Najlepsze GPU w chmurze do Stable Diffusion i generowania obrazów
Uruchamianie Stable Diffusion, SDXL oraz innych modeli generowania obrazów wymaga GPU z co najmniej 8-12 GB VRAM do inferencji oraz 16-24 GB do trenowania własnych modeli. Karty graficzne klasy konsumenckiej, takie jak RTX 4090 i RTX 3090, oferują doskonały stosunek ceny do wydajności dla tych zadań. Ten przewodnik porównuje dostawców GPU w chmurze wspierających przepływy pracy generowania obrazów, ze szczególnym uwzględnieniem przystępnych cenowo opcji GPU oraz możliwości renderowania wsadowego.
United States
United States
United States
United States
United States Vast.ai kontra RunPod - Porównanie najlepszych dostawców w tym przewodniku
Vast.ai vs RunPod - GPU Provider Comparison (Kwiecień 2026)
Head-to-head comparison of Vast.ai and RunPod. Check max funding, profit splits, daily and overall drawdown rules, leverage, tradable assets, payout frequency, payment and payout methods, trading permissions and KYC restrictions before you buy a challenge. Data refreshed Kwiecień 2026.
|
Vast.ai
Natychmiastowe GPU. Przejrzyste ceny.
|
RunPod
Chmura stworzona dla AI — wdrażaj i skaluj obciążenia GPU od bezserwerowego wnioskowania po natychmiastowe klastry wielowęzłowe na żądanie.
|
|
|---|---|---|
| Przegląd | ||
| Ocena Trustpilot | 4.4 | 3.8 |
| Siedziba główna | United States | United States |
| Typ dostawcy | Rynek GPU | Skoncentrowana na GPU |
| Najlepsze dla | Trening AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe badania obsługa LLM generatywna AI | Szkolenie AI wnioskowanie dostrajanie Stable Diffusion przetwarzanie wsadowe renderowanie badania obsługa LLM generatywna AI |
| GPU Hardware | ||
| Modele GPU | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | 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) | 192 | 288 |
| Maks. liczba GPU/instancję | 8 | 8 |
| Połączenie międzywęzłowe | NVLink, InfiniBand | NVLink |
| Pricing | ||
| Cena wyjściowa ($/godz.) | $0.06/hr | $0.06/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Na sekundę | Na sekundę |
| Spot/Preemptible | 1 | 1 |
| Rabaty rezerwacyjne | Do 50% (rezerwacja na 1-6 miesięcy) | 15-29% (plany od 1 miesiąca do 1 roku) |
| Darmowe kredyty | Mały kredyt testowy przy rejestracji | Premia 5-500 USD po pierwszym wydatku 10 USD |
| Opłaty za transfer wychodzący | Zależy od hosta (cena za TB) | Brak (Darmowe) |
| Pamięć masowa | Zależy od hosta (cena za GB/godz., naliczana podczas istnienia instancji) | Kontener/Objętość (0,10 USD/GB/mies.), Nieaktywna objętość (0,20 USD/GB/mies.), Pamięć sieciowa (0,07 USD/GB/mies. 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Regiony | Ponad 500 lokalizacji, ponad 40 centrów danych | 31 globalnych regionów |
| SLA dostępności | Brak formalnego SLA (widoczne oceny niezawodności hosta) | 99,99% |
| Developer Experience | ||
| Frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Wsparcie Dockera | 1 | 1 |
| Dostęp SSH | 1 | 1 |
| Notatniki Jupyter | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 |
| Czas konfiguracji | Sekundy | Natychmiastowy |
| Kubernetes Support | 0 | 0 |
| Business Terms | ||
| Minimalne zobowiązanie | Brak | Brak |
| Zgodność | SOC 2 Typ 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 Typ II |
RunPod
Zbuduj własne porównanie
Select any 2-6 firms from this guide and open them in the full comparison table.
Tip: if you do not select any firms we will start with the top 2 from this guide.