Vultr
Vultr oferuje na żądanie instancje chmurowe GPU zasilane przez GPU NVIDIA i AMD w 32 globalnych regionach centrów danych. Zapewniają zarówno wdrożenia GPU na maszynach wirtualnych, jak i bare metal, bez kosztów początkowych, skierowane na obciążenia AI/ML, rendering, VDI oraz HPC. Vultr jest preferowanym partnerem chmurowym NVIDIA oraz członkiem AMD Cloud Alliance.
Sprzęt GPU
| Modele GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| Maks. VRAM | 288 GB |
| Maks. GPU na instancję | 16 |
| Połączenie | NVLink |
| Trening wielowęzłowy | Tak |
Cennik
| Cena wyjściowa | $0.47/hr |
| Szczegółowość rozliczeń | Za godzinę |
| Spot/Preemptible | Tak |
| Zniżki rezerwacyjne | N/A |
| Darmowe kredyty | Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni |
| Opłaty za transfer wychodzący | Standardowy (zależny od planu) |
| Pamięć | 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3 |
Cennik instancji GPU (na żądanie, USD/GPU/godz)
| Model GPU | GPU | Pamięć VRAM | vCPU | RAM | Pamięć masowa | $/GPU/godz |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A16 | 1-16 | 16 GB | 6-96 | 64-960 GB | 350 GB - 1,7 TB | $0.471 |
| NVIDIA A40 | 1 lub 4 | 48 GB | 24-96 | 120-480 GB | 1,4 TB | $1.712 |
| NVIDIA L40S | 1-8 | 48 GB | 16-128 | 180 GB - 1,5 TB | 1,2-3,4 TB | $1.671 |
| NVIDIA A100 PCIe | 1-8 | 80 GB | 12-96 | 120-960 GB | 1,4-2,2 TB | $2.397 |
| NVIDIA GH200 | 1 | 96 GB | 72 | 480 GB | 4,8 TB | $1.990 |
| NVIDIA HGX A100 | 8 | 640 GB | 112 | 2 TB | 32,6 TB | $2.800 |
| NVIDIA HGX H100 | 8 | 640 GB | 216 | 1,9 TB | 13 TB | $2.990 |
| NVIDIA HGX B200 | 8 | 640 GB | 216 | 1,9 TB | 13 TB | $2.990 |
| AMD MI300X | 8 | 1 536 GB | 248 | 2,1 TB | 13 TB | $1.850 |
| AMD MI325X | 8 | 2 048 GB | 248 | 2,8 TB | 13 TB | $2.000 |
| AMD MI355X | 8 | 2 304 GB | 252 | 2,8 TB | 14,3 TB | $2.590 |
Cennik rezerwowany (warunki przedpłaty)
| Model GPU | Okres | $/GPU/godz |
|---|---|---|
| L40S | 36 miesięcy | $0.848 |
| A100 PCIe | 36 miesięcy | $1.290 |
| HGX A100 | 36 miesięcy | $1.490 |
| MI300X | 24 miesiące | $1.850 |
| HGX H100 | 36 miesięcy | $2.300 |
| MI355X | 48 miesięcy | $2.290 |
Rozliczenie godzinowe bez minimalnego zobowiązania. AMD MI355X, MI325X i MI300X dostępne również jako instancje przerywalne (spot). 100% SLA dostępności. Bezpłatny transfer przychodzący i 2 TB bezpłatnego miesięcznego transferu wychodzącego. Dostępna również inferencja bezserwerowa za 0,55 USD/1 mln tokenów wejściowych.
Infrastruktura
| Regiony | 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka) |
| SLA dostępności | 100% |
| Serverless / Autoskalowanie | Tak |
| Sieć prywatna / VPC | Tak |
Doświadczenie dewelopera
| Wstępnie zainstalowane frameworki | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Wsparcie Docker | Tak |
| Dostęp SSH | Tak |
| Notatniki Jupyter | Tak |
| API / CLI | Tak |
| Czas konfiguracji | Minuty |
| Wsparcie Kubernetes | Tak |
| Obrazy / Szablony niestandardowe | Tak |
| Pamięć trwała | Tak |
Warunki biznesowe
| Minimalne zobowiązanie | Brak |
| Zgodność | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Poziom 1 |
| Najlepsze dla | Szkolenie AI wnioskowanie renderowanie wideo HPC Stable Diffusion rozwój gier generatywna AI dostrajanie badania |
| Kanały wsparcia | Zgłoszenia wsparcia e-mail forum społecznościowe całodobowe wsparcie techniczne |
| Metody płatności | Karty kredytowe/debetowe PayPal kryptowaluty (BitPay) Alipay UnionPay ACH przelew bankowy |
Jak się prezentuje w porównaniu?
Porównaj Vultr z innymi dostawcami chmurowych GPU.
