Vultr
A Vultr oferece instâncias de GPU em nuvem sob demanda, com GPUs NVIDIA e AMD, em 32 regiões globais de data centers. Eles oferecem implantações de GPU tanto em máquinas virtuais quanto em bare metal, sem custos iniciais, focando em cargas de trabalho de IA/ML, renderização, VDI e HPC. A Vultr é Parceira Preferencial NVIDIA Cloud e membro da AMD Cloud Alliance.
Hardware GPU
| Modelos de GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| VRAM Máxima | 288 GB |
| Máximo de GPUs por Instância | 16 |
| Interconexão | NVLink |
| Treinamento Multi-Nó | Sim |
Preços
| Preço Inicial | $0.47/hr |
| Granularidade de Cobrança | Por hora |
| Spot/Preemptível | Sim |
| Descontos Reservados | N/A |
| Créditos Gratuitos | Até $300 de crédito grátis por 30 dias |
| Taxas de Saída | Padrão (varia conforme o plano) |
| Armazenamento | 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Armazenamento em Bloco por $0,10/GB/mês, Armazenamento de Objetos compatível com S3 |
Preços de Instância GPU (Sob Demanda, USD/GPU/h)
| Modelo de GPU | GPUs | VRAM | vCPUs | RAM | Armazenamento | $/GPU/h |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A16 | 1-16 | 16 GB | 6-96 | 64-960 GB | 350 GB - 1,7 TB | $0,471 |
| NVIDIA A40 | 1 ou 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 |
Preços Reservados (Termos Pré-pagos)
| Modelo de GPU | Prazo | $/GPU/h |
|---|---|---|
| L40S | 36 meses | $0,848 |
| A100 PCIe | 36 meses | $1,290 |
| HGX A100 | 36 meses | $1,490 |
| MI300X | 24 meses | $1,850 |
| HGX H100 | 36 meses | $2,300 |
| MI355X | 48 meses | $2,290 |
Cobrança horária sem compromisso mínimo. AMD MI355X, MI325X e MI300X também disponíveis como instâncias preemptivas (spot). SLA de 100% de uptime. Entrada gratuita e 2 TB de saída mensal gratuita. Inferência serverless também disponível por $0,55/M tokens de entrada.
Infraestrutura
| Regiões | 32 regiões em 6 continentes (Américas, Europa, Ásia, Austrália, África) |
| SLA de Disponibilidade | 100% |
| Serverless / Autoscaling | Sim |
| Rede Privada / VPC | Sim |
Experiência do Desenvolvedor
| Frameworks Pré-instalados | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| Suporte Docker | Sim |
| Acesso SSH | Sim |
| Notebooks Jupyter | Sim |
| API / CLI | Sim |
| Tempo de Configuração | Minutos |
| Suporte Kubernetes | Sim |
| Imagens / Templates Personalizados | Sim |
| Armazenamento Persistente | Sim |
Termos Comerciais
| Compromisso Mínimo | Nenhum |
| Conformidade | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nível 1 |
| Ideal Para | Treinamento de IA inferência renderização de vídeo HPC Stable Diffusion desenvolvimento de jogos IA generativa ajuste fino pesquisa |
| Canais de Suporte | Tickets de Suporte Email Fórum da Comunidade Suporte Técnico 24/7 |
| Métodos de Pagamento | Cartões de Crédito/Débito PayPal Criptomoeda (BitPay) Alipay UnionPay ACH Transferência Bancária |
Como ele se compara?
Compare Vultr com outros provedores de GPU na nuvem.
Perguntas Frequentes
Que tipo de usuários Vultr atende?
Para quem Vultr é mais indicado? Treinamento de IA, inferência, renderização de vídeo, HPC, Stable Diffusion, desenvolvimento de jogos, IA generativa, ajuste fino, pesquisa
Vultr é categorizado como um provedor de GPU em nuvem Multi-Nuvem. A plataforma oferece modelos de GPU incluindo A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X com preços iniciais em $0.47/hr.
Seja para ajustar um modelo de linguagem, executar inferência em larga escala ou treinar modelos de visão computacional, a escolha certa depende dos seus requisitos específicos para tipo de GPU, VRAM, interconexão e orçamento.
Experimente Vultr com um teste gratuito — inscreva-se no site oficial.
O Vultr é bem avaliado no Trustpilot?
A avaliação atual do Trustpilot para Vultr é 1.7 de 5,0, baseada em 561 avaliações totais até July 15, 2026. Vultr foi fundada em 2014.
Você pode ler todas as avaliações dos usuários diretamente na página Trustpilot de Vultr. As avaliações do Trustpilot refletem experiências reais dos usuários com a velocidade de provisionamento de GPU, precisão de preços, rapidez no suporte e confiabilidade geral da plataforma.
Veja como Vultr se compara às alternativas e explore suas ofertas atuais no Vultr site oficial.
O Vultr oferece armazenamento persistente para conjuntos de dados e modelos de ML?
Frameworks pré-instalados no Vultr: PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC
Imagens personalizadas: Sim — traga seu próprio container Docker com qualquer framework, biblioteca ou versão do CUDA que precisar.
Jupyter: Sim — ambiente de desenvolvimento interativo para experimentação.
Armazenamento persistente: Sim — mantenha datasets e checkpoints entre sessões.
Essa combinação permite que você trabalhe com qualquer stack de ML, desde fluxos de trabalho padrão PyTorch/TensorFlow até frameworks especializados de inferência, com a flexibilidade de customizar seu ambiente.
