Предлагает ли RunPod GPU моделей H100, A100 или RTX 4090?

Ответ

RunPod поддерживает разнообразный каталог GPU, охватывающий модели от начального до флагманского уровня:

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

Платформа поддерживает инстансы с до 8 GPU, соединённых через NVLink, а максимальный объём памяти на одном GPU составляет 288 ГБ. Независимо от того, нужен ли вам один RTX 4090 для дообучения или кластер из нескольких H100 для предобучения, RunPod предлагает аппаратные решения на разных ценовых уровнях.

Просматривайте актуальную доступность GPU и детали оборудования на официальном сайте RunPod .

Ещё вопросы и ответы о RunPod

Руководства с участием RunPod

В этих руководствах RunPod представлен вместе с другими облачными GPU-провайдерами, сгруппированными по характеристикам GPU, фреймворкам, доступности и требованиям разработчиков.

RunPod против Massed Compute против Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Апрель 2026)

Side-by-side comparison of RunPod против Massed Compute против Latitude.sh. 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.

RunPod против Massed Compute против Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Апрель 2026)
RunPod
Облако, созданное для ИИ — развертывайте и масштабируйте GPU-нагрузки от бессерверного инференса до мгновенных многозвенных кластеров по требованию.
Visit RunPod
Massed Compute
Облачные GPU с прямой поддержкой инженеров
Visit Massed Compute
Latitude.sh
Облачные вычисления на bare metal GPU в 23 глобальных локациях
Visit Latitude.sh
Обзор
Рейтинг Trustpilot 3.8 0 3.7
Штаб-квартира United States United States Brazil
Тип провайдера Ориентировано на GPU Ориентировано на GPU Bare Metal
Лучшее для 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 Обучение ИИ вывод bare metal GPU тонкая настройка исследования специализированные нагрузки генеративный ИИ
GPU Hardware
Модели 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 A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000
Макс. объём видеопамяти (ГБ) 288 141 96
Макс. количество GPU на инстанс 8 8 8
Межсоединение NVLink NVLink NVLink
Pricing
Стартовая цена ($/час) $0.06/hr $0.35/hr $0.35/hr
Точность выставления счетов В секунду Почасовая тарификация Почасовая оплата
Спотовые / прерываемые инстансы 1 0 0
Скидки на резервацию 15-29% (планы от 1 месяца до 1 года) Н/Д Н/Д
Бесплатные кредиты Бонус от $5 до $500 после первой траты в $10 Нет $200 по реферальной программе
Плата за исходящий трафик Нет (Бесплатно) Нет Нет
Хранилище 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 Локальный NVMe включён (до 4×3,8 ТБ), блочное хранилище $0,10/ГБ/мес, файловое хранилище $0,05/ГБ/мес
Infrastructure
Регионы 31 глобальный регион США (дата-центры уровня Tier III) 23 локации: США (8 городов), Латинская Америка (5), Европа (5), Азиатско-Тихоокеанский регион (4), Мехико. GPU доступны в Далласе, Франкфурте, Сиднее, Токио
SLA времени безотказной работы 99.99% Уровень Tier III (проектная надёжность 99,98%) 99,9%
Developer Experience
Фреймворки PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI преднастроенные шаблоны ML Оптимизированные для МО образы PyTorch TensorFlow (устанавливается пользователем) CUDA
Поддержка Docker 1 1 1
SSH-доступ 1 1 1
Jupyter ноутбуки 1 0 0
API / CLI 1 1 1
Время настройки Мгновенно Минуты Секунды
Kubernetes Support 0 0 0
Business Terms
Минимальное обязательство Нет Нет Нет
Соответствие требованиям SOC 2 Тип II SOC 2 Type II HIPAA Изоляция с выделением одного арендатора доступна DPA
RunPod Massed Compute Latitude.sh