RunPodはH100、A100、またはRTX 4090のGPUを提供していますか?
回答
RunPodは、エントリーレベルからフラッグシップアクセラレータまで多様なGPUカタログを維持しています:
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
プラットフォームは最大8 GPUをNVLinkで接続するインスタンスをサポートし、単一GPUあたりの最大メモリは288 GBです。RTX 4090単体でのファインチューニングから、マルチH100クラスタでの事前学習まで、RunPodは複数の価格帯でハードウェアオプションを提供しています。
リアルタイムのGPU在庫状況とハードウェア詳細はRunPod公式ウェブサイトでご確認ください。
RunPod に関するその他のFAQ
- RunPod はトレーニング向きですか、それとも推論向きですか?
- RunPodのTrustpilot評価と総レビュー数はいくつですか?
- RunPodのGPUインスタンスにはどのプリインストールソフトウェアが利用可能ですか?
- RunPodでGPUを稼働させるまでにどれくらい時間がかかりますか?
- RunPodはサーバーレスGPU推論を提供していますか?
- RunPod はヨーロッパ、アジア、またはアメリカにデータセンターを持っていますか?
- RunPodの単一インスタンスで使用できるGPUの数は何台ですか?
- RunPod でスポットまたはプリエンプティブルインスタンスはどのように機能しますか?
- RunPod ではデータ出力は無料ですか?
- RunPodには新規ユーザー向けの無料プランやトライアル期間がありますか?
- 他のクラウドGPUプロバイダーと比べて RunPod の価格はどうですか?
RunPod 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 RTX 3090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
- ジェネレーティブAIに最適なクラウドGPU
- 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 RunPod が含まれています。
RunPod 対 マストコンピュート 対 ラティチュード.sh - GPU Provider Comparison (4月 2026)
Side-by-side comparison of RunPod 対 マストコンピュート 対 ラティチュード.sh. 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.
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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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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
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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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|---|---|---|---|
| 概要 | |||
| Trustpilot評価 | 3.8 | 0 | 3.7 |
| 本社所在地 | United States | United States | Brazil |
| プロバイダータイプ | GPU特化型 | GPU特化型 | ベアメタル |
| 最適用途 | 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、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 | 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 |
| GPU Hardware | |||
| GPUモデル | 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 | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、A100 SXM、H100 PCIe、H100 SXM、H100 NVL、RTX PRO 6000、H200 NVL | A30、RTX A5000、RTX A6000、L40S、RTX 6000 Ada、A100 SXM、H100 SXM、GH200、RTX PRO 6000 |
| 最大VRAM(GB) | 288 | 141 | 96 |
| 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) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.35/hr |
| 請求単位 | 毎秒 | 分単位 | 時間単位 |
| スポット/プリエンプティブル | 1 | 0 | 0 |
| 予約割引 | 15〜29%(1ヶ月〜1年プラン) | 該当なし | 該当なし |
| 無料クレジット | 最初の10ドル使用後に5〜500ドルのボーナス | なし | 紹介プログラムで200ドル |
| 転送料金 | なし(無料) | なし | なし |
| ストレージ | 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) | インスタンスにローカルNVMeを含む | 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 |
| Infrastructure | |||
| リージョン | 31のグローバルリージョン | アメリカ合衆国(Tier IIIデータセンター) | 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 |
| 稼働率SLA | 99.99% | Tier III(設計稼働率99.98%) | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| フレームワーク | PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ComfyUI、事前構成済みMLテンプレート | ML最適化イメージ、PyTorch、TensorFlow(ユーザーインストール)、CUDA |
| Docker対応 | 1 | 1 | 1 |
| SSHアクセス | 1 | 1 | 1 |
| Jupyterノートブック | 1 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| セットアップ時間 | 即時 | 分 | 秒単位 |
| 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 | SOC 2 タイプII | SOC 2 タイプII、HIPAA | シングルテナント分離、DPA対応可能 |
RunPod
ラティチュード.sh