W jakich regionach działa Cherry Servers?
Odpowiedź
Lokalizacje centrów danych dla Cherry Servers (z siedzibą główną w Lithuania):
Litwa, Holandia, Niemcy, Szwecja, USA, Singapur (6 lokalizacji)
Cherry Servers gwarantuje dostępność na poziomie SLA 99,97%, co jest istotnym czynnikiem dla produkcyjnych obciążeń inferencyjnych wymagających wysokiej dostępności. Wsparcie dla sieci prywatnej: 1.
Sprawdź dostępność GPU w poszczególnych regionach na Cherry Servers oficjalnej stronie internetowej.
Więcej FAQ o Cherry Servers
- Kto powinien korzystać z Cherry Servers dla chmurowych GPU?
- Jaka jest obecna ocena Trustpilot i liczba recenzji dla Cherry Servers?
- Czy Cherry Servers ma wstępnie zainstalowane PyTorch, TensorFlow lub JAX?
- Czy Cherry Servers obsługuje Docker, SSH oraz Jupyter Notebooks?
- Czy mogę uruchamiać zadania GPU na Cherry Servers bez zarządzania serwerami?
- Jaką technologię połączeń między GPU wykorzystuje Cherry Servers do treningu wielo-GPU?
- Czy mogę uzyskać obniżone stawki za GPU w Cherry Servers poprzez instancje spot?
- Czy w Cherry Servers występują jakiekolwiek koszty transferu danych?
- Czy mogę wypróbować Cherry Servers za darmo przed podjęciem zobowiązania?
- Które karty NVIDIA i AMD są dostępne w Cherry Servers?
- Ile kosztuje Cherry Servers za godzinę korzystania z instancji GPU?
Przewodniki, w których występuje Cherry Servers
- Dostawcy chmurowych GPU z dostępem SSH
- Dostawcy chmurowych GPU z NVLink lub InfiniBand
- Dostawcy chmurowych GPU z obsługą Jupyter Notebook
- Dostawcy chmurowych GPU z pamięcią trwałą
- Dostawcy GPU w chmurze bez opłat za transfer wychodzący
- Dostawcy GPU w chmurze z bezserwerowym wnioskowaniem GPU
- Dostawcy GPU w chmurze z darmowymi kredytami
- Dostawcy GPU w chmurze z instancjami Spot / Preemptible
- Dostawcy GPU w chmurze z klastrami GPU wielowęzłowymi
- Dostawcy GPU w chmurze z obsługą Dockera i niestandardowych obrazów
- Dostawcy GPU w chmurze z obsługą Kubernetes
- Dostawcy GPU w chmurze z rozliczaniem co sekundę
- Dostawcy GPU w chmurze z zarządzaniem przez API i CLI
- Najlepsi dostawcy chmurowych GPU z NVIDIA L40S
- Najlepsze GPU w chmurze do trenowania modeli AI
- Najtańsze GPU w chmurze poniżej 1 USD/godz.
Te przewodniki zawierają Cherry Servers wraz z innymi dostawcami chmurowych GPU, pogrupowanymi według cech GPU, frameworków, dostępności i wymagań dla deweloperów.
Cherry Servers kontra Vultr kontra RunPod - GPU Provider Comparison (Kwiecień 2026)
Side-by-side comparison of Cherry Servers kontra Vultr kontra 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 Kwiecień 2026.
|
Cherry Servers
Serwery GPU bare metal z 24-letnim doświadczeniem w hostingu i pełną kontrolą na poziomie sprzętowym.
|
Vultr
Wysokowydajne chmurowe GPU dostępne w 32 globalnych regionach
|
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 4.6 | 1.8 | 3.8 |
| Siedziba główna | Lithuania | United States | United States |
| Typ dostawcy | N/D | Multi-Chmura | Skoncentrowana na GPU |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie renderowanie badania HPC generatywna AI głębokie uczenie | Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI |
| GPU Hardware | |||
| Modele GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | 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 |
| Maks. VRAM (GB) | 80 | 288 | 288 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 2 | 16 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.16/hr | $0.47/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Za godzinę | Za godzinę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 1 |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | N/D | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) |
| Darmowe kredyty | Brak | Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD |
| Opłaty za transfer wychodzący | N/D | Standardowy (zależny od planu) | Brak (Darmowe) |
| Pamięć masowa | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 USD/GB/miesiąc) | 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 | Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB) |
| Infrastructure | |||
| Regiony | Litwa, Holandia, Niemcy, Szwecja, USA, Singapur (6 lokalizacji) | 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) | 31 globalnych regionów |
| SLA dostępności | 99,97% | 100% | 99,99% |
| Developer Experience | |||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — pełna kontrola stosu) | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Wsparcie Dockera | 1 | 1 | 1 |
| Dostęp SSH | 1 | 1 | 1 |
| Notatniki Jupyter | 0 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Czas konfiguracji | Minuty | Minuty | Natychmiastowy |
| Kubernetes Support | 1 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | ISO 27001 ISO 20000-1 RODO PCI DSS | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 | SOC 2 Typ II |
Cherry Servers
Vultr
RunPod