Para guias de configuração de ambiente e compatibilidade com CUDA, visite o Vultr site oficial.
O Vultr possui uma API ou CLI para gerenciar instâncias GPU?
Aqui está a experiência do desenvolvedor em Vultr:
Tempo de configuração: Minutos — este é o quão rápido você pode provisionar e acessar uma instância GPU após iniciar a solicitação.
Ferramentas disponíveis:
- Contêineres Docker: Sim
- Acesso SSH direto: Sim
- Notebooks Jupyter: Sim
- API/CLI programática: Sim
- Imagens Docker personalizadas: Sim
Essa combinação de ferramentas torna Vultr adequada tanto para pesquisa exploratória (Jupyter) quanto para pipelines MLOps de produção (API + Docker + SSH).
Veja a documentação completa de configuração e referência da API no Vultr site oficial.
A inferência de GPU paga por solicitação está disponível no Vultr?
O Vultr oferece serverless? Sim
GPU serverless elimina a necessidade de gerenciar infraestrutura para cargas de trabalho de inferência. Em vez de provisionar instâncias dedicadas, o endpoint do seu modelo lida automaticamente com as solicitações recebidas e cobra apenas pelo tempo ativo de computação. Essa abordagem é ideal para APIs que fornecem previsões de ML, backends de chatbots e endpoints de geração de imagens.
Preço base da GPU: $0.47/hr.
Experimente a API de inferência serverless em Vultr site oficial.
Onde fica a sede do Vultr e onde estão localizados seus servidores de GPU?
Visão geral da infraestrutura para Vultr:
- Sede: United States
- Regiões com GPU: 32 regiões em 6 continentes (Américas, Europa, Ásia, Austrália, África)
- SLA de disponibilidade: 100%
- Rede privada: Sim
A disponibilidade em múltiplas regiões permite que você implante modelos mais próximos dos usuários finais, reduzindo a latência da inferência. Também oferece opções de redundância para cargas de trabalho críticas.
Veja a lista completa de regiões de data centers no Vultr site oficial.
Como o Vultr gerencia a comunicação GPU a GPU para cargas de trabalho distribuídas?
Suporte a treinamento distribuído em Vultr:
Interconexão NVLink com até 16 GPUs por instância. Treinamento multinó: Sim.
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 Vultr incluem:
A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X
Visite o para ver configurações e preços de instâncias multi-GPU.
Veja como Vultr gerencia a infraestrutura de treinamento distribuído no site oficial deles.
O Vultr suporta preços spot para trabalhos de treinamento de IA?
Disponibilidade de instâncias spot Vultr: Sim
Para cargas de trabalho que podem lidar com interrupções ocasionais — como treinamento de modelos em grande escala com checkpointing regular ou trabalhos de processamento em lote — as instâncias spot proporcionam economias substanciais em comparação com o preço sob demanda. Instâncias sob demanda regulares em Vultr começam em $0.47/hr.
Veja preços spot ao vivo e taxas de interrupção no site oficial Vultr .
O que eu devo saber sobre taxas de saída em Vultr antes de me inscrever?
Ao avaliar Vultr, é importante entender a política de transferência de dados deles: Padrão (varia conforme o plano)
Cobranças de saída são frequentemente um custo negligenciado no orçamento de GPU em nuvem. Um provedor com taxas zero de saída permite que você baixe livremente saídas de modelos, mova conjuntos de dados e sirva resultados de inferência sem contas inesperadas de largura de banda.
Opções de armazenamento Vultr: 350 GB - 61 TB NVMe (incluso), Armazenamento em Bloco por $0,10/GB/mês, Armazenamento de Objetos compatível com S3
Veja como os custos de transferência de dados escalam com o volume no Vultr site oficial.
Quanto crédito gratuito o Vultr dá para novos usuários?
Aqui está o que Vultr oferece atualmente para novos usuários que desejam avaliar a plataforma:
Até $300 de crédito grátis por 30 dias
Considerando que a opção de GPU mais barata em Vultr custa $0.47/hr, os créditos gratuitos oferecem uma oportunidade prática para executar cargas de trabalho reais e comparar Vultr com outros provedores de GPU na nuvem antes de se comprometer financeiramente.
Para ofertas atuais de créditos e elegibilidade, visite o site oficial Vultr .
Quais GPUs o Vultr suporta para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina?
A frota de GPUs na Vultr inclui aceleradores tanto para data centers quanto para estações de trabalho:
A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X
VRAM máxima por GPU: 288 GB
Máximo de GPUs por instância: 16
Interconexão: NVLink
Essa seleção de hardware cobre casos de uso desde inferência econômica em GPUs de consumo até treinamento distribuído em larga escala em aceleradores empresariais.
Para especificações detalhadas de GPUs, configurações de VRAM e opções multi-GPU, consulte o site oficial Vultr .
Quais são as tarifas de aluguel de GPU no Vultr?
O uso de GPU em Vultr é cobrado com base em Por hora, com tarifas a partir de $0.47/hr para a opção de GPU mais acessível. Essa granularidade de cobrança é particularmente útil para execuções curtas de treinamento, experimentação e tarefas de inferência onde você pode precisar da GPU por apenas alguns minutos.
Vultr oferece instâncias spot? Sim
Descontos para reservas estão disponíveis?
Métodos de pagamento: Cartões de Crédito/Débito, PayPal, Criptomoeda (BitPay), Alipay, UnionPay, ACH, Transferência Bancária.
Veja a calculadora completa de preços de GPU no Vultr site oficial.
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