Câte GPU-uri pot folosi într-o singură instanță la RunPod?

Răspuns

Suport pentru antrenament distribuit la RunPod:

Interconectare NVLink cu până la 8 GPU-uri per instanță. Antrenament multi-nod: Da.

Pentru context, antrenarea unui model de 70 miliarde de parametri necesită de obicei 8+ GPU-uri cu interconectare de mare lățime de bandă. Modelele de GPU disponibile la RunPod includ:

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

Vizitați pentru a vedea configurațiile și prețurile instanțelor multi-GPU.

Consultați modul în care RunPod gestionează infrastructura pentru antrenament distribuit pe site-ul lor oficial .

Mai multe întrebări frecvente despre RunPod

Ghiduri în care este prezent RunPod

Aceste ghiduri includ RunPod împreună cu alți furnizori de GPU în cloud, grupați după caracteristicile GPU, cadre de lucru, disponibilitate și cerințe pentru dezvoltatori.

RunPod vs Latitude.sh vs Vultr - Comparare furnizor GPU (Aprilie 2026)

Comparare alăturată a RunPod vs Latitude.sh vs Vultr. Examinați rapid finanțarea maximă, împărțirea profitului, regulile de risc, levierul, platformele, instrumentele, programele de plată, opțiunile de plată, permisiunile de tranzacționare și restricțiile KYC pentru a restrânge lista firmelor de trading prop. Date actualizate Aprilie 2026.

RunPod vs Latitude.sh vs Vultr - Comparare furnizor GPU (Aprilie 2026)
RunPod
Cloud-ul construit pentru AI — implementați și scalați sarcini GPU de la inferență serverless la clustere instantanee multi-nod la cerere.
Visit RunPod
Latitude.sh
Cloud GPU bare metal în 23 de locații globale
Visit Latitude.sh
Vultr
GPU cloud de înaltă performanță în 32 de regiuni globale
Visit Vultr
Prezentare generală
Evaluare Trustpilot 3.7 3.7 1.8
Sediu central United States Brazil United States
Tip furnizor Focusat pe GPU Bare Metal Multi-Cloud
Cel mai potrivit pentru Antrenament AI inferență ajustare fină Stable Diffusion procesare în loturi randare cercetare servire LLM AI generativ Antrenament AI inferență GPU bare metal ajustare fină cercetare sarcini dedicate AI generativ Antrenament AI inferență redare video HPC Stable Diffusion dezvoltare jocuri AI generativ ajustare fină cercetare
GPU Hardware
Modele 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
Max. VRAM (GB) 288 96 288
Max. GPU/instanță 8 8 16
Interconectare NVLink NVLink NVLink
Pricing
Preț de pornire ($/oră) $0.06/hr $0.35/hr $0.47/hr
Granularitatea facturării Pe secundă Pe oră Pe oră
Spot/Preemptibil Da Nu Da
Discounturi rezervate 15-29% (planuri de la 1 lună la 1 an) N/A N/A
Credite gratuite Bonus de 5-500 $ după prima cheltuială de 10 $ 200 $ prin program de recomandare Credit gratuit de până la 300 USD pentru 30 de zile
Taxe de ieșire Niciunul (Gratuit) Niciunul Standard (variază în funcție de plan)
Stocare Container/Volum (0,10 $/GB/lună), Volum inactiv (0,20 $/GB/lună), Stocare în rețea (0,07 $/GB/lună 1TB) NVMe local inclus (până la 4x 3,8TB), stocare bloc 0,10 $/GB/lună, stocare sistem de fișiere 0,05 $/GB/lună 350 GB - 61 TB NVMe (inclus), Stocare Block la 0,10 USD/GB/lună, Stocare obiecte compatibilă S3
Infrastructure
Regiuni 31 regiuni globale 23 de locații: SUA (8 orașe), LATAM (5), Europa (5), APAC (4), Ciudad de México. GPU în Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo 32 regiuni pe 6 continente (Americi, Europa, Asia, Australia, Africa)
SLA de disponibilitate 99,99% 99,9% 100%
Developer Experience
Framework-uri PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA Imagini optimizate pentru ML PyTorch TensorFlow (instalat de utilizator) CUDA PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC
Suport Docker Da Da Da
Acces SSH Da Da Da
Jupyter Notebooks Da Nu Da
API / CLI Da Da Da
Timp de configurare Instantaneu Secunde Minute
Kubernetes Support Nu Nu Da
Business Terms
Angajament minim Niciunul Niciunul Niciunul
Conformitate SOC 2 Tip II Izolare single-tenant DPA disponibil SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nivel 1
RunPod Latitude.sh Vultr