Vultr คิดค่าบริการสำหรับเวลาคำนวณ GPU อย่างไร?
คำตอบ
ณ วันที่ April 12, 2026 ตัวเลือก GPU ที่มีราคาต่ำสุดที่ Vultr เริ่มต้นที่ $0.47/hr Vultr ใช้วิธีคิดค่าบริการแบบ ต่อชั่วโมง ดังนั้นงานที่ใช้เวลารันเพียงไม่กี่นาทีจะถูกคิดค่าบริการตามจริงโดยไม่ต้องจ่ายเป็นชั่วโมงเต็ม
ราคาสำหรับการจองล่วงหน้า:
มีอินสแตนซ์แบบ Spot ให้บริการ: 1
วิธีการชำระเงินที่ยอมรับได้รวมถึง บัตรเครดิต/เดบิต PayPal สกุลเงินดิจิทัล (BitPay) Alipay UnionPay ACH การโอนเงินผ่านธนาคาร
เปรียบเทียบอัตราค่าเช่า GPU และตัวเลือกการคิดค่าบริการได้ที่ Vultr เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Vultr
- ควรใช้ Vultr สำหรับโครงการ AI/ML ของฉันหรือไม่?
- Vultr ได้รับรีวิวดีใน Trustpilot หรือไม่?
- ฉันสามารถติดตั้งชุดเครื่องมือ CUDA และเฟรมเวิร์กของตัวเองบน Vultr ได้หรือไม่?
- ประสบการณ์การตั้งค่าและปรับใช้ที่ Vultr เป็นอย่างไร?
- Vultr มีบริการจุดเชื่อมต่อ GPU ที่ปรับขนาดอัตโนมัติหรือไม่?
- Vultr มีบริการเครือข่ายส่วนตัวระหว่างอินสแตนซ์ GPU หรือไม่?
- NVLink หรือ InfiniBand มีให้บริการที่ Vultr หรือไม่?
- มีตัวเลือก GPU แบบ preemptible ที่ Vultr สำหรับงานที่ทนต่อความผิดพลาดได้หรือไม่?
- มีค่าธรรมเนียมแบนด์วิดท์แอบแฝงที่ Vultr หรือไม่?
- Vultr มีโบนัสสมัครสมาชิกหรือเครดิตคอมพิวต์ฟรีหรือไม่?
- สเปค GPU ที่มีให้บริการที่ Vultr คืออะไรบ้าง?
คู่มือที่มี Vultr
- GPU คลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับการปรับแต่ง LLMs
- GPU คลาวด์ราคาถูกที่สุดต่ำกว่า $1 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 RTX 6000 Ada
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่มี NVLink หรือ InfiniBand
คู่มือเหล่านี้รวม Vultr พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา
Vultr เทียบกับ RunPod เทียบกับ Latitude.sh - GPU Provider Comparison (เมษายน 2026)
Side-by-side comparison of Vultr เทียบกับ RunPod เทียบกับ Latitude.sh. 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.
|
Vultr
GPU คลาวด์ประสิทธิภาพสูงใน 32 ภูมิภาคทั่วโลก
|
RunPod
คลาวด์ที่สร้างขึ้นสำหรับ AI — ปรับใช้และขยายงาน GPU ตั้งแต่การอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ไปจนถึงคลัสเตอร์หลายโหนดทันทีตามความต้องการ
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 1.8 | 3.8 | 3.7 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | United States | Brazil |
| ประเภทผู้ให้บริการ | หลายคลาวด์ | มุ่งเน้น GPU | Bare Metal |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์วิดีโอ HPC Stable Diffusion การพัฒนาเกม AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด การวิจัย | 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 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | 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) | 288 | 288 | 96 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 16 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.47/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อชั่วโมง | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | 1 | 1 | 0 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | ไม่มีข้อมูล | 15-29% (แผน 1 เดือนถึง 1 ปี) | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรีสูงสุด 300 ดอลลาร์เป็นเวลา 30 วัน | โบนัส $5-$500 หลังใช้จ่ายครั้งแรก $10 | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | มาตรฐาน (แตกต่างตามแผน) | ไม่มี (ฟรี) | ไม่มี |
| ที่เก็บข้อมูล | 350 GB - 61 TB NVMe (รวมอยู่แล้ว), บล็อกสตอเรจที่ 0.10 ดอลลาร์/GB/เดือน, สตอเรจอ็อบเจ็กต์ที่เข้ากันได้กับ S3 | 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 | 32 ภูมิภาคใน 6 ทวีป (อเมริกา, ยุโรป, เอเชีย, ออสเตรเลีย, แอฟริกา) | 31 ภูมิภาคทั่วโลก | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 100% | 99.99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | 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 | นาที | ทันที | วินาที |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR ระดับ 1 | SOC 2 ประเภท II | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ |
Vultr
RunPod
Latitude.sh