Quante GPU posso utilizzare in un'unica istanza presso RunPod?
Risposta
Supporto all'addestramento distribuito su RunPod:
Interconnessione NVLink con fino a 8 GPU per istanza. Addestramento multi-nodo: 1.
Per riferimento, l'addestramento di un modello da 70 miliardi di parametri richiede tipicamente 8 o più GPU con interconnessione ad alta larghezza di banda. I modelli GPU disponibili su RunPod includono:
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
Visiti il sito per vedere le configurazioni delle istanze multi-GPU e i prezzi.
Scopra come RunPod gestisce l'infrastruttura per l'addestramento distribuito sul loro sito ufficiale .
Altre FAQ su RunPod
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Guide in cui è presente RunPod
- Fornitori di GPU Cloud con Accesso SSH
- Fornitori di GPU Cloud con Archiviazione Persistente
- Fornitori di GPU Cloud con Cluster GPU Multi-Nodo
- Fornitori di GPU Cloud con Crediti Gratuiti
- Fornitori di GPU Cloud con Docker e Immagini Personalizzate
- Fornitori di GPU Cloud con Fatturazione al Secondo
- Fornitori di GPU Cloud con Gestione tramite API e CLI
- Fornitori di GPU Cloud con Inference GPU Serverless
- Fornitori di GPU Cloud con Istanza Spot / Preemptible
- Fornitori di GPU Cloud con NVLink o InfiniBand
- Fornitori di GPU Cloud con Supporto Kubernetes
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Queste guide includono RunPod insieme ad altri provider di GPU cloud, raggruppati per caratteristiche GPU, framework, disponibilità e requisiti per sviluppatori.
RunPod vs Latitude.sh vs Vultr - GPU Provider Comparison (Aprile 2026)
Side-by-side comparison of RunPod vs Latitude.sh 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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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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Latitude.sh
Cloud GPU bare metal in 23 sedi globali
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Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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|---|---|---|---|
| Panoramica | |||
| Valutazione Trustpilot | 3.8 | 3.7 | 1.8 |
| Sede centrale | United States | Brazil | United States |
| Tipo di Fornitore | Focalizzato sulle GPU | Bare Metal | Multi-Cloud |
| Ideale Per | Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa | Addestramento AI inferenza GPU bare metal fine-tuning ricerca carichi di lavoro dedicati AI generativa | Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca |
| GPU Hardware | |||
| Modelli GPU | 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| Max VRAM (GB) | 288 | 96 | 288 |
| Max GPU/Istanze | 8 | 8 | 16 |
| Interconnessione | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Prezzo Iniziale ($/h) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| Granularità di Fatturazione | Per secondo | Per ora | Per ora |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 1 |
| Sconti Riservati | 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno) | N/D | N/D |
| Crediti Gratuiti | Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10 | 200$ tramite programma di referral | Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni |
| Tariffe di Uscita | Nessuno (Gratuito) | Nessuno | Standard (varia in base al piano) |
| Archiviazione | Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB) | NVMe locale incluso (fino a 4x 3,8TB), Storage a blocchi 0,10$/GB/mese, Storage filesystem 0,05$/GB/mese | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 |
| Infrastructure | |||
| Regioni | 31 regioni globali | 23 sedi: USA (8 città), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Città del Messico. GPU a Dallas, Francoforte, Sydney, Tokyo | 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) |
| SLA di Disponibilità | 99,99% | 99,9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Immagini ottimizzate per ML PyTorch TensorFlow (installato dall’utente) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Supporto Docker | 1 | 1 | 1 |
| Accesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo di Configurazione | Istantaneo | Secondi | Minuti |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| Impegno Minimo | Nessuno | Nessuno | Nessuno |
| Conformità | SOC 2 Tipo II | Isolamento single-tenant DPA disponibile | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 |
RunPod
Latitude.sh
Vultr