Jakie specyfikacje GPU są dostępne w Vultr?

Odpowiedź

Na dzień April 12, 2026, Vultr zapewnia dostęp do następujących modeli GPU:

A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X

Dla obciążeń wymagających dużej pamięci, takich jak trening dużych modeli językowych, najwyższa dostępna pamięć VRAM w Vultr to 288 GB. Instancje wielo-GPU obsługują do 16 GPU z połączeniem NVLink dla efektywnego obliczania równoległego.

Sprawdź, które modele GPU są aktualnie dostępne na oficjalnej stronie Vultr .

Więcej FAQ o Vultr

Przewodniki, w których występuje Vultr

Te przewodniki zawierają Vultr wraz z innymi dostawcami chmurowych GPU, pogrupowanymi według cech GPU, frameworków, dostępności i wymagań dla deweloperów.

Vultr kontra Massed Compute kontra RunPod – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)

Porównanie obok siebie Vultr kontra Massed Compute kontra RunPod. 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.

Vultr kontra Massed Compute kontra RunPod – porównanie dostawców GPU (Kwiecień 2026)
Vultr
Wysokowydajne chmurowe GPU dostępne w 32 globalnych regionach
Visit Vultr
Massed Compute
Chmura GPU z bezpośrednim wsparciem inżynierskim
Visit Massed Compute
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
Visit RunPod
Przegląd
Ocena Trustpilot 1.8 0 3.8
Siedziba główna United States United States United States
Typ dostawcy Multi-Chmura Skoncentrowane na GPU Skoncentrowana na GPU
Najlepsze dla Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania Szkolenie AI inferencja rendering VFX generatywna AI dostrajanie HPC Stable Diffusion badania Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI
GPU Hardware
Modele 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
Maks. VRAM (GB) 288 141 288
Maks. liczba GPU/instancję 16 8 8
Połączenie międzywęzłowe NVLink NVLink NVLink
Pricing
Cena wyjściowa ($/godz.) $0.47/hr $0.35/hr $0.06/hr
Szczegółowość rozliczeń Za godzinę Rozliczanie co minutę Na sekundę
Spot/Preemptible 1 0 1
Rabaty rezerwacyjne N/D N/D 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku)
Darmowe kredyty Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni Brak Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD
Opłaty za transfer wychodzący Standardowy (zależny od planu) Brak Brak (Darmowe)
Pamięć masowa 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 Lokalny NVMe wliczony w instancje Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB)
Infrastructure
Regiony 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) Stany Zjednoczone (centra danych Tier III) 31 globalnych regionów
SLA dostępności 100% Tier III (projekt 99,98%) 99,99%
Developer Experience
Frameworki PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI wstępnie skonfigurowane szablony ML PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Wsparcie Dockera 1 1 1
Dostęp SSH 1 1 1
Notatniki Jupyter 1 0 1
API / CLI 1 1 1
Czas konfiguracji Minuty Minuty Natychmiastowy
Kubernetes Support 1 0 0
Business Terms
Minimalne zobowiązanie Brak Brak Brak
Zgodność SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 SOC 2 Typ II HIPAA SOC 2 Typ II
Vultr Massed Compute RunPod