Quantas GPUs posso usar em uma única instância no RunPod?
Resposta
Suporte a treinamento distribuído em RunPod:
Interconexão NVLink com até 8 GPUs por instância. Treinamento multinó: 1.
Para contexto, treinar um modelo de 70 bilhões de parâmetros normalmente requer 8+ GPUs com interconexão de alta largura de banda. Os modelos de GPU disponíveis em RunPod incluem:
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
Visite o para ver configurações e preços de instâncias multi-GPU.
Veja como RunPod gerencia a infraestrutura de treinamento distribuído no site oficial deles.
Mais FAQs sobre RunPod
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Guias onde RunPod está em destaque
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- Provedores de GPU na Nuvem com Armazenamento Persistente
- Provedores de GPU na Nuvem com Clusters de GPU Multi-Nó
- Provedores de GPU na Nuvem com Cobrança por Segundo
- Provedores de GPU na Nuvem com Créditos Gratuitos
- Provedores de GPU na Nuvem com Docker e Imagens Personalizadas
- Provedores de GPU na Nuvem com Gerenciamento via API e CLI
- Provedores de GPU na Nuvem com Inferência GPU Serverless
- Provedores de GPU na Nuvem com Instâncias Spot / Preemptivas
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- Provedores de GPU na Nuvem com Taxas Zero de Saída
Estes guias incluem RunPod junto com outros provedores de GPU na nuvem, agrupados por recursos de GPU, frameworks, disponibilidade e requisitos para desenvolvedores.
RunPod vs Latitude.sh vs Vultr - Comparação de Provedores de GPU (Abril 2026)
Comparação lado a lado de RunPod vs Latitude.sh vs Vultr. Analise rapidamente financiamento máximo, divisão de lucros, regras de risco, alavancagem, plataformas, instrumentos, cronogramas de pagamento, opções de pagamento, permissões de negociação e restrições de KYC para reduzir sua lista de firmas de trading proprietárias. Dados atualizados em Abril 2026.
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RunPod
A nuvem construída para IA — implante e escale cargas de trabalho de GPU desde inferência serverless até clusters multi-nó instantâneos sob demanda.
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Latitude.sh
Nuvem de GPU bare metal em 23 locais globais
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Vultr
GPU em nuvem de alto desempenho em 32 regiões globais
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|---|---|---|---|
| Visão geral | |||
| Avaliação no Trustpilot | 3.8 | 3.7 | 1.8 |
| Sede | United States | Brazil | United States |
| Tipo de Provedor | Focado em GPU | Bare Metal | Multi-Nuvem |
| Melhor Para | Treinamento de IA inferência ajuste fino Stable Diffusion processamento em lote renderização pesquisa serviço de LLM IA generativa | Treinamento de IA inferência GPU bare metal fine-tuning pesquisa cargas de trabalho dedicadas IA generativa | Treinamento de IA inferência renderização de vídeo HPC Stable Diffusion desenvolvimento de jogos IA generativa ajuste fino pesquisa |
| GPU Hardware | |||
| Modelos de GPU | 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| Máx VRAM (GB) | 288 | 96 | 288 |
| Máx GPUs/Instância | 8 | 8 | 16 |
| Interconexão | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Preço Inicial ($/hr) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| Granularidade de Cobrança | Por segundo | Por hora | Por hora |
| Spot/Preemptível | 1 | 0 | 1 |
| Descontos Reservados | 15-29% (planos de 1 mês a 1 ano) | N/D | N/D |
| Créditos Gratuitos | Bônus de $5 a $500 após o primeiro gasto de $10 | $200 via programa de indicação | Até $300 de crédito grátis por 30 dias |
| Taxas de Saída | Nenhum (Grátis) | Nenhum | Padrão (varia conforme o plano) |
| Armazenamento | Container/Volume ($0,10/GB/mês), Volume ocioso ($0,20/GB/mês), Armazenamento em rede ($0,07/GB/mês 1TB) | NVMe local incluído (até 4x 3,8TB), Armazenamento em bloco $0,10/GB/mês, Armazenamento em sistema de arquivos $0,05/GB/mês | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Armazenamento em Bloco por $0,10/GB/mês, Armazenamento de Objetos compatível com S3 |
| Infrastructure | |||
| Regiões | 31 regiões globais | 23 locais: EUA (8 cidades), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Cidade do México. GPU em Dallas, Frankfurt, Sydney, Tóquio | 32 regiões em 6 continentes (Américas, Europa, Ásia, Austrália, África) |
| SLA de Disponibilidade | 99,99% | 99,9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Imagens otimizadas para ML PyTorch TensorFlow (instalado pelo usuário) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Suporte Docker | 1 | 1 | 1 |
| Acesso SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Tempo de Configuração | Instantâneo | Segundos | Minutos |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| Compromisso Mínimo | Nenhum | Nenhum | Nenhum |
| Conformidade | SOC 2 Tipo II | Isolamento single-tenant DPA disponível | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nível 1 |
RunPod
Latitude.sh
Vultr