Najczęściej Zadawane Pytania
Jakiego rodzaju użytkowników obsługuje Vultr?
Dla kogo jest Vultr najlepszy? Szkolenie AI, wnioskowanie, renderowanie wideo, HPC, Stable Diffusion, rozwój gier, generatywna AI, dostrajanie, badania
Vultr jest sklasyfikowany jako dostawca chmurowych GPU Multi-Chmura. Platforma oferuje modele GPU, w tym A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X, z cenami podstawowymi zaczynającymi się od $0.47/hr.
Niezależnie od tego, czy dopracowujesz model językowy, wykonujesz inferencję na dużą skalę, czy trenujesz modele wizji komputerowej, odpowiedni wybór zależy od Twoich specyficznych wymagań dotyczących typu GPU, pamięci VRAM, połączeń i budżetu.
Wypróbuj Vultr z bezpłatnym okresem próbnym — zarejestruj się na ich oficjalnej stronie .
Czy Vultr ma dobre recenzje na Trustpilot?
Obecna ocena Trustpilot dla Vultr wynosi 1.7 na 5,0, na podstawie 561 łącznej liczby recenzji na dzień July 14, 2026. Vultr została założona w 2014.
Wszystkie opinie użytkowników można przeczytać bezpośrednio na stronie Trustpilot dla Vultr. Oceny Trustpilot odzwierciedlają rzeczywiste doświadczenia użytkowników dotyczące szybkości udostępniania GPU, dokładności cen, reaktywności wsparcia oraz ogólnej niezawodności platformy.
Zobacz, jak Vultr wypada na tle alternatyw i poznaj ich aktualną ofertę na oficjalnej stronie Vultr.
Czy Vultr oferuje trwałą pamięć dla zbiorów danych ML i modeli?
Preinstalowane frameworki w Vultr: PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC
Obrazy niestandardowe: Tak — przynieś własny kontener Dockera z dowolnym frameworkiem, biblioteką lub wersją CUDA, której potrzebujesz.
Jupyter: Tak — interaktywne środowisko programistyczne do eksperymentów.
Pamięć trwała: Tak — zachowuj zestawy danych i punkty kontrolne między sesjami.
To połączenie pozwala pracować z dowolnym stosem ML, od standardowych przepływów pracy PyTorch/TensorFlow po specjalistyczne frameworki inferencyjne, z elastycznością dostosowania środowiska.
Aby uzyskać przewodniki dotyczące konfiguracji środowiska i kompatybilności CUDA, odwiedź Vultr oficjalną stronę internetową.
Czy Vultr posiada API lub CLI do zarządzania instancjami GPU?
Oto doświadczenie programistyczne w Vultr:
Czas konfiguracji: Minuty — to, jak szybko możesz przygotować i uzyskać dostęp do instancji GPU po zainicjowaniu żądania.
Dostępne narzędzia:
- Kontenery Docker: Tak
- Bezpośredni dostęp SSH: Tak
- Notatniki Jupyter: Tak
- Programistyczne API/CLI: Tak
- Niestandardowe obrazy Docker: Tak
To połączenie narzędzi sprawia, że Vultr jest odpowiedni zarówno do badań eksploracyjnych (Jupyter), jak i produkcyjnych procesów MLOps (API + Docker + SSH).
Zobacz pełną dokumentację konfiguracji i referencję API na oficjalnej stronie Vultr .
Czy na Vultr dostępne jest wnioskowanie GPU rozliczane za żądanie?
Czy Vultr oferuje bezserwerowość? Tak
Bezserwerowy GPU eliminuje konieczność zarządzania infrastrukturą dla obciążeń inferencyjnych. Zamiast przydzielać dedykowane instancje, punkt końcowy Twojego modelu automatycznie obsługuje przychodzące żądania i nalicza opłaty tylko za aktywny czas obliczeń. To podejście jest idealne dla API obsługujących predykcje ML, zaplecza chatbotów oraz punktów końcowych generowania obrazów.
Podstawowa cena GPU: $0.47/hr.
Wypróbuj API bezserwerowej inferencji na Vultr oficjalnej stronie internetowej.
Gdzie znajduje się siedziba Vultr i gdzie zlokalizowane są jego serwery GPU?
Przegląd infrastruktury dla Vultr:
- Siedziba główna: United States
- Regiony GPU: 32 regiony na 6 kontynentach (Ameryki, Europa, Azja, Australia, Afryka)
- Gwarancja dostępności (SLA): 100%
- Sieć prywatna: Tak
Dostępność w wielu regionach pozwala na wdrażanie modeli bliżej użytkowników końcowych, co zmniejsza opóźnienia inferencji. Zapewnia również opcje redundancji dla krytycznych obciążeń.
Pełną listę regionów centrów danych znajdziesz na Vultr oficjalnej stronie internetowej.
