Dove ha sede Massed Compute e dove si trovano i suoi server GPU?
Risposta
Panoramica dell'infrastruttura per Massed Compute:
- Sede centrale: United States
- Regioni GPU: Stati Uniti (data center Tier III)
- SLA di disponibilità: Tier III (progettazione 99,98%)
- Rete privata: 0
La disponibilità multi-regione consente di distribuire i modelli più vicino agli utenti finali, riducendo la latenza di inferenza. Offre inoltre opzioni di ridondanza per carichi di lavoro critici.
Visualizzi l'elenco completo delle regioni dei data center sul sito ufficiale di Massed Compute .
Altre FAQ su Massed Compute
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Guide in cui è presente Massed Compute
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Queste guide includono Massed Compute insieme ad altri provider di GPU cloud, raggruppati per caratteristiche GPU, framework, disponibilità e requisiti per sviluppatori.
Massed Compute vs Vultr vs Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Aprile 2026)
Side-by-side comparison of Massed Compute vs Vultr vs Latitude.sh. 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 Aprile 2026.
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Massed Compute
Cloud GPU con supporto diretto degli ingegneri
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Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal in 23 sedi globali
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|---|---|---|---|
| Panoramica | |||
| Valutazione Trustpilot | 0 | 1.8 | 3.7 |
| Sede centrale | United States | United States | Brazil |
| Tipo di Fornitore | Focalizzato su GPU | Multi-Cloud | Bare Metal |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza rendering VFX AI generativa fine-tuning HPC Stable Diffusion ricerca | Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca | Addestramento AI inferenza GPU bare metal fine-tuning ricerca carichi di lavoro dedicati AI generativa |
| GPU Hardware | |||
| Modelli GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max VRAM (GB) | 141 | 288 | 96 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 16 | 8 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Granularità di Fatturazione | Al minuto | Per ora | Per ora |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Sconti Riservati | N/D | N/D | N/D |
| Crediti Gratuiti | Nessuno | Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni | 200$ tramite programma di referral |
| Tariffe di Uscita | Nessuno | Standard (varia in base al piano) | Nessuno |
| Archiviazione | NVMe locale incluso con le istanze | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 | NVMe locale incluso (fino a 4x 3,8TB), Storage a blocchi 0,10$/GB/mese, Storage filesystem 0,05$/GB/mese |
| Infrastructure | |||
| Regioni | Stati Uniti (data center Tier III) | 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) | 23 sedi: USA (8 città), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Città del Messico. GPU a Dallas, Francoforte, Sydney, Tokyo |
| SLA di Disponibilità | Tier III (progettazione 99,98%) | 100% | 99,9% |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI template ML preconfigurati | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | Immagini ottimizzate per ML PyTorch TensorFlow (installato dall’utente) CUDA |
| Supporto Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo di Configurazione | Minuti | Minuti | Secondi |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 Tipo II HIPAA | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 | Isolamento single-tenant DPA disponibile |
Massed Compute
Vultr
Latitude.sh