Sede centrale | Lithuania | United States | United States |
| Tipo di Fornitore | N/D | Multi-Cloud | Focalizzato sulle GPU |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning rendering ricerca HPC AI generativa deep learning | Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca | Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelli GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | 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 |
| Max VRAM (GB) | 80 | 288 | 288 |
| Max GPU/Istanze | 2 | 16 | 8 |
| Interconnessione | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.16/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per ora | Per ora | Per secondo |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 1 |
| Sconti Riservati | N/D | N/D | 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno) |
| Crediti Gratuiti | Nessuno | Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni | Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10 |
| Tariffe di Uscita | N/D | Standard (varia in base al piano) | Nessuno (Gratuito) |
| Archiviazione | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $/GB/mese) | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 | Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB) |
| Infrastructure | |||
| Regioni | Lituania, Paesi Bassi, Germania, Svezia, Stati Uniti, Singapore (6 sedi) | 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) | 31 regioni globali |
| SLA di Disponibilità | 99,97% | 100% | 99,99% |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — controllo completo dello stack) | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Supporto Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 0 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Minuti | Istantaneo |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 | SOC 2 Tipo II |
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