Jak Vultr obsługuje komunikację GPU do GPU przy rozproszonych obciążeniach?
Wsparcie dla treningu rozproszonego w Vultr:
NVLink połączenie z maksymalnie 16 GPU na instancję. Trening wielowęzłowy: Tak.
Dla kontekstu, trening modelu o 70 miliardach parametrów zazwyczaj wymaga 8 lub więcej GPU z połączeniem o wysokiej przepustowości. Dostępne modele GPU w Vultr obejmują:
A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X
Odwiedź stronę, aby zobaczyć konfiguracje instancji wielokartowych GPU oraz cennik.
Zobacz, jak Vultr obsługuje infrastrukturę treningu rozproszonego na jej oficjalnej stronie internetowej.
Czy Vultr obsługuje ceny spot dla zadań treningu AI?
Dostępność instancji spot Vultr: Tak
Dla obciążeń, które mogą tolerować sporadyczne przerwy — takich jak trenowanie modeli na dużą skalę z regularnym zapisywaniem punktów kontrolnych lub zadania wsadowe — instancje spot zapewniają znaczne oszczędności w porównaniu do cen na żądanie. Standardowe instancje na żądanie Vultr zaczynają się od $0.47/hr.
Zobacz aktualne ceny spot i wskaźniki przerwań na oficjalnej stronie Vultr .
Co powinienem wiedzieć o opłatach za egress w Vultr przed rejestracją?
Przy ocenie Vultr ważne jest zrozumienie ich polityki transferu danych: Standardowy (zależny od planu)
Opłaty za transfer danych wychodzących są często pomijanym kosztem w budżetowaniu chmury GPU. Dostawca oferujący zerowe opłaty za transfer danych wychodzących pozwala na swobodne pobieranie wyników modeli, przenoszenie zbiorów danych oraz udostępnianie wyników inferencji bez niespodziewanych rachunków za przepustowość.
Opcje przechowywania Vultr: 350 GB - 61 TB NVMe (wliczone), pamięć blokowa za 0,10 USD/GB/mies., pamięć obiektowa kompatybilna z S3
Zobacz, jak koszty transferu danych rosną wraz z wolumenem na oficjalnej stronie Vultr .
Ile darmowych kredytów przyznaje Vultr nowym użytkownikom?
Oto co Vultr obecnie oferuje nowym użytkownikom chcącym ocenić platformę:
Do 300 USD darmowego kredytu na 30 dni
Biorąc pod uwagę, że najtańsza opcja GPU na Vultr kosztuje $0.47/hr, darmowe kredyty dają praktyczną możliwość uruchomienia rzeczywistych obciążeń i porównania Vultr z innymi dostawcami GPU w chmurze przed podjęciem zobowiązań finansowych.
Aby poznać aktualne oferty kredytów i warunki kwalifikacji, odwiedź oficjalną stronę Vultr .
Które GPU są wspierane przez Vultr do zadań związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym?
Flota GPU w Vultr obejmuje zarówno akceleratory klasy centrum danych, jak i stacji roboczych:
A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X
Maksymalna pamięć VRAM na GPU: 288 GB
Maksymalna liczba GPU na instancję: 16
Połączenie: NVLink
Ten wybór sprzętu pokrywa zastosowania od ekonomicznego wnioskowania na konsumenckich GPU po dużej skali rozproszone treningi na akceleratorach klasy korporacyjnej.
Szczegółowe specyfikacje GPU, konfiguracje VRAM oraz opcje wielo-GPU znajdziesz na oficjalnej stronie Vultr .
Jakie są stawki wynajmu GPU w Vultr?
Obliczenia GPU w Vultr są rozliczane na podstawie Za godzinę z cenami zaczynającymi się od $0.47/hr dla najtańszej opcji GPU. Taka precyzja rozliczeń jest szczególnie przydatna dla krótkich sesji treningowych, eksperymentów oraz zadań inferencyjnych, gdzie GPU może być potrzebne tylko na kilka minut.
Czy Vultr oferuje instancje spot? Tak
Czy dostępne są zniżki na instancje zarezerwowane?
Metody płatności: Karty kredytowe/debetowe, PayPal, kryptowaluty (BitPay), Alipay, UnionPay, ACH, przelew bankowy.
Pełny kalkulator cen GPU znajdziesz na oficjalnej stronie Vultr .
Opinie użytkowników
Nie ma jeszcze publicznych opinii użytkowników o tym dostawcy. Jeśli korzystałeś z ich usług, bądź pierwszym, który zostawi krótką, szczerą recenzję i pomoże innym deweloperom.
Podziel się swoim doświadczeniem
Krótkie, szczere opinie pomagają innym deweloperom zrozumieć, jak naprawdę wygląda korzystanie z tego dostawcy.