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？
回答
ラティチュード.shの開発者体験概要：
セットアップ時間： 秒単位
Docker： 1
SSH： 1
Jupyter： 0
API/CLI： 1
カスタムイメージ： 1
ラティチュード.shは開発者に複数の入り口を提供します。迅速な実験のために事前構成済みのJupyter環境を起動したり、再現可能なトレーニングのためにカスタムDockerコンテナをデプロイしたり、APIを通じてすべてを自動化したりできます。SSHアクセスにより、高度な設定のためにインスタンスを完全に制御可能です。
最初のGPUワークロードを始めるには、ラティチュード.sh公式ウェブサイトへ。
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
- LLMサービングとデプロイに最適なクラウドGPU
- NVIDIA H200搭載のベストクラウド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
- 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 RunPod 対 デジタルオーシャン - GPUプロバイダー比較 (4月 2026)
ラティチュード.sh 対 RunPod 対 デジタルオーシャンの並列比較。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。
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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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デジタルオーシャン
シンプルでスケーラブルなAI/ML向けGPUクラウド
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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 3.7 | 3.8 | 4.6 |
| 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特化型 | 該当なし |
| 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 | AIトレーニング、推論、ファインチューニング、LLM展開、LLMサービング、コンピュータビジョン、スタートアップ、生成AI、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 | 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 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大VRAM（GB） | 96 | 288 | 192 |
| 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 | NVLink |
| Pricing | |||
| 開始価格（$/時） | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| 請求単位 | 時間単位 | 毎秒 | 秒単位 |
| スポット/プリエンプティブル | 0 | 1 | 0 |
| 予約割引 | 該当なし | 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン） | 該当なし |
| 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 | 60日間有効の200ドル無料クレジット |
| 転送料金 | なし | なし（無料） | なし（プランに含む） |
| 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） | 500～720 GiB NVMeブート（含む）、大容量構成で5 TiB NVMeスクラッチ、ボリュームは月額0.10ドル/GiB |
| 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 | 31のグローバルリージョン | ニューヨーク（NYC2）、トロント（TOR1）、アトランタ（ATL1）、リッチモンド（RIC1）、アムステルダム（AMS3） |
| 稼働率SLA | 99.9% | 99.99％ | 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、JAX、ONNX、CUDA | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| 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 | 即時 | 分単位 |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| 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II | SOC 2 タイプII、SOC 3、HIPAA（BAA付き）、CSA STAR レベル1 |
ラティチュード.sh
RunPod
デジタルオーシャン