ラティチュード.sh vs Runpod - GPUプロバイダー比較 (7月 2026)
ラティチュード.shとRunpodの直接比較。最大資金、利益分配、日次・総合ドローダウン規則、レバレッジ、取引可能資産、支払い頻度、支払い方法、取引許可、KYC制限を購入前に確認。データ更新日 7月 2026。
結論：ラティチュード.sh vs Runpod
Runpodが全体的に優勢で、比較した6カテゴリーのうち6でリードしています。
ラティチュード.shがリードする分野
比較データに明確な優位点はありません。
Runpodがリードする分野
- Trustpilot評価 (3.7 vs 2.8)
- 開始価格（$/時） ($0.06/hr vs $0.35/hr)
- 最大VRAM（GB） (288 vs 96)
- 稼働率SLA (99.99% vs 99.9%)
- スポット/プリエンプティブル
- Jupyterノートブック
AIトレーニング、推論、ベアメタルGPU、ファインチューニング、研究、専用ワークロード、生成AIにはラティチュード.shを選択してください。AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AIにはRunpodを選択してください。
よくある質問
ラティチュード.shとRunpod、どちらが優れている？
Runpodは比較した6カテゴリーのうち6でリードしています。適切な選択は、あなたにとって最も重要な要素によります。
どちらのTrustpilot評価が優れている、ラティチュード.shかRunpodか？
Runpod（3.7 vs 2.8）。
どちらの開始価格（$/時）が優れている、ラティチュード.shかRunpodか？
Runpod（$0.06/hr vs $0.35/hr）。
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ラティチュード.sh
23の世界各地で展開するベアメタルGPUクラウド
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Runpod
AIのために構築されたクラウド — サーバーレス推論から即時のマルチノードクラスタまで、GPUワークロードをオンデマンドで展開・スケール可能。
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|---|---|---|
| 概要 | ||
| Trustpilot評価 | 2.8 | 3.7 |
| 本社所在地 | Brazil | United States |
| プロバイダータイプ | ベアメタル | GPU特化型 |
| 最適用途 | AIトレーニング、推論、ベアメタルGPU、ファインチューニング、研究、専用ワークロード、生成AI | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、Stable Diffusion、バッチ処理、レンダリング、研究、LLMサービング、生成AI |
| GPUハードウェア | ||
| GPUモデル | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000 | B300、B200、H200、H100 SXM、H100 PCIe、H100 NVL、MI300X、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX PRO 6000、L40S、L40、RTX 6000 Ada、RTX 5000 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX 4090、RTX 4080 SUPER、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070、A40、A30、A2、L4 |
| 最大VRAM（GB） | 96 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink |
| 価格 | ||
| 開始価格（$/時） | $0.35/hr | $0.06/hr |
| 請求単位 | 時間単位 | 毎秒 |
| スポット/プリエンプティブル | いいえ | はい |
| 予約割引 | 該当なし | 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン） |
| 無料クレジット | 紹介プログラムで200ドル | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス |
| 転送料金 | なし | なし（無料） |
| ストレージ | ローカルNVMe込み（最大4台×3.8TB）、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、ファイルシステムストレージは月額0.05ドル/GB | コンテナ/ボリューム（0.10ドル/GB/月）、アイドルボリューム（0.20ドル/GB/月）、ネットワークストレージ（0.07ドル/GB/月 1TB） |
| インフラストラクチャ | ||
| リージョン | 23拠点：米国（8都市）、ラテンアメリカ（5）、ヨーロッパ（5）、アジア太平洋（4）、メキシコシティ。GPUはダラス、フランクフルト、シドニー、東京に配置 | 31のグローバルリージョン |
| 稼働率SLA | 99.9% | 99.99％ |
| 開発者体験 | ||
| フレームワーク | ML最適化イメージ、PyTorch、TensorFlow（ユーザーインストール）、CUDA | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA |
| Docker対応 | はい | はい |
| SSHアクセス | はい | はい |
| Jupyterノートブック | いいえ | はい |
| API / CLI | はい | はい |
| セットアップ時間 | 秒単位 | 即時 |
| Kubernetesサポート | いいえ | いいえ |
| ビジネス条件 | ||
| 最低利用期間 | なし | なし |
| コンプライアンス | シングルテナント分離、DPA対応可能 | SOC 2 タイプII |
ラティチュード.sh
Runpod