Com'è l'esperienza di configurazione e distribuzione su Vultr?
Risposta
Vultr è progettato per sviluppatori e ricercatori che necessitano rapidamente di calcolo GPU:
- Tempo di deployment: Minuti
- Docker: 1
- SSH: 1
- Jupyter: 1
- API/CLI: 1
- Immagini personalizzate: 1
Il supporto Docker le permette di portare il proprio ambiente con framework preinstallati, versioni CUDA e dipendenze. Ciò elimina i tempi di configurazione dell'ambiente e garantisce la riproducibilità tra sviluppo e produzione.
Avvii la sua prima istanza GPU in pochi minuti sul sito ufficiale Vultr .
Altre FAQ su Vultr
- Dovrei utilizzare Vultr per il mio progetto di AI/ML?
- Vultr è ben recensito su Trustpilot?
- Posso installare il mio toolkit CUDA e framework su Vultr?
- Vultr offre endpoint GPU con auto-scaling?
- Vultr offre reti private tra istanze GPU?
- NVLink o InfiniBand sono disponibili presso Vultr?
- Ci sono opzioni GPU preemptible su Vultr per carichi di lavoro tolleranti ai guasti?
- Ci sono costi nascosti per la larghezza di banda presso Vultr?
- Vultr offre qualche bonus di iscrizione o crediti di calcolo gratuiti?
- Quali sono le specifiche delle GPU disponibili su Vultr?
- Come addebita Vultr il tempo di calcolo GPU?
Guide in cui è presente Vultr
- 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
- Fornitori di GPU Cloud con Supporto per Jupyter Notebook
- Fornitori di GPU Cloud senza costi di uscita
- GPU Cloud più economiche sotto $0,50/ora
- I migliori fornitori di GPU Cloud con NVIDIA L40S
- Le migliori GPU Cloud per il Fine-Tuning dei LLM
Queste guide includono Vultr insieme ad altri provider di GPU cloud, raggruppati per caratteristiche GPU, framework, disponibilità e requisiti per sviluppatori.
Vultr vs Latitude.sh vs RunPod - GPU Provider Comparison (Aprile 2026)
Side-by-side comparison of Vultr vs Latitude.sh 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.
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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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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 | 3.7 | 3.8 |
| Sede centrale | United States | Brazil | United States |
| Tipo di Fornitore | Multi-Cloud | Bare Metal | 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 GPU bare metal fine-tuning ricerca carichi di lavoro dedicati AI generativa | 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 RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | 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 | 96 | 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 | Per ora | 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 | 200$ tramite programma di referral | 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 $/GB/mese, Object Storage compatibile S3 | NVMe locale incluso (fino a 4x 3,8TB), Storage a blocchi 0,10$/GB/mese, Storage filesystem 0,05$/GB/mese | 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) | 23 sedi: USA (8 città), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Città del Messico. GPU a Dallas, Francoforte, Sydney, Tokyo | 31 regioni globali |
| SLA di Disponibilità | 100% | 99,9% | 99,99% |
| Developer Experience | |||
| Framework | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | Immagini ottimizzate per ML PyTorch TensorFlow (installato dall’utente) CUDA | 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 | Secondi | 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 | Isolamento single-tenant DPA disponibile | SOC 2 Tipo II |
Vultr
Latitude.sh
RunPod