ฉันสามารถใช้การ์ดจอได้กี่ตัวในอินสแตนซ์เดียวที่ RunPod?
คำตอบ
การสนับสนุนการฝึกอบรมแบบกระจายที่ RunPod:
การเชื่อมต่อ NVLink พร้อม GPU สูงสุด 8 ต่ออินสแตนซ์ การฝึกอบรมหลายโหนด: 1.
สำหรับบริบท การฝึกอบรมโมเดลขนาด 70B พารามิเตอร์โดยทั่วไปต้องการ GPU 8 ตัวขึ้นไปพร้อมการเชื่อมต่อแบนด์วิดธ์สูง รุ่น GPU ที่มีให้บริการที่ RunPod ได้แก่:
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
เยี่ยมชมเพื่อดูการตั้งค่าอินสแตนซ์หลาย GPU และราคา
ดูวิธีที่ RunPod จัดการโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรมแบบกระจายได้ที่ เว็บไซต์ทางการของพวกเขา.
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ RunPod
- RunPod เหมาะสำหรับการฝึกสอนหรือการทำนายผลมากกว่ากัน?
- คะแนน Trustpilot และจำนวนรีวิวรวมของ RunPod คือเท่าไร?
- ซอฟต์แวร์ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้ามีอะไรบ้างบนอินสแตนซ์ GPU ของ RunPod?
- ใช้เวลานานแค่ไหนในการเริ่มใช้งาน GPU บน RunPod?
- GPU แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์พร้อมใช้งานสำหรับการสืบค้นที่ RunPod หรือไม่?
- RunPod มีศูนย์ข้อมูลในยุโรป เอเชีย หรือสหรัฐอเมริกาหรือไม่?
- อินสแตนซ์แบบ spot หรือ preemptible ทำงานอย่างไรที่ RunPod?
- การส่งออกข้อมูลที่ RunPod ฟรีหรือไม่?
- RunPod มีแผนบริการฟรีหรือช่วงเวลาทดลองใช้สำหรับผู้ใช้ใหม่หรือไม่?
- RunPod มี GPU รุ่น H100, A100 หรือ RTX 4090 ให้บริการหรือไม่?
- RunPod มีการกำหนดราคาอย่างไรเมื่อเทียบกับผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่น?
คู่มือที่มี RunPod
- GPU คลาวด์ราคาถูกที่สุดต่ำกว่า $0.50 ต่อชั่วโมง
- การ์ดจอคลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับ Stable Diffusion และการสร้างภาพ
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่คิดค่าบริการเป็นวินาที
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีการประมวลผล GPU แบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีการเข้าถึงผ่าน SSH
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีคลัสเตอร์ GPU หลายโหนด
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีพื้นที่เก็บข้อมูลถาวร
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีอินสแตนซ์แบบ Spot / Preemptible
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Docker และภาพลักษณ์แบบกำหนดเอง
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Jupyter Notebook
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Kubernetes
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่ไม่มีค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมการจัดการผ่าน API และ CLI
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมเครดิตฟรี
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่ดีที่สุดพร้อม NVIDIA A100
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่มี NVLink หรือ InfiniBand
คู่มือเหล่านี้รวม RunPod พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา
RunPod เทียบกับ Latitude.sh เทียบกับ Vultr - GPU Provider Comparison (เมษายน 2026)
Side-by-side comparison of RunPod เทียบกับ Latitude.sh เทียบกับ Vultr. 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 เมษายน 2026.
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
Vultr
GPU คลาวด์ประสิทธิภาพสูงใน 32 ภูมิภาคทั่วโลก
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 3.8 | 3.7 | 1.8 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | Brazil | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | มุ่งเน้น GPU | Bare Metal | หลายคลาวด์ |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์วิดีโอ HPC Stable Diffusion การพัฒนาเกม AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด การวิจัย |
| GPU Hardware | |||
| รุ่น 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 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 288 | 96 | 288 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 16 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 1 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ | เครดิตฟรีสูงสุด 300 ดอลลาร์เป็นเวลา 30 วัน |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | ไม่มี (ฟรี) | ไม่มี | มาตรฐาน (แตกต่างตามแผน) |
| ที่เก็บข้อมูล | คอนเทนเนอร์/โวลุ่ม ($0.10/GB/เดือน), โวลุ่มว่างงาน ($0.20/GB/เดือน), ที่เก็บข้อมูลเครือข่าย ($0.07/GB/เดือน 1TB) | รวม NVMe ในเครื่อง (สูงสุด 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/เดือน, Filesystem Storage $0.05/GB/เดือน | 350 GB - 61 TB NVMe (รวมอยู่แล้ว), บล็อกสตอเรจที่ 0.10 ดอลลาร์/GB/เดือน, สตอเรจอ็อบเจ็กต์ที่เข้ากันได้กับ S3 |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | 31 ภูมิภาคทั่วโลก | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว | 32 ภูมิภาคใน 6 ทวีป (อเมริกา, ยุโรป, เอเชีย, ออสเตรเลีย, แอฟริกา) |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 99.99% | 99.9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| รองรับ Docker | 1 | 1 | 1 |
| การเข้าถึง SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| เวลาติดตั้ง | ทันที | วินาที | นาที |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 ประเภท II | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR ระดับ 1 |
RunPod
Latitude.sh
Vultr