Bagaimanakah pengalaman persediaan dan penyebaran di Vultr?
Jawapan
Vultr direka untuk pembangun dan penyelidik yang memerlukan pengkomputeran GPU dengan cepat:
- Masa untuk penyebaran: Minit
- Docker: 1
- SSH: 1
- Jupyter: 1
- API/CLI: 1
- Imej tersuai: 1
Sokongan Docker membolehkan anda membawa persekitaran anda sendiri dengan rangka kerja, versi CUDA, dan kebergantungan yang telah dipasang terlebih dahulu. Ini menghapuskan masa penyediaan persekitaran dan memastikan kebolehulangan di seluruh pembangunan dan pengeluaran.
Lancarkan instans GPU pertama anda dalam beberapa minit 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?
- Bolehkah saya memasang toolkit CUDA dan rangka kerja saya sendiri pada 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 Penalaan Halus LLM
- 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 L40S
Panduan ini termasuk Vultr bersama penyedia GPU awan lain, dikelompokkan mengikut ciri GPU, rangka kerja, ketersediaan, dan keperluan pembangun.
Vultr vs Latitude.sh vs RunPod - GPU Provider Comparison (April 2026)
Side-by-side comparison of Vultr vs Latitude.sh 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
|
Latitude.sh
Awan GPU logam kosong merentasi 23 lokasi global
|
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 | 3.7 | 3.8 |
| Ibu Pejabat | United States | Brazil | United States |
| Jenis Penyedia | Multi-Awan | Logam Kosong | Fokus GPU |
| Terbaik Untuk | Latihan AI inferens rendering video HPC Stable Diffusion pembangunan permainan AI generatif penalaan halus penyelidikan | Latihan AI inferens GPU logam kosong penalaan halus penyelidikan beban kerja khusus AI generatif | 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 RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | 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 | 96 | 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 jam | 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 | $200 melalui program rujukan | 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 disertakan (sehingga 4x 3.8TB), Penyimpanan Blok $0.10/GB/bulan, Penyimpanan Sistem Fail $0.05/GB/bulan | 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) | 23 lokasi: AS (8 bandar), LATAM (5), Eropah (5), APAC (4), Mexico City. GPU di Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo | 31 wilayah global |
| SLA Masa Beroperasi | 100% | 99.9% | 99.99% |
| Developer Experience | |||
| Rangka Kerja | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | Imej dioptimumkan ML PyTorch TensorFlow (dipasang pengguna) CUDA | 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 | Saat | 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 | Pengasingan penyewa tunggal DPA tersedia | SOC 2 Jenis II |
Vultr
Latitude.sh
RunPod