Сколько GPU я могу использовать в одном инстансе в RunPod?

Ответ

Поддержка распределённого обучения на RunPod:

NVLink соединение с поддержкой до 8 GPU на экземпляр. Обучение на нескольких узлах: Да.

Для справки, обучение модели с 70 миллиардами параметров обычно требует 8 и более GPU с высокоскоростным соединением. Доступные модели GPU на RunPod включают:

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

Посетите RunPod для просмотра конфигураций многопроцессорных экземпляров и цен.

Узнайте, как RunPod организует инфраструктуру распределённого обучения на их официальном сайте .

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 Latitude.sh против Vultr — сравнение провайдеров GPU (Апрель 2026)

Сравнение RunPod против Latitude.sh против Vultr рядом друг с другом. Быстро ознакомьтесь с максимальным финансированием, распределением прибыли, правилами риска, кредитным плечом, платформами, инструментами, графиками выплат, вариантами оплаты, торговыми разрешениями и ограничениями KYC, чтобы сузить список проп-трейдинговых фирм. Данные обновлены Апрель 2026.

RunPod против Latitude.sh против Vultr — сравнение провайдеров GPU (Апрель 2026)
RunPod
Облако, созданное для ИИ — развертывайте и масштабируйте GPU-нагрузки от бессерверного инференса до мгновенных многозвенных кластеров по требованию.
Visit RunPod
Latitude.sh
Облачные вычисления на bare metal GPU в 23 глобальных локациях
Visit Latitude.sh
Vultr
Высокопроизводительные облачные GPU в 32 глобальных регионах
Visit Vultr
Обзор
Рейтинг Trustpilot 3.7 3.7 1.8
Штаб-квартира United States Brazil United States
Тип провайдера Ориентировано на GPU Bare Metal Мультиоблако
Лучшее для Обучение ИИ вывод дообучение Stable Diffusion пакетная обработка рендеринг исследовательская работа обслуживание LLM генеративный ИИ Обучение ИИ вывод bare metal GPU тонкая настройка исследования специализированные нагрузки генеративный ИИ Обучение ИИ вывод рендеринг видео высокопроизводительные вычисления Stable Diffusion разработка игр генеративный ИИ донастройка исследовательская работа
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 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
Макс. объём видеопамяти (ГБ) 288 96 288
Макс. количество GPU на инстанс 8 8 16
Межсоединение NVLink NVLink NVLink
Pricing
Стартовая цена ($/час) $0.06/hr $0.35/hr $0.47/hr
Точность выставления счетов В секунду Почасовая оплата Почасовая оплата
Спотовые / прерываемые инстансы Да Нет Да
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 $200 по реферальной программе До 300 долларов бесплатного кредита на 30 дней
Плата за исходящий трафик Нет (Бесплатно) Нет Стандарт (зависит от плана)
Хранилище Контейнер/Объём ($0.10/ГБ/мес), Неактивный объём ($0.20/ГБ/мес), Сетевое хранилище ($0.07/ГБ/мес 1ТБ) Локальный NVMe включён (до 4×3,8 ТБ), блочное хранилище $0,10/ГБ/мес, файловое хранилище $0,05/ГБ/мес 350 ГБ – 61 ТБ NVMe (включено), блочное хранилище по $0.10/ГБ в месяц, объектное хранилище совместимое с S3
Infrastructure
Регионы 31 глобальный регион 23 локации: США (8 городов), Латинская Америка (5), Европа (5), Азиатско-Тихоокеанский регион (4), Мехико. GPU доступны в Далласе, Франкфурте, Сиднее, Токио 32 региона на 6 континентах (Америка, Европа, Азия, Австралия, Африка)
SLA времени безотказной работы 99.99% 99,9% 100%
Developer Experience
Фреймворки PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA Оптимизированные для МО образы PyTorch TensorFlow (устанавливается пользователем) CUDA PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC
Поддержка Docker Да Да Да
SSH-доступ Да Да Да
Jupyter ноутбуки Да Нет Да
API / CLI Да Да Да
Время настройки Мгновенно Секунды Минуты
Kubernetes Support Нет Нет Да
Business Terms
Минимальное обязательство Нет Нет Нет
Соответствие требованиям SOC 2 Тип II Изоляция с выделением одного арендатора доступна DPA SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Уровень 1
RunPod Latitude.sh Vultr