Могу ли я установить собственный CUDA toolkit и фреймворки на Vultr?
Ответ
Экосистема ML-фреймворков в Vultr:
PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC
Эти фреймворки преднастроены и оптимизированы под доступное GPU-оборудование. Пользовательские образы (1) позволяют развернуть любой фреймворк или библиотеку, не включённые по умолчанию, включая ночные сборки, пользовательские форки или специализированные движки инференса, такие как vLLM или TensorRT.
Постоянное хранилище (1) гарантирует сохранность ваших наборов данных и весов моделей при перезапуске инстансов.
Проверьте, какие ML-фреймворки предустановлены, на Vultr официальном сайте.
Ещё вопросы и ответы о Vultr
- Стоит ли использовать Vultr для моего проекта в области ИИ/МО?
- Имеет ли Vultr положительные отзывы на Trustpilot?
- Каков опыт настройки и развертывания на Vultr?
- Предлагает ли Vultr автоматическое масштабирование GPU-эндпоинтов?
- Предлагает ли Vultr приватные сети между GPU-инстансами?
- Доступны ли NVLink или InfiniBand в Vultr?
- Есть ли у Vultr прерываемые GPU-опции для отказоустойчивых рабочих нагрузок?
- Существуют ли скрытые расходы на пропускную способность в Vultr?
- Предоставляет ли Vultr бонус за регистрацию или бесплатные вычислительные кредиты?
- Каковы технические характеристики GPU, доступные в Vultr?
- Как Vultr взимает плату за время вычислений на GPU?
Руководства с участием Vultr
- Лучшие облачные GPU для обучения моделей ИИ
- Лучшие облачные провайдеры GPU с NVIDIA H200
- 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 по цене ниже $0.50/час
В этих руководствах Vultr представлен вместе с другими облачными GPU-провайдерами, сгруппированными по характеристикам GPU, фреймворкам, доступности и требованиям разработчиков.
Vultr против Massed Compute против RunPod - GPU Provider Comparison (Апрель 2026)
Side-by-side comparison of Vultr против Massed Compute против RunPod. 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.
|
Vultr
Высокопроизводительные облачные GPU в 32 глобальных регионах
|
Massed Compute
Облачные GPU с прямой поддержкой инженеров
|
RunPod
Облако, созданное для ИИ — развертывайте и масштабируйте GPU-нагрузки от бессерверного инференса до мгновенных многозвенных кластеров по требованию.
|
|
|---|---|---|---|
| Обзор | |||
| Рейтинг Trustpilot | 1.8 | 0 | 3.8 |
| Штаб-квартира | United States | United States | United States |
| Тип провайдера | Мультиоблако | Ориентировано на GPU | Ориентировано на GPU |
| Лучшее для | Обучение ИИ вывод рендеринг видео высокопроизводительные вычисления Stable Diffusion разработка игр генеративный ИИ донастройка исследовательская работа | Обучение ИИ вывод рендеринг VFX генеративный ИИ дообучение высокопроизводительные вычисления Stable Diffusion исследования | Обучение ИИ вывод дообучение Stable Diffusion пакетная обработка рендеринг исследовательская работа обслуживание LLM генеративный ИИ |
| GPU Hardware | |||
| Модели 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 |
| Макс. объём видеопамяти (ГБ) | 288 | 141 | 288 |
| Макс. количество GPU на инстанс | 16 | 8 | 8 |
| Межсоединение | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Стартовая цена ($/час) | $0.47/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Точность выставления счетов | Почасовая оплата | Почасовая тарификация | В секунду |
| Спотовые / прерываемые инстансы | 1 | 0 | 1 |
| Скидки на резервацию | Н/Д | Н/Д | 15-29% (планы от 1 месяца до 1 года) |
| Бесплатные кредиты | До 300 долларов бесплатного кредита на 30 дней | Нет | Бонус от $5 до $500 после первой траты в $10 |
| Плата за исходящий трафик | Стандарт (зависит от плана) | Нет | Нет (Бесплатно) |
| Хранилище | 350 ГБ – 61 ТБ NVMe (включено), блочное хранилище по $0.10/ГБ в месяц, объектное хранилище совместимое с S3 | Локальный NVMe включён в состав инстансов | Контейнер/Объём ($0.10/ГБ/мес), Неактивный объём ($0.20/ГБ/мес), Сетевое хранилище ($0.07/ГБ/мес 1ТБ) |
| Infrastructure | |||
| Регионы | 32 региона на 6 континентах (Америка, Европа, Азия, Австралия, Африка) | США (дата-центры уровня Tier III) | 31 глобальный регион |
| SLA времени безотказной работы | 100% | Уровень Tier III (проектная надёжность 99,98%) | 99.99% |
| Developer Experience | |||
| Фреймворки | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI преднастроенные шаблоны ML | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Поддержка Docker | 1 | 1 | 1 |
| SSH-доступ | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter ноутбуки | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Время настройки | Минуты | Минуты | Мгновенно |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Минимальное обязательство | Нет | Нет | Нет |
| Соответствие требованиям | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Уровень 1 | SOC 2 Type II HIPAA | SOC 2 Тип II |
Vultr
Massed Compute
RunPod