Posso installare il mio toolkit CUDA e framework su Vultr?

Risposta

L'ecosistema dei framework ML su Vultr:

PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC

Questi framework sono preconfigurati e ottimizzati per l'hardware GPU disponibile. Le immagini personalizzate (1) le consentono di distribuire qualsiasi framework o libreria non inclusa di default, comprese build nightly, fork personalizzati o motori di inferenza specializzati come vLLM o TensorRT.

L'archiviazione persistente (1) garantisce che i suoi dataset e i pesi dei modelli sopravvivano ai riavvii delle istanze.

Verifichi quali framework ML sono preinstallati sul sito ufficiale Vultr .

Altre FAQ su Vultr

Guide in cui è presente Vultr

Queste guide includono Vultr insieme ad altri provider di GPU cloud, raggruppati per caratteristiche GPU, framework, disponibilità e requisiti per sviluppatori.

Vultr vs Massed Compute vs RunPod - GPU Provider Comparison (Aprile 2026)

Side-by-side comparison of Vultr vs Massed Compute vs RunPod. 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.

Vultr vs Massed Compute vs RunPod - GPU Provider Comparison (Aprile 2026)
Vultr
GPU cloud ad alte prestazioni in 32 regioni globali
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Massed Compute
Cloud GPU con supporto diretto degli ingegneri
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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 1.8 0 3.8
Sede centrale United States United States United States
Tipo di Fornitore Multi-Cloud Focalizzato su GPU Focalizzato sulle GPU
Ideale Per Addestramento AI inferenza rendering video HPC Stable Diffusion sviluppo di giochi AI generativa messa a punto ricerca Addestramento AI inferenza rendering VFX AI generativa fine-tuning HPC Stable Diffusion ricerca Addestramento AI inferenza messa a punto Stable Diffusion elaborazione batch rendering ricerca servizio LLM AI generativa
GPU Hardware
Modelli GPU A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL 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) 288 141 288
Max GPU/Istanze 16 8 8
Interconnessione NVLink NVLink NVLink
Pricing
Prezzo Iniziale ($/h) $0.47/hr $0.35/hr $0.06/hr
Granularità di Fatturazione Per ora Al minuto Per secondo
Spot/Preemptible 1 0 1
Sconti Riservati N/D N/D 15-29% (piani da 1 mese a 1 anno)
Crediti Gratuiti Fino a 300 $ di credito gratuito per 30 giorni Nessuno Bonus da $5 a $500 dopo la prima spesa di $10
Tariffe di Uscita Standard (varia in base al piano) Nessuno Nessuno (Gratuito)
Archiviazione 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Block Storage a 0,10 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 NVMe locale incluso con le istanze Contenitore/Volume ($0,10/GB/mese), Volume inattivo ($0,20/GB/mese), Archiviazione di rete ($0,07/GB/mese 1TB)
Infrastructure
Regioni 32 regioni in 6 continenti (Americhe, Europa, Asia, Australia, Africa) Stati Uniti (data center Tier III) 31 regioni globali
SLA di Disponibilità 100% Tier III (progettazione 99,98%) 99,99%
Developer Experience
Framework PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI template ML preconfigurati PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Supporto Docker 1 1 1
Accesso SSH 1 1 1
Jupyter Notebooks 1 0 1
API / CLI 1 1 1
Tempo di Configurazione Minuti Minuti Istantaneo
Kubernetes Support 1 0 0
Business Terms
Impegno Minimo Nessuno Nessuno Nessuno
Conformità SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Livello 1 SOC 2 Tipo II HIPAA SOC 2 Tipo II
Vultr Massed Compute RunPod