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？
回答
ラティチュード.shのGPU在庫は以下のモデルをカバーしています：
A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000
主要ハードウェア仕様：
- 最大VRAM：96 GB（GPUあたり）
- 最大GPU数：8（インスタンスあたり）
- インターコネクト：NVLink
このアクセラレータのラインナップにより、ラティチュード.shは予算GPUでのプロトタイピングから本番推論や分散トレーニングジョブの実行まで幅広く対応可能です。
すべてのGPU構成とクラスタオプションはラティチュード.sh公式ウェブサイトでご覧いただけます。
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 が他のクラウドGPUプロバイダーと異なる点は何ですか？
- 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 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1ドル未満の最安クラウドGPU
- AMD MI300X搭載のベストクラウドGPUプロバイダー
- 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
- 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
- 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
- 大規模言語モデルのファインチューニングに最適なクラウドGPU
- 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 Vultr 対 マストコンピュート - GPU Provider Comparison (4月 2026)
Side-by-side comparison of ラティチュード.sh 対 Vultr 対 マストコンピュート. 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 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
|
Vultr
32のグローバルリージョンにまたがる高性能クラウドGPU
|
マストコンピュート
エンジニアによる直接サポート付きGPUクラウド
|
|
|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 3.7 | 1.8 | 0 |
| 本社所在地 | Brazil | United States | United States |
| プロバイダータイプ | ベアメタル | マルチクラウド | 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、ビデオレンダリング、HPC、Stable Diffusion、ゲーム開発、生成AI、ファインチューニング、研究 | AIトレーニング、推論、VFXレンダリング、生成AI、ファインチューニング、HPC、Stable Diffusion、研究 |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | 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 | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、A100 SXM、H100 PCIe、H100 SXM、H100 NVL、RTX PRO 6000、H200 NVL |
| 最大VRAM（GB） | 96 | 288 | 141 |
| インスタンスあたり最大GPU数 | 8 | 16 | 8 |
| インターコネクト | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| 請求単位 | 時間単位 | 時間単位 | 分単位 |
| スポット/プリエンプティブル | 0 | 1 | 0 |
| 予約割引 | 該当なし | 該当なし | 該当なし |
| 無料クレジット | 紹介プログラムで200ドル | 30日間で最大300ドルの無料クレジット | なし |
| 転送料金 | なし | 標準（プランにより異なる） | なし |
| 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 | 350 GB～61 TBのNVMe（含む）、ブロックストレージは月額0.10ドル/GB、S3互換オブジェクトストレージ | インスタンスにローカルNVMeを含む |
| 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 | 6大陸（アメリカ、ヨーロッパ、アジア、オーストラリア、アフリカ）にまたがる32リージョン | アメリカ合衆国（Tier IIIデータセンター） |
| 稼働率SLA | 99.9% | 100% | Tier III（設計稼働率99.98%） |
| 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、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ComfyUI、事前構成済みMLテンプレート |
| Docker対応 | 1 | 1 | 1 |
| SSHアクセス | 1 | 1 | 1 |
| Jupyterノートブック | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| セットアップ時間 | 秒単位 | 数分 | 分 |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 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+（HIPAA）、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR レベル1 | SOC 2 タイプII、HIPAA |
ラティチュード.sh
Vultr
マストコンピュート