Berapa banyak GPU yang boleh saya gunakan dalam satu contoh di RunPod?
Jawapan
Sokongan latihan diedarkan di RunPod:
NVLink sambungan dengan sehingga 8 GPU setiap instans. Latihan multi-node: Ya.
Untuk konteks, melatih model 70B parameter biasanya memerlukan 8+ GPU dengan sambungan berkelajuan tinggi. Model GPU yang tersedia di RunPod termasuk:
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
Lawati untuk melihat konfigurasi instans multi-GPU dan harga.
Lihat bagaimana RunPod mengendalikan infrastruktur latihan diedarkan di laman web rasmi mereka.
Lebih banyak Soalan Lazim tentang RunPod
- Adakah RunPod lebih baik untuk latihan atau inferens?
- Apakah penilaian Trustpilot RunPod dan jumlah bilangan ulasan?
- Apakah perisian yang telah dipasang tersedia pada instans GPU RunPod?
- Berapa lama masa yang diambil untuk menjalankan GPU di RunPod?
- Adakah GPU tanpa pelayan tersedia di RunPod untuk inferens?
- Adakah RunPod mempunyai pusat data di Eropah, Asia, atau AS?
- Bagaimana instans spot atau preemptible berfungsi di RunPod?
- Adakah egress data percuma di RunPod?
- Adakah RunPod mempunyai tahap percuma atau tempoh percubaan untuk pengguna baru?
- Adakah RunPod menawarkan GPU H100, A100, atau RTX 4090?
- Bagaimana harga RunPod berbanding dengan penyedia GPU awan lain?
Panduan Di Mana RunPod Ditampilkan
- GPU Awan Terbaik untuk Stable Diffusion & Penjanaan Imej
- GPU Awan Termurah Di Bawah $0.50/jam
- Penyedia GPU Awan dengan Akses SSH
- Penyedia GPU Awan dengan Docker & Imej Tersuai
- Penyedia GPU Awan dengan Inferens GPU Tanpa Pelayan
- Penyedia GPU Awan dengan Instans Spot / Preemptible
- Penyedia GPU Awan dengan Kluster GPU Berbilang Nod
- Penyedia GPU Awan dengan Kredit Percuma
- Penyedia GPU Awan dengan NVLink atau InfiniBand
- Penyedia GPU Awan dengan Pengebilan Per-Saat
- Penyedia GPU Awan dengan Pengurusan API & CLI
- Penyedia GPU Awan dengan Penyimpanan Kekal
- Penyedia GPU Awan dengan Sokongan Jupyter Notebook
- Penyedia GPU Awan dengan Sokongan Kubernetes
- Penyedia GPU Awan dengan Yuran Egres Kosong
- Penyedia GPU Awan Terbaik dengan NVIDIA A100
Panduan ini termasuk RunPod bersama penyedia GPU awan lain, dikelompokkan mengikut ciri GPU, rangka kerja, ketersediaan, dan keperluan pembangun.
RunPod vs Latitude.sh vs Vultr - Perbandingan Penyedia GPU (April 2026)
Perbandingan sebelah menyebelah RunPod vs Latitude.sh vs Vultr. Imbas dengan cepat pembiayaan maksimum, pembahagian keuntungan, peraturan risiko, leverage, platform, instrumen, jadual pembayaran, pilihan pembayaran, kebenaran dagangan dan sekatan KYC untuk mengecilkan senarai firma dagangan prop anda. Data dikemas kini April 2026.
|
RunPod
Awan yang dibina untuk AI — lancarkan dan skala beban kerja GPU dari inferens tanpa pelayan ke kluster multi-node segera atas permintaan.
|
Latitude.sh
Awan GPU logam kosong merentasi 23 lokasi global
|
Vultr
GPU awan berprestasi tinggi merentasi 32 wilayah global
|
|
|---|---|---|---|
| Gambaran Keseluruhan | |||
| Penilaian Trustpilot | 3.7 | 3.7 | 1.8 |
| Ibu Pejabat | United States | Brazil | United States |
| Jenis Penyedia | Fokus GPU | Logam Kosong | Multi-Awan |
| Terbaik Untuk | Latihan AI inferens penalaan halus Stable Diffusion pemprosesan kelompok rendering penyelidikan perkhidmatan LLM AI generatif | Latihan AI inferens GPU logam kosong penalaan halus penyelidikan beban kerja khusus AI generatif | Latihan AI inferens rendering video HPC Stable Diffusion pembangunan permainan AI generatif penalaan halus penyelidikan |
| GPU Hardware | |||
| Model GPU | 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 |
| Maksimum VRAM (GB) | 288 | 96 | 288 |
| Maksimum GPU/Satu Instans | 8 | 8 | 16 |
| Sambungan | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Harga Mula ($/jam) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| Ketelitian Pengebilan | Per saat | Per jam | Per jam |
| Spot/Preemptible | Ya | Tidak | Ya |
| Diskaun Terpelihara | 15-29% (pelan 1 bulan hingga 1 tahun) | Tidak berkenaan | Tidak berkenaan |
| Kredit Percuma | Bonus $5-$500 selepas perbelanjaan pertama $10 | $200 melalui program rujukan | Kredit percuma sehingga $300 untuk 30 hari |
| Yuran Egress | Tiada (Percuma) | Tiada | Standard (berbeza mengikut pelan) |
| Penyimpanan | Kontena/Isipadu ($0.10/GB/bulan), Isipadu Tidak Aktif ($0.20/GB/bulan), Penyimpanan Rangkaian ($0.07/GB/bulan 1TB) | NVMe tempatan disertakan (sehingga 4x 3.8TB), Penyimpanan Blok $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Sistem Fail $0.05/GB/bulan | 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok pada $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Objek serasi S3 |
| Infrastructure | |||
| Wilayah | 31 wilayah global | 23 lokasi: AS (8 bandar), LATAM (5), Eropah (5), APAC (4), Mexico City. GPU di Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo | 32 wilayah merentasi 6 benua (Amerika, Eropah, Asia, Australia, Afrika) |
| SLA Masa Beroperasi | 99.99% | 99.9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| Rangka Kerja | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Imej dioptimumkan ML PyTorch TensorFlow (dipasang pengguna) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Sokongan Docker | Ya | Ya | Ya |
| Akses SSH | Ya | Ya | Ya |
| Jupyter Notebooks | Ya | Tidak | Ya |
| API / CLI | Ya | Ya | Ya |
| Masa Persediaan | Segera | Saat | Minit |
| Kubernetes Support | Tidak | Tidak | Ya |
| Business Terms | |||
| Komitmen Minimum | Tiada | Tiada | Tiada |
| Pematuhan | SOC 2 Jenis II | Pengasingan penyewa tunggal DPA tersedia | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Tahap 1 |
RunPod
Latitude.sh
Vultr