런팟에서 단일 인스턴스에 몇 개의 GPU를 사용할 수 있습니까?

답변

런팟의 분산 훈련 지원:

NVLink 인터커넥트와 인스턴스당 최대 8 GPU를 지원합니다. 다중 노드 훈련: 1.

참고로, 70B 파라미터 모델 훈련은 일반적으로 8개 이상의 GPU와 고대역폭 인터커넥트를 필요로 합니다. 런팟에서 사용 가능한 GPU 모델은 다음과 같습니다:

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

다중 GPU 인스턴스 구성 및 가격 정보는 를 방문하십시오.

런팟이(가) 분산 훈련 인프라를 처리하는 방법은 공식 웹사이트에서 확인하십시오.

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런팟 대 래티튜드.sh 대 벌트 - GPU Provider Comparison (4월 2026)

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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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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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개요
Trustpilot 평점 3.8 3.7 1.8
본사 United States Brazil United States
제공자 유형 GPU 중심 베어 메탈 멀티 클라우드
최적 용도 AI 학습 추론 미세 조정 스테이블 디퓨전 배치 처리 렌더링 연구 대형 언어 모델(LLM) 서비스 생성 AI 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
GPU Hardware
GPU 모델 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 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
최대 VRAM (GB) 288 96 288
인스턴스당 최대 GPU 8 8 16
인터커넥트 NVLink NVLink NVLink
Pricing
시작 가격 ($/시간) $0.06/hr $0.35/hr $0.47/hr
청구 단위 초당 시간당 시간당
스팟/선점 가능 1 0 1
예약 할인 15-29% (1개월~1년 계획) 해당 없음 해당 없음
무료 크레딧 최초 $10 사용 후 $5-$500 보너스 추천 프로그램을 통한 $200 30일간 최대 $300 무료 크레딧
아웃바운드 요금 없음 (무료) 없음 표준 (플랜에 따라 다름)
스토리지 컨테이너/볼륨 ($0.10/GB/월), 유휴 볼륨 ($0.20/GB/월), 네트워크 스토리지 ($0.07/GB/월 1TB) 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
Infrastructure
지역 31개 글로벌 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
가동 시간 SLA 99.99% 99.9% 100%
Developer Experience
프레임워크 PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA ML 최적화 이미지 PyTorch TensorFlow(사용자 설치) CUDA PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC
도커 지원 1 1 1
SSH 접근 1 1 1
주피터 노트북 1 0 1
API / CLI 1 1 1
설정 시간 즉시 초 단위 분 단위
Kubernetes Support 0 0 1
Business Terms
최소 약정 없음 없음 없음
규정 준수 SOC 2 유형 II 단일 테넌트 격리 DPA 제공 가능 SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR 레벨 1
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