체리 서버즈에는 PyTorch, TensorFlow 또는 JAX가 사전 설치되어 있습니까?
답변
체리 서버즈에서 지원하는 프레임워크는 다음과 같습니다:
PyTorch, TensorFlow, CUDA (베어메탈 — 전체 스택 제어)
특정 요구 사항이 있는 팀을 위해 체리 서버즈은 사용자 지정 Docker 이미지(1)도 지원하여 CUDA 버전, Python 패키지, 시스템 라이브러리를 포함한 정확한 소프트웨어 스택을 정의할 수 있습니다.
추가 개발자 도구:
- 주피터 노트북: 0
- 영구 저장소: 1
지원되는 프레임워크 버전과 Docker 이미지는 체리 서버즈 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
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체리 서버즈가 포함된 가이드
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- Jupyter 노트북 지원이 포함된 클라우드 GPU 제공업체
- NVIDIA RTX 3090을 탑재한 최고의 클라우드 GPU 제공업체
- NVLink 또는 InfiniBand를 지원하는 클라우드 GPU 제공업체
- SSH 액세스가 가능한 클라우드 GPU 제공업체
- 다중 노드 GPU 클러스터를 지원하는 클라우드 GPU 제공업체
- 대형 언어 모델(LLM) 미세 조정을 위한 최고의 클라우드 GPU
- 도커 및 맞춤 이미지가 지원되는 클라우드 GPU 제공업체
- 무료 크레딧을 제공하는 클라우드 GPU 제공업체
- 서버리스 GPU 추론이 가능한 클라우드 GPU 제공업체
- 스팟 / 선점형 인스턴스를 제공하는 클라우드 GPU 공급자
- 시간당 $1 이하의 가장 저렴한 클라우드 GPU
- 영구 스토리지를 제공하는 클라우드 GPU 공급자
- 이그레스 요금이 없는 클라우드 GPU 제공업체
- 초 단위 과금이 가능한 클라우드 GPU 제공업체
- 쿠버네티스를 지원하는 클라우드 GPU 제공업체
이 가이드들은 GPU 기능, 프레임워크, 가용성, 개발자 요구사항에 따라 그룹화된 다른 클라우드 GPU 제공자와 함께 체리 서버즈를 포함합니다.
체리 서버즈 대 런팟 대 매스드 컴퓨트 - GPU Provider Comparison (4월 2026)
Side-by-side comparison of 체리 서버즈 대 런팟 대 매스드 컴퓨트. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated 4월 2026.
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체리 서버즈
24년의 호스팅 경험과 완전한 하드웨어 수준 제어가 가능한 베어 메탈 GPU 서버입니다.
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런팟
AI를 위해 구축된 클라우드 — 서버리스 추론부터 즉시 다중 노드 클러스터까지 GPU 워크로드를 필요에 따라 배포하고 확장합니다.
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매스드 컴퓨트
엔지니어 직접 지원이 포함된 GPU 클라우드
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|---|---|---|---|
| 개요 | |||
| Trustpilot 평점 | 4.6 | 3.8 | 0 |
| 본사 | Lithuania | United States | United States |
| 제공자 유형 | 해당 없음 | GPU 중심 | GPU 중심 |
| 최적 용도 | AI 학습 추론 미세 조정 렌더링 연구 HPC 생성 AI 딥러닝 | AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI | AI 학습 추론 VFX 렌더링 생성 AI 미세 조정 HPC Stable Diffusion 연구 |
| GPU Hardware | |||
| GPU 모델 | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| 최대 VRAM (GB) | 80 | 288 | 141 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 2 | 8 | 8 |
| 인터커넥트 | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.16/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| 청구 단위 | 시간당 | 초당 | 분 단위 |
| 스팟/선점 가능 | 0 | 1 | 0 |
| 예약 할인 | 해당 없음 | 15-29% (1개월~1년 계획) | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 없음 | 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 | 없음 |
| 아웃바운드 요금 | 해당 없음 | 없음 (무료) | 없음 |
| 스토리지 | NVMe SSD, 탄력적 블록 스토리지 ($0.071/GB/월) | 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB) | 인스턴스에 로컬 NVMe 포함 |
| Infrastructure | |||
| 지역 | 리투아니아, 네덜란드, 독일, 스웨덴, 미국, 싱가포르 (6개 지역) | 31개 글로벌 지역 | 미국 (Tier III 데이터 센터) |
| 가동 시간 SLA | 99.97% | 99.99% | Tier III (99.98% 설계) |
| Developer Experience | |||
| 프레임워크 | PyTorch TensorFlow CUDA (베어메탈 — 전체 스택 제어) | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 사전 구성된 ML 템플릿 |
| 도커 지원 | 1 | 1 | 1 |
| SSH 접근 | 1 | 1 | 1 |
| 주피터 노트북 | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| 설정 시간 | 분 | 즉시 | 분 |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 유형 II | SOC 2 유형 II HIPAA |
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