RunPodはマルチノードGPUクラスターをサポートしていますか？

回答

RunPod は、以下の仕様でマルチGPU構成をサポートしています：

インターコネクト技術：NVLink
インスタンスあたりの最大GPU数：8
マルチノードトレーニング：はい

分散トレーニングの性能にはインターコネクトの選択が重要です。NVLinkはGPU間で最大900 GB/sの双方向帯域幅を提供し、InfiniBandはノード間の高速通信を可能にします。PCIeのみの構成は推論には適していますが、マルチGPUトレーニングではボトルネックになる可能性があります。

利用可能な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

詳細なインターコネクト仕様とマルチGPUトポロジー図は、RunPod公式ウェブサイトをご覧ください。

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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 3.5
本社所在地 United States
プロバイダータイプ GPU特化型
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
GPUハードウェア
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
最大VRAM（GB） 288
インスタンスあたり最大GPU数 8
インターコネクト NVLink
価格
開始価格（$/時） $0.06/hr
請求単位 毎秒
スポット/プリエンプティブル はい
予約割引 15〜29％（1ヶ月〜1年プラン）
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
転送料金 なし（無料）
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）
インフラストラクチャ
リージョン 31のグローバルリージョン
稼働率SLA 99.99％
開発者体験
フレームワーク PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX、CUDA
Docker対応 はい
SSHアクセス はい
Jupyterノートブック はい
API / CLI はい
セットアップ時間 即時
Kubernetesサポート いいえ
ビジネス条件
最低利用期間 なし
コンプライアンス SOC 2 タイプII
RunPod

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