Quanti modelli di GPU ha in flotta Novita AI?
Risposta
Novita AI offre una gamma di modelli di GPU per carichi di lavoro di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e calcolo ad alte prestazioni. L'elenco completo delle GPU disponibili include:
H100 SXM, A100 SXM, L40S, RTX 4090, RTX 6000 Ada, RTX 5090, RTX 3090
La massima VRAM disponibile su una singola GPU presso Novita AI è di 80 GB, e le istanze possono essere configurate con fino a 8 GPU. La tecnologia di interconnessione utilizzata per configurazioni multi-GPU è NVLink, che determina la larghezza di banda tra le GPU durante l'addestramento distribuito.
Sfogli il catalogo completo delle GPU disponibili e le loro specifiche sul sito ufficiale di Novita AI .
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Novita AI vs DigitalOcean vs Vultr - GPU Provider Comparison (Aprile 2026)
Side-by-side comparison of Novita AI vs DigitalOcean vs Vultr. 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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Novita AI
Piattaforma AI & Agent Cloud con oltre 200 API di modelli, istanze GPU e inferenza serverless su larga scala.
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DigitalOcean
Cloud GPU semplice e scalabile per AI/ML
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Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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|---|---|---|---|
| Panoramica | |||
| Valutazione Trustpilot | 3.3 | 4.6 | 1.8 |
| Sede centrale | United States | United States | United States |
| Tipo di Fornitore | Focalizzato su GPU | N/D | Multi-Cloud |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza fine-tuning AI generativa ricerca servizio LLM Stable Diffusion | Addestramento AI inferenza fine-tuning distribuzione LLM servizio LLM visione artificiale startup AI generativa ricerca | Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca |
| GPU Hardware | |||
| Modelli GPU | H100 SXM A100 SXM L40S RTX 4090 RTX 6000 Ada RTX 5090 RTX 3090 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| Max VRAM (GB) | 80 | 192 | 288 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 8 | 16 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.11/hr | $0.76/hr | $0.47/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per secondo | A secondo | Per ora |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 1 |
| Sconti Riservati | N/D | N/D | N/D |
| Crediti Gratuiti | Fino a $10.000 per startup | Credito gratuito di $200 per 60 giorni | Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni |
| Tariffe di Uscita | Nessuno (Gratuito) | Nessuno (incluso nel piano) | Standard (varia in base al piano) |
| Archiviazione | Disco container (60GB gratuiti), disco volume, volumi di rete | Avvio NVMe da 500-720 GiB (incluso), scratch NVMe da 5 TiB nelle configurazioni più grandi, Volumi a $0,10/GiB/mese | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 |
| Infrastructure | |||
| Regioni | USA, UE, APAC, Sud America, Africa, Medio Oriente (oltre 20 sedi) | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) |
| SLA di Disponibilità | 99,9% | 99% | 100% |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN TensorRT | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Supporto Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo di Configurazione | N/D | Minuti | Minuti |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 1 |
| Business Terms | |||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 | SOC 2 Tipo II SOC 3 HIPAA (con BAA) CSA STAR Livello 1 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 |
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