Cherry Servers поставляется с предустановленными PyTorch, TensorFlow или JAX?
Ответ
Поддержка фреймворков в Cherry Servers включает:
PyTorch, TensorFlow, CUDA (bare metal — полный контроль стека)
Для команд с особыми требованиями Cherry Servers также поддерживает пользовательские Docker-образы (1), что позволяет точно определить ваш программный стек, включая версию CUDA, пакеты Python и системные библиотеки.
Дополнительные инструменты для разработчиков:
- Jupyter ноутбуки: 0
- Постоянное хранилище: 1
Просмотрите поддерживаемые версии фреймворков и Docker-образов на Cherry Servers официальном сайте.
Ещё вопросы и ответы о Cherry Servers
- Кто должен использовать Cherry Servers для облачных GPU?
- Каков текущий рейтинг и количество отзывов Cherry Servers на Trustpilot?
- Поддерживает ли Cherry Servers Docker, SSH и Jupyter Notebooks?
- Могу ли я запускать GPU-нагрузки на Cherry Servers без управления серверами?
- В каких регионах работает Cherry Servers?
- Какую технологию межсоединения использует Cherry Servers для обучения с несколькими GPU?
- Могу ли я получить скидку на GPU у Cherry Servers через спотовые инстансы?
- Существуют ли какие-либо расходы на передачу данных в Cherry Servers?
- Могу ли я попробовать Cherry Servers бесплатно перед оформлением подписки?
- Какие GPU NVIDIA и AMD доступны в Cherry Servers?
- Сколько стоит Cherry Servers в час за GPU-инстансы?
Руководства с участием Cherry Servers
- Лучшие облачные GPU для тонкой настройки больших языковых моделей
- Лучшие облачные провайдеры GPU с NVIDIA RTX 3090
- Облачные провайдеры GPU с NVLink или InfiniBand
- Облачные провайдеры GPU с бесплатными кредитами
- Облачные провайдеры GPU с доступом по SSH
- Облачные провайдеры GPU с многоузловыми кластерами GPU
- Облачные провайдеры GPU с отсутствием платы за исходящий трафик
- Облачные провайдеры GPU с поддержкой Docker и пользовательских образов
- Облачные провайдеры GPU с поддержкой Jupyter Notebook
- Облачные провайдеры GPU с поддержкой Kubernetes
- Облачные провайдеры GPU с постоянным хранилищем
- Облачные провайдеры GPU с почасовой тарификацией
- Облачные провайдеры GPU с прерывистыми / прерываемыми инстансами
- Облачные провайдеры GPU с серверным GPU-инференсом
- Облачные провайдеры GPU с управлением через API и CLI
- Самые дешёвые облачные GPU менее $1/час
В этих руководствах Cherry Servers представлен вместе с другими облачными GPU-провайдерами, сгруппированными по характеристикам GPU, фреймворкам, доступности и требованиям разработчиков.
Cherry Servers против RunPod против Massed Compute - GPU Provider Comparison (Апрель 2026)
Side-by-side comparison of Cherry Servers против RunPod против Massed Compute. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Апрель 2026.
|
Cherry Servers
Серверы с GPU на голом железе с 24-летним опытом хостинга и полным контролем на уровне аппаратного обеспечения.
|
RunPod
Облако, созданное для ИИ — развертывайте и масштабируйте GPU-нагрузки от бессерверного инференса до мгновенных многозвенных кластеров по требованию.
|
Massed Compute
Облачные GPU с прямой поддержкой инженеров
|
|
|---|---|---|---|
| Обзор | |||
| Рейтинг Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 0 |
| Штаб-квартира | Lithuania | United States | United States |
| Тип провайдера | Н/Д | Ориентировано на GPU | Ориентировано на GPU |
| Лучшее для | Обучение ИИ вывод дообучение рендеринг исследования высокопроизводительные вычисления генеративный ИИ глубокое обучение | Обучение ИИ вывод дообучение Stable Diffusion пакетная обработка рендеринг исследовательская работа обслуживание LLM генеративный ИИ | Обучение ИИ вывод рендеринг VFX генеративный ИИ дообучение высокопроизводительные вычисления Stable Diffusion исследования |
| GPU Hardware | |||
| Модели GPU | A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 | 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 A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| Макс. объём видеопамяти (ГБ) | 80 | 288 | 141 |
| Макс. количество GPU на инстанс | 2 | 8 | 8 |
| Межсоединение | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Стартовая цена ($/час) | $0.16/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Точность выставления счетов | Почасовая оплата | В секунду | Почасовая тарификация |
| Спотовые / прерываемые инстансы | 0 | 1 | 0 |
| Скидки на резервацию | Н/Д | 15-29% (планы от 1 месяца до 1 года) | Н/Д |
| Бесплатные кредиты | Нет | Бонус от $5 до $500 после первой траты в $10 | Нет |
| Плата за исходящий трафик | Н/Д | Нет (Бесплатно) | Нет |
| Хранилище | NVMe SSD, Elastic Block Storage (0,071 $ за ГБ в месяц) | Контейнер/Объём ($0.10/ГБ/мес), Неактивный объём ($0.20/ГБ/мес), Сетевое хранилище ($0.07/ГБ/мес 1ТБ) | Локальный NVMe включён в состав инстансов |
| Infrastructure | |||
| Регионы | Литва, Нидерланды, Германия, Швеция, США, Сингапур (6 локаций) | 31 глобальный регион | США (дата-центры уровня Tier III) |
| SLA времени безотказной работы | 99,97% | 99.99% | Уровень Tier III (проектная надёжность 99,98%) |
| Developer Experience | |||
| Фреймворки | PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — полный контроль стека) | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI преднастроенные шаблоны ML |
| Поддержка Docker | 1 | 1 | 1 |
| SSH-доступ | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter ноутбуки | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Время настройки | Минуты | Мгновенно | Минуты |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Минимальное обязательство | Нет | Нет | Нет |
| Соответствие требованиям | ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS | SOC 2 Тип II | SOC 2 Type II HIPAA |
Cherry Servers
RunPod
Massed Compute