มีวิธีทดสอบอินสแตนซ์ GPU ของ Latitude.sh โดยไม่ต้องจ่ายเงินหรือไม่?

คำตอบ

ผู้ใช้ใหม่ที่ Latitude.sh สามารถใช้ประโยชน์จาก: $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ

ซึ่งช่วยให้คุณสามารถจัดเตรียมอินสแตนซ์ GPU จริงและทดสอบเวิร์กโฟลว์รวมถึงการฝึกโมเดล การทำนายผล และการตั้งค่าสภาพแวดล้อมโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายล่วงหน้า เนื่องจากราคาที่ Latitude.sh เริ่มต้นที่ $0.35/hr เครดิตฟรีจึงสามารถครอบคลุมเวลาการประมวลผล GPU ได้หลายชั่วโมงขึ้นอยู่กับโมเดลที่เลือก

ดูโปรโมชั่นทดลองใช้และเครดิตฟรีล่าสุดได้ที่ Latitude.sh เว็บไซต์ทางการ.

คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Latitude.sh

คู่มือที่มี Latitude.sh

คู่มือเหล่านี้รวม Latitude.sh พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา

รีวิวผู้ให้บริการ GPU Latitude.sh และข้อเท็จจริงสำคัญ (กรกฎาคม 2026)

ภาพรวมของ Latitude.sh: เงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุน, เลเวอเรจ, เครื่องมือ, ตารางการจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงิน, สิทธิ์การเทรด และ KYC ข้อมูลได้รับการยืนยัน กรกฎาคม 2026

รีวิวผู้ให้บริการ GPU Latitude.sh และข้อเท็จจริงสำคัญ (กรกฎาคม 2026)
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
Visit Latitude.sh
ภาพรวม
คะแนน Trustpilot 3.1
สำนักงานใหญ่ Brazil
ประเภทผู้ให้บริการ Bare Metal
เหมาะสำหรับ การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์
ฮาร์ดแวร์ GPU
รุ่น GPU A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000
VRAM สูงสุด (GB) 96
จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ 8
การเชื่อมต่อระหว่างกัน NVLink
ราคา
ราคาเริ่มต้น ($/ชม) $0.35/hr
ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน ต่อชั่วโมง
Spot/Preemptible ไม่
ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า ไม่มีข้อมูล
เครดิตฟรี $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ
ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก ไม่มี
ที่เก็บข้อมูล รวม NVMe ในเครื่อง (สูงสุด 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/เดือน, Filesystem Storage $0.05/GB/เดือน
โครงสร้างพื้นฐาน
ภูมิภาค 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว
SLA ความพร้อมใช้งาน 99.9%
ประสบการณ์นักพัฒนา
เฟรมเวิร์ก อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA
รองรับ Docker ใช่
การเข้าถึง SSH ใช่
Jupyter Notebooks ไม่
API / CLI ใช่
เวลาติดตั้ง วินาที
รองรับ Kubernetes ไม่
ข้อกำหนดทางธุรกิจ
ข้อตกลงขั้นต่ำ ไม่มี
การปฏิบัติตามข้อกำหนด การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ
Latitude.sh