래티튜드.sh는 다중 노드 GPU 클러스터를 지원합니까?
답변
래티튜드.sh은(는) 다음 사양을 갖춘 다중 GPU 구성을 지원합니다:
인터커넥트 기술: NVLink
인스턴스당 최대 GPU 수: 8
다중 노드 훈련: 0
인터커넥트 선택은 분산 훈련 성능에 매우 중요합니다. NVLink는 GPU 간 최대 900GB/s 양방향 대역폭을 제공하며, InfiniBand는 노드 간 고속 통신을 가능하게 합니다. PCIe 전용 구성은 추론에 적합하지만 다중 GPU 훈련 시 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
사용 가능한 GPU 모델: A30, RTX A5000, RTX A6000, L40S, RTX 6000 Ada, A100 SXM, H100 SXM, GH200, RTX PRO 6000
자세한 인터커넥트 사양 및 다중 GPU 토폴로지 도면은 래티튜드.sh 공식 웹사이트를 참조하십시오.
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래티튜드.sh 대 벌트 대 매스드 컴퓨트 - GPU 제공업체 비교 (4월 2026)
래티튜드.sh 대 벌트 대 매스드 컴퓨트의 나란히 비교입니다. 최대 자금, 수익 분배, 위험 규칙, 레버리지, 플랫폼, 거래 상품, 지급 일정, 결제 옵션, 거래 권한 및 KYC 제한을 빠르게 확인하여 프로프 트레이딩 업체 후보를 좁히세요. 데이터 업데이트: 4월 2026.
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래티튜드.sh
23개 글로벌 지역에 걸친 베어 메탈 GPU 클라우드
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벌트
32개 글로벌 지역에 걸친 고성능 클라우드 GPU
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매스드 컴퓨트
엔지니어 직접 지원이 포함된 GPU 클라우드
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|---|---|---|---|
| 개요 | |||
| Trustpilot 평점 | 3.7 | 1.8 | 0 |
| 본사 | Brazil | United States | United States |
| 제공자 유형 | 베어 메탈 | 멀티 클라우드 | GPU 중심 |
| 최적 용도 | AI 교육 추론 베어 메탈 GPU 파인튜닝 연구 전용 작업 부하 생성 AI | AI 학습 추론 비디오 렌더링 고성능 컴퓨팅(HPC) 스테이블 디퓨전 게임 개발 생성 AI 미세 조정 연구 | AI 학습 추론 VFX 렌더링 생성 AI 미세 조정 HPC Stable Diffusion 연구 |
| GPU Hardware | |||
| GPU 모델 | 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 |
| 최대 VRAM (GB) | 96 | 288 | 141 |
| 인스턴스당 최대 GPU | 8 | 16 | 8 |
| 인터커넥트 | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 시작 가격 ($/시간) | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| 청구 단위 | 시간당 | 시간당 | 분 단위 |
| 스팟/선점 가능 | 0 | 1 | 0 |
| 예약 할인 | 해당 없음 | 해당 없음 | 해당 없음 |
| 무료 크레딧 | 추천 프로그램을 통한 $200 | 30일간 최대 $300 무료 크레딧 | 없음 |
| 아웃바운드 요금 | 없음 | 표준 (플랜에 따라 다름) | 없음 |
| 스토리지 | 로컬 NVMe 포함(최대 4x 3.8TB), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, 파일시스템 스토리지 $0.05/GB/월 | 350 GB - 61 TB NVMe (포함), 블록 스토리지 $0.10/GB/월, S3 호환 오브젝트 스토리지 | 인스턴스에 로컬 NVMe 포함 |
| Infrastructure | |||
| 지역 | 23개 지역: 미국(8개 도시), 라틴아메리카(5), 유럽(5), 아시아태평양(4), 멕시코시티. GPU는 달라스, 프랑크푸르트, 시드니, 도쿄에 위치 | 6개 대륙(미주, 유럽, 아시아, 호주, 아프리카)에 걸친 32개 지역 | 미국 (Tier III 데이터 센터) |
| 가동 시간 SLA | 99.9% | 100% | Tier III (99.98% 설계) |
| Developer Experience | |||
| 프레임워크 | ML 최적화 이미지 PyTorch TensorFlow(사용자 설치) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | 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 | 초 단위 | 분 단위 | 분 |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| 최소 약정 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 규정 준수 | 단일 테넌트 격리 DPA 제공 가능 | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR 레벨 1 | SOC 2 유형 II HIPAA |
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