ฉันสามารถรันการฝึกอบรมแบบกระจายข้ามการ์ดจอหลายตัวที่ Vast.ai ได้หรือไม่?
คำตอบ
นี่คือวิธีที่ Vast.ai จัดการงานหลาย GPU:
การเชื่อมต่อ GPU: NVLink, InfiniBand
จำนวน GPU สูงสุด: 8 ต่ออินสแตนซ์
รองรับหลายโหนด: 1
เมื่อขยายเกินกว่า GPU ตัวเดียว เทคโนโลยีการเชื่อมต่อจะกำหนดประสิทธิภาพการสื่อสารของ GPU ในระหว่างการฝึกอบรมแบบกระจาย เช่น all-reduce และการซิงโครไนซ์เกรเดียนต์ Vast.ai มีการเชื่อมต่อ NVLink, InfiniBand ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญเมื่อเปรียบเทียบผู้ให้บริการหลาย GPU สำหรับงาน AI ขนาดใหญ่
ตรวจสอบการตั้งค่าคลัสเตอร์หลายโหนดที่มีให้บริการได้ที่ Vast.ai เว็บไซต์ทางการ.
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Vast.ai
- งานประเภทใดที่ Vast.ai เหมาะสมที่สุด?
- คะแนน Trustpilot และจำนวนรีวิวรวมของ Vast.ai คือเท่าไร?
- ฉันสามารถใช้เฟรมเวิร์ก ML ที่กำหนดเองบน Vast.ai ได้หรือไม่?
- เครื่องมือสำหรับนักพัฒนามีอะไรบ้างที่ Vast.ai?
- Vast.ai รองรับการปรับขนาด GPU เป็นศูนย์เมื่อไม่มีการใช้งานหรือไม่?
- การรับประกัน SLA เวลาทำงานของ Vast.ai คืออะไร?
- มีอินสแตนซ์แบบ spot ให้บริการที่ Vast.ai เพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายหรือไม่?
- Vast.ai เรียกเก็บค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูลออกเท่าไหร่?
- ฉันจะได้รับเครดิต GPU ฟรีที่ Vast.ai ได้อย่างไร?
- VRAM สูงสุดที่มีในอินสแตนซ์ GPU ของ Vast.ai คือเท่าใด?
- แผนการกำหนดราคาและตัวเลือกการเรียกเก็บเงินที่ Vast.ai มีอะไรบ้าง?
คู่มือที่มี Vast.ai
- GPU คลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับการอนุมานและการให้บริการโมเดล
- GPU คลาวด์ราคาถูกที่สุดต่ำกว่า $0.50 ต่อชั่วโมง
- 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 H200
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่มี NVLink หรือ InfiniBand
คู่มือเหล่านี้รวม Vast.ai พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา
Vast.ai เทียบกับ RunPod เทียบกับ Latitude.sh - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบข้างเคียงของ Vast.ai เทียบกับ RunPod เทียบกับ Latitude.sh สแกนอย่างรวดเร็วเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎความเสี่ยง, เลเวอเรจ, แพลตฟอร์ม, เครื่องมือ, ตารางการจ่ายเงิน, ตัวเลือกการชำระเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC เพื่อจำกัดรายชื่อบริษัทเทรดของคุณ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
Vast.ai
การ์ดจอทันที ราคาชัดเจน
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 4.4 | 3.8 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | Brazil |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ตลาดการ์ดจอ | มุ่งเน้น GPU | Bare Metal |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลแบบกลุ่ม การวิจัย การให้บริการ LLM AI สร้างสรรค์ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลเป็นชุด การเรนเดอร์ การวิจัย การให้บริการ LLM ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์ |
| GPU Hardware | |||
| รุ่น GPU | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | 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 |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 288 | 96 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.06/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | 1 | 1 | 0 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | สูงสุด 50% (จองล่วงหน้า 1-6 เดือน) | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | เครดิตทดสอบเล็กน้อยเมื่อสมัคร | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/เทราไบต์) | ไม่มี (ฟรี) | ไม่มี |
| ที่เก็บข้อมูล | แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/กิกะไบต์/ชั่วโมง, คิดค่าบริการขณะที่อินสแตนซ์ยังอยู่) | 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 |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | มากกว่า 500 แห่ง, ศูนย์ข้อมูลมากกว่า 40 แห่ง | 31 ภูมิภาคทั่วโลก | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | ไม่มี SLA อย่างเป็นทางการ (คะแนนความน่าเชื่อถือของโฮสต์แสดงให้เห็น) | 99.99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA |
| รองรับ Docker | 1 | 1 | 1 |
| การเข้าถึง SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| เวลาติดตั้ง | วินาที | ทันที | วินาที |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 ประเภท 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 ประเภท II | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ |
Vast.ai
RunPod
Latitude.sh