Bolehkah saya memasang toolkit CUDA dan rangka kerja saya sendiri pada Vultr?
Jawapan
Ekosistem rangka kerja ML di Vultr:
PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC
Rangka kerja ini datang dengan konfigurasi dan pengoptimuman untuk perkakasan GPU yang tersedia. Imej tersuai (1) membolehkan anda menggunakan mana-mana rangka kerja atau perpustakaan yang tidak disertakan secara lalai, termasuk binaan malam, forks tersuai, atau enjin inferens khusus seperti vLLM atau TensorRT.
Penyimpanan kekal (1) memastikan set data dan berat model anda kekal walaupun selepas memulakan semula instans.
Semak rangka kerja ML mana yang telah dipasang terlebih dahulu di Vultr laman web rasmi.
Lebih banyak Soalan Lazim tentang Vultr
- Patutkah saya menggunakan Vultr untuk projek AI/ML saya?
- Adakah Vultr mendapat ulasan yang baik di Trustpilot?
- Bagaimanakah pengalaman persediaan dan penyebaran di Vultr?
- Adakah Vultr menawarkan titik akhir GPU dengan penskalaan automatik?
- Adakah Vultr menawarkan rangkaian peribadi antara instans GPU?
- Adakah NVLink atau InfiniBand tersedia di Vultr?
- Adakah terdapat pilihan GPU preemptible di Vultr untuk beban kerja tahan ralat?
- Adakah terdapat caj lebar jalur tersembunyi di Vultr?
- Adakah Vultr menawarkan bonus pendaftaran atau kredit pengkomputeran percuma?
- Apakah spesifikasi GPU yang tersedia di Vultr?
- Bagaimana Vultr mengenakan bayaran untuk masa pengkomputeran GPU?
Panduan Di Mana Vultr Ditampilkan
- GPU Awan Terbaik untuk Latihan Model AI
- 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 H200
Panduan ini termasuk Vultr bersama penyedia GPU awan lain, dikelompokkan mengikut ciri GPU, rangka kerja, ketersediaan, dan keperluan pembangun.
Vultr vs Massed Compute vs RunPod - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of Vultr vs Massed Compute vs RunPod. 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 April 2026.
|
Vultr
GPU awan berprestasi tinggi merentasi 32 wilayah global
|
Massed Compute
Awan GPU dengan sokongan jurutera terus
|
RunPod
Awan yang dibina untuk AI — lancarkan dan skala beban kerja GPU dari inferens tanpa pelayan ke kluster multi-node segera atas permintaan.
|
|
|---|---|---|---|
| Gambaran Keseluruhan | |||
| Penilaian Trustpilot | 1.8 | 0 | 3.8 |
| Ibu Pejabat | United States | United States | United States |
| Jenis Penyedia | Multi-Awan | Fokus GPU | Fokus GPU |
| Terbaik Untuk | Latihan AI inferens rendering video HPC Stable Diffusion pembangunan permainan AI generatif penalaan halus penyelidikan | Latihan AI inferens rendering VFX AI generatif penalaan halus HPC Stable Diffusion penyelidikan | Latihan AI inferens penalaan halus Stable Diffusion pemprosesan kelompok rendering penyelidikan perkhidmatan LLM AI generatif |
| GPU Hardware | |||
| Model GPU | 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 | 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 |
| Maksimum VRAM (GB) | 288 | 141 | 288 |
| Maksimum GPU/Satu Instans | 16 | 8 | 8 |
| Sambungan | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Harga Mula ($/jam) | $0.47/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Ketelitian Pengebilan | Per jam | Per minit | Per saat |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 1 |
| Diskaun Terpelihara | Tidak berkenaan | Tidak berkenaan | 15-29% (pelan 1 bulan hingga 1 tahun) |
| Kredit Percuma | Kredit percuma sehingga $300 untuk 30 hari | Tiada | Bonus $5-$500 selepas perbelanjaan pertama $10 |
| Yuran Egress | Standard (berbeza mengikut pelan) | Tiada | Tiada (Percuma) |
| Penyimpanan | 350 GB - 61 TB NVMe (termasuk), Penyimpanan Blok pada $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Objek serasi S3 | NVMe tempatan termasuk dengan instans | Kontena/Isipadu ($0.10/GB/bulan), Isipadu Tidak Aktif ($0.20/GB/bulan), Penyimpanan Rangkaian ($0.07/GB/bulan 1TB) |
| Infrastructure | |||
| Wilayah | 32 wilayah merentasi 6 benua (Amerika, Eropah, Asia, Australia, Afrika) | Amerika Syarikat (pusat data Tier III) | 31 wilayah global |
| SLA Masa Beroperasi | 100% | Tier III (reka bentuk 99.98%) | 99.99% |
| Developer Experience | |||
| Rangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI templat ML pra-konfigurasi | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Sokongan Docker | 1 | 1 | 1 |
| Akses SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Masa Persediaan | Minit | Minit | Segera |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Komitmen Minimum | Tiada | Tiada | Tiada |
| Pematuhan | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Tahap 1 | SOC 2 Jenis II HIPAA | SOC 2 Jenis II |
Vultr
Massed Compute
RunPod