Care sunt specificațiile GPU disponibile la Vultr?

Răspuns

Începând cu April 12, 2026, Vultr oferă acces la următoarele modele GPU:

A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X

Pentru sarcini intensive de memorie, cum ar fi antrenamentul modelelor mari de limbaj, opțiunea cu cea mai mare VRAM la Vultr este de 288 GB. Instanțele multi-GPU suportă până la 16 GPU-uri cu interconectare NVLink pentru calcul paralel eficient.

Consultați ce modele GPU sunt disponibile în stoc în prezent pe site-ul oficial Vultr .

Mai multe întrebări frecvente despre Vultr

Ghiduri în care este prezent Vultr

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

Vultr vs Massed Compute vs RunPod - Comparare furnizor GPU (Aprilie 2026)

Comparare alăturată a Vultr vs Massed Compute vs RunPod. 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.

Vultr vs Massed Compute vs RunPod - Comparare furnizor GPU (Aprilie 2026)
Vultr
GPU cloud de înaltă performanță în 32 de regiuni globale
Visit Vultr
Massed Compute
Cloud GPU cu suport direct de la ingineri
Visit Massed Compute
RunPod
Cloud-ul construit pentru AI — implementați și scalați sarcini GPU de la inferență serverless la clustere instantanee multi-nod la cerere.
Visit RunPod
Prezentare generală
Evaluare Trustpilot 1.8 0 3.8
Sediu central United States United States United States
Tip furnizor Multi-Cloud Axat pe GPU Focusat pe GPU
Cel mai potrivit pentru Antrenament AI inferență redare video HPC Stable Diffusion dezvoltare jocuri AI generativ ajustare fină cercetare Antrenament AI inferență redare VFX AI generativ ajustare fină HPC Stable Diffusion cercetare Antrenament AI inferență ajustare fină Stable Diffusion procesare în loturi randare cercetare servire LLM AI generativ
GPU Hardware
Modele GPU A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL 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
Max. VRAM (GB) 288 141 288
Max. GPU/instanță 16 8 8
Interconectare NVLink NVLink NVLink
Pricing
Preț de pornire ($/oră) $0.47/hr $0.35/hr $0.06/hr
Granularitatea facturării Pe oră Pe minut Pe secundă
Spot/Preemptibil 1 0 1
Discounturi rezervate N/A N/A 15-29% (planuri de la 1 lună la 1 an)
Credite gratuite Credit gratuit de până la 300 USD pentru 30 de zile Niciunul Bonus de 5-500 $ după prima cheltuială de 10 $
Taxe de ieșire Standard (variază în funcție de plan) Niciunul Niciunul (Gratuit)
Stocare 350 GB - 61 TB NVMe (inclus), Stocare Block la 0,10 USD/GB/lună, Stocare obiecte compatibilă S3 NVMe local inclus cu instanțele Container/Volum (0,10 $/GB/lună), Volum inactiv (0,20 $/GB/lună), Stocare în rețea (0,07 $/GB/lună 1TB)
Infrastructure
Regiuni 32 regiuni pe 6 continente (Americi, Europa, Asia, Australia, Africa) Statele Unite (centre de date Tier III) 31 regiuni globale
SLA de disponibilitate 100% Tier III (design 99,98%) 99,99%
Developer Experience
Framework-uri PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI șabloane ML preconfigurate PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA
Suport Docker 1 1 1
Acces SSH 1 1 1
Jupyter Notebooks 1 0 1
API / CLI 1 1 1
Timp de configurare Minute Minute Instantaneu
Kubernetes Support 1 0 0
Business Terms
Angajament minim Niciunul Niciunul Niciunul
Conformitate SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Nivel 1 SOC 2 Tip II HIPAA SOC 2 Tip II
Vultr Massed Compute RunPod