ラティチュード.sh が他のクラウドGPUプロバイダーと異なる点は何ですか？
回答
ラティチュード.sh は以下に最適です：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
プロバイダータイプ：ベアメタル
GPUインスタンスは $0.35/hr から利用可能で、A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000 を含むハードウェアラインナップにより、ラティチュード.sh は小規模な実験から本番環境の展開まで幅広いAI/MLユースケースに対応しています。
ラティチュード.sh があなたのワークロード要件に合うか、ラティチュード.sh 公式サイト で確認してください。
ラティチュード.sh に関するその他のFAQ
- ラティチュード.shはTrustpilotで何件のレビューがあり、評価はどのくらいですか？
- ラティチュード.shはHugging Face、vLLM、または他の推論フレームワークをサポートしていますか？
- ラティチュード.shのGPUインスタンスにSSHで接続できますか？
- ラティチュード.shはサーバーレスGPU推論を提供していますか？
- ラティチュード.sh のインフラはどれほど信頼できますか？
- ラティチュード.shはマルチノードGPUクラスターをサポートしていますか？
- ラティチュード.sh は低価格の割り込み可能なGPUインスタンスを提供していますか？
- ラティチュード.sh のデータ転送およびストレージ料金はいくらですか？
- ラティチュード.shはどんな無料クレジットやプロモーションを提供していますか？
- ラティチュード.shからどのGPUハードウェアをレンタルできますか？
- ラティチュード.sh でGPUをレンタルする費用はいくらですか？
ラティチュード.sh が掲載されているガイド
- 1時間あたり0.50ドル未満の最安クラウドGPU
- APIおよびCLI管理対応のクラウドGPUプロバイダー
- Dockerとカスタムイメージ対応のクラウドGPUプロバイダー
- Jupyterノートブック対応のクラウドGPUプロバイダー
- Kubernetes対応のクラウドGPUプロバイダー
- NVIDIA L40S搭載のおすすめクラウドGPUプロバイダー
- NVLinkまたはInfiniBandを備えたクラウドGPUプロバイダー
- SSHアクセス可能なクラウドGPUプロバイダー
- サーバーレスGPU推論対応のクラウドGPUプロバイダー
- スポット / プリエンプティブルインスタンス対応クラウドGPUプロバイダー
- ゼロイグレス料金のクラウドGPUプロバイダー
- ビデオレンダリング＆VFXに最適なクラウドGPU
- マルチノードGPUクラスター対応のクラウドGPUプロバイダー
- 永続ストレージ付きクラウドGPUプロバイダー
- 無料クレジット付きクラウドGPUプロバイダー
- 秒単位課金のクラウドGPUプロバイダー
これらのガイドには、GPUの特徴、フレームワーク、可用性、開発者要件ごとに分類された他のクラウドGPUプロバイダーと共に ラティチュード.sh が含まれています。
ラティチュード.sh 対 Vast.ai 対 RunPod - GPUプロバイダー比較 (4月 2026)
ラティチュード.sh 対 Vast.ai 対 RunPodの並列比較。最大資金、利益分配、リスク規則、レバレッジ、プラットフォーム、取引商品、支払いスケジュール、支払いオプション、取引許可、KYC制限を素早く確認し、プロップファームの候補を絞り込む。データ更新日 4月 2026。
|
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
|
Vast.ai
即時GPU。透明な価格設定。
|
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。
|
|
|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 3.7 | 4.4 | 3.7 |
| 本社所在地 | Brazil | United States | United States |
| プロバイダータイプ | ベアメタル | GPUマーケットプレイス | 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、研究、LLMサービング、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 Hardware | |||
| GPUモデル | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000 | B200、H200、H100 SXM、H100 NVL、A100 SXM、A100 PCIe、RTX 5090、RTX 5080、RTX 5070 Ti、RTX 6000 Pro、RTX 6000 Ada、RTX 4500 Ada、RTX A6000、RTX A5000、RTX A4000、L40S、L40、A40、A10、RTX 4090、RTX 4080、RTX 4070 Ti、RTX 4070、RTX 4060 Ti、RTX 4060、RTX 3090 Ti、RTX 3090、RTX 3080 Ti、RTX 3080、RTX 3070 Ti、RTX 3070、Tesla V100、Tesla T4、A2、GTX 1080 | 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 | 192 | 288 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 8 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink、InfiniBand | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.06/hr |
| 請求単位 | 時間単位 | 秒単位 | 毎秒 |
| スポット/プリエンプティブル | 0 | 1 | 1 |
| 予約割引 | 該当なし | 最大50％割引（1〜6ヶ月予約） | 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン） |
| 無料クレジット | 紹介プログラムで200ドル | 登録時に少額のテストクレジット付与 | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス |
| 転送料金 | なし | ホストによって異なる（$/TB） | 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 | ホストによって異なる（$/GB/時間、インスタンス存在中に課金） | 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） |
| Infrastructure | |||
| 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 | 500以上の拠点、40以上のデータセンター | 31のグローバルリージョン |
| 稼働率SLA | 99.9% | 正式なSLAなし（ホストの信頼性スコアは表示可能） | 99.99％ |
| Developer Experience | |||
| 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、CUDA、vLLM、ComfyUI | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA |
| Docker対応 | 1 | 1 | 1 |
| SSHアクセス | 1 | 1 | 1 |
| Jupyterノートブック | 0 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| セットアップ時間 | 秒単位 | 秒 | 即時 |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| 最低利用期間 | なし | 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2、HIPAA、GDPR、CCPA | SOC 2 タイプII |
ラティチュード.sh
Vast.ai
RunPod