Czy mogę połączyć się przez SSH z instancjami GPU na Latitude.sh?
Odpowiedź
Przegląd doświadczenia programistycznego dla Latitude.sh:
Czas konfiguracji: Sekundy
Docker: 1
SSH: 1
Jupyter: 0
API/CLI: 1
Obrazy niestandardowe: 1
Latitude.sh oferuje wiele punktów wejścia dla programistów. Możesz uruchomić wstępnie skonfigurowane środowisko Jupyter do szybkich eksperymentów, wdrożyć niestandardowe kontenery Docker do powtarzalnego treningu lub zautomatyzować wszystko za pomocą API. Dostęp SSH daje pełną kontrolę nad instancją dla zaawansowanych konfiguracji.
Rozpocznij swoją pierwszą pracę na GPU na oficjalnej stronie Latitude.sh .
Więcej FAQ o Latitude.sh
- Co wyróżnia Latitude.sh na tle innych dostawców chmurowych GPU?
- Ile recenzji na Trustpilot ma Latitude.sh i jaka jest jego ocena?
- Czy Latitude.sh obsługuje Hugging Face, vLLM lub inne ramy inferencyjne?
- Jak działa bezserwerowe GPU na Latitude.sh?
- Jak niezawodna jest infrastruktura Latitude.sh?
- Czy Latitude.sh obsługuje klastry GPU wielowęzłowe?
- Czy Latitude.sh udostępnia przerywalne instancje GPU w niższych cenach?
- Jakie są opłaty za transfer danych i przechowywanie w Latitude.sh?
- Jakie darmowe kredyty lub oferty promocyjne oferuje Latitude.sh?
- Jakie sprzęty GPU mogę wynająć od Latitude.sh?
- Ile kosztuje wynajem GPU w Latitude.sh?
Przewodniki, w których występuje Latitude.sh
- 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 H200
- Najlepsze GPU w chmurze do obsługi i wdrażania dużych modeli językowych
- Najtańsze GPU w chmurze poniżej 0,50 USD/godz.
Te przewodniki zawierają Latitude.sh wraz z innymi dostawcami chmurowych GPU, pogrupowanymi według cech GPU, frameworków, dostępności i wymagań dla deweloperów.
Latitude.sh kontra RunPod kontra DigitalOcean – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
Porównanie obok siebie Latitude.sh kontra RunPod kontra DigitalOcean. Szybko przejrzyj maksymalne finansowanie, podział zysków, zasady ryzyka, dźwignię, platformy, instrumenty, harmonogramy wypłat, opcje płatności, uprawnienia handlowe oraz ograniczenia KYC, aby zawęzić listę firm prop tradingowych. Dane zaktualizowane Kwiecień 2026.
|
Latitude.sh
Chmura GPU bare metal w 23 lokalizacjach na całym świecie
|
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
DigitalOcean
Prosta, skalowalna chmura GPU dla AI/ML
|
|
|---|---|---|---|
| Przegląd | |||
| Ocena Trustpilot | 3.7 | 3.8 | 4.6 |
| Siedziba główna | Brazil | United States | United States |
| Typ dostawcy | Bare Metal | Skoncentrowana na GPU | N/D |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie GPU bare metal dostrajanie badania dedykowane obciążenia generatywna AI | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie wdrażanie LLM serwowanie LLM wizja komputerowa startupy generatywna AI badania |
| GPU Hardware | |||
| Modele GPU | 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 | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 |
| Maks. VRAM (GB) | 96 | 288 | 192 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Za godzinę | Na sekundę | Rozliczanie co sekundę |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Rabaty rezerwacyjne | N/D | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) | N/D |
| Darmowe kredyty | 200 USD w ramach programu poleceń | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD | 200 USD darmowego kredytu na 60 dni |
| Opłaty za transfer wychodzący | Brak | Brak (Darmowe) | Brak (wliczone w plan) |
| Pamięć masowa | Lokalny NVMe w cenie (do 4x 3,8 TB), Storage blokowy 0,10 USD/GB/mies., Storage systemu plików 0,05 USD/GB/mies. | Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB) | 500-720 GiB NVMe na rozruch (wliczone), 5 TiB NVMe na pamięć tymczasową w większych konfiguracjach, wolumeny po 0,10 USD/GiB/mies. |
| Infrastructure | |||
| Regiony | 23 lokalizacje: USA (8 miast), Ameryka Łacińska (5), Europa (5), APAC (4), Meksyk (Miasto Meksyk). GPU w Dallas, Frankfurcie, Sydney, Tokio | 31 globalnych regionów | Nowy Jork (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) |
| SLA dostępności | 99,9% | 99,99% | 99% |
| Developer Experience | |||
| Frameworki | Obrazy zoptymalizowane pod ML PyTorch TensorFlow (instalowane przez użytkownika) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face |
| Wsparcie Dockera | 1 | 1 | 1 |
| Dostęp SSH | 1 | 1 | 1 |
| Notatniki Jupyter | 0 | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Czas konfiguracji | Sekundy | Natychmiastowy | Minuty |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak | Brak |
| Zgodność | Izolacja pojedynczego najemcy dostępne DPA | SOC 2 Typ II | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (z BAA) CSA STAR Poziom 1 |
Latitude.sh
RunPod
DigitalOcean