Vultr
Vultr ให้บริการอินสแตนซ์ GPU คลาวด์ตามความต้องการ โดยใช้ GPU ของ NVIDIA และ AMD ใน 32 ภูมิภาคศูนย์ข้อมูลทั่วโลก มีทั้งการใช้งานเครื่องเสมือนและ GPU แบบ Bare Metal โดยไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า เหมาะสำหรับงาน AI/ML, การเรนเดอร์, VDI และงาน HPC Vultr เป็น NVIDIA Preferred Cloud Partner และสมาชิก AMD Cloud Alliance
ฮาร์ดแวร์ GPU
| รุ่น GPU | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X |
| VRAM สูงสุด | 288 GB |
| GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 16 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink |
| การฝึกอบรมแบบหลายโหนด | ใช่ |
การตั้งราคา
| ราคาตั้งต้น | $0.47/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อชั่วโมง |
| Spot/Preemptible | ใช่ |
| ส่วนลดแบบจองล่วงหน้า | N/A |
| เครดิตฟรี | เครดิตฟรีสูงสุด 300 ดอลลาร์เป็นเวลา 30 วัน |
| ค่าธรรมเนียมการส่งออกข้อมูล | มาตรฐาน (แตกต่างตามแผน) |
| พื้นที่จัดเก็บ | 350 GB - 61 TB NVMe (รวมอยู่แล้ว), บล็อกสตอเรจที่ 0.10 ดอลลาร์/GB/เดือน, สตอเรจอ็อบเจ็กต์ที่เข้ากันได้กับ S3 |
ราคาตัวอย่าง GPU (ตามความต้องการ, USD/GPU/ชั่วโมง)
| รุ่น GPU | จำนวน GPUs | หน่วยความจำ VRAM | vCPUs | หน่วยความจำ RAM | พื้นที่เก็บข้อมูล | $/GPU/ชั่วโมง |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A16 | 1-16 | 16 GB | 6-96 | 64-960 GB | 350 GB - 1.7 TB | $0.471 |
| NVIDIA A40 | 1 หรือ 4 | 48 GB | 24-96 | 120-480 GB | 1.4 TB | $1.712 |
| NVIDIA L40S | 1-8 | 48 GB | 16-128 | 180 GB - 1.5 TB | 1.2-3.4 TB | $1.671 |
| NVIDIA A100 PCIe | 1-8 | 80 GB | 12-96 | 120-960 GB | 1.4-2.2 TB | $2.397 |
| NVIDIA GH200 | 1 | 96 GB | 72 | 480 GB | 4.8 TB | $1.990 |
| NVIDIA HGX A100 | 8 | 640 GB | 112 | 2 TB | 32.6 TB | $2.800 |
| NVIDIA HGX H100 | 8 | 640 GB | 216 | 1.9 TB | 13 TB | $2.990 |
| NVIDIA HGX B200 | 8 | 640 GB | 216 | 1.9 TB | 13 TB | $2.990 |
| AMD MI300X | 8 | 1,536 GB | 248 | 2.1 TB | 13 TB | $1.850 |
| AMD MI325X | 8 | 2,048 GB | 248 | 2.8 TB | 13 TB | $2.000 |
| AMD MI355X | 8 | 2,304 GB | 252 | 2.8 TB | 14.3 TB | $2.590 |
ราคาจองล่วงหน้า (เงื่อนไขชำระล่วงหน้า)
| รุ่น GPU | ระยะเวลา | $/GPU/ชั่วโมง |
|---|---|---|
| L40S | 36 เดือน | $0.848 |
| A100 PCIe | 36 เดือน | $1.290 |
| HGX A100 | 36 เดือน | $1.490 |
| MI300X | 24 เดือน | $1.850 |
| HGX H100 | 36 เดือน | $2.300 |
| MI355X | 48 เดือน | $2.290 |
การเรียกเก็บเงินรายชั่วโมงโดยไม่มีข้อผูกมัดขั้นต่ำ AMD MI355X, MI325X และ MI300X ยังมีให้บริการในรูปแบบอินสแตนซ์แบบ preemptible (spot) รับประกันเวลาทำงาน 100% ฟรีการรับข้อมูลเข้าและส่งข้อมูลออกฟรี 2 TB ต่อเดือน บริการ inference แบบ serverless ก็มีให้บริการในราคา $0.55 ต่อ 1 ล้านโทเค็นอินพุต
โครงสร้างพื้นฐาน
| ภูมิภาค | 32 ภูมิภาคใน 6 ทวีป (อเมริกา, ยุโรป, เอเชีย, ออสเตรเลีย, แอฟริกา) |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | 100% |
| Serverless / Autoscaling | ใช่ |
| เครือข่ายส่วนตัว / VPC | ใช่ |
ประสบการณ์นักพัฒนา
| เฟรมเวิร์กที่ติดตั้งล่วงหน้า | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC |
| รองรับ Docker | ใช่ |
| เข้าถึง SSH | ใช่ |
| Jupyter Notebooks | ใช่ |
| API / CLI | ใช่ |
| เวลาติดตั้ง | นาที |
| รองรับ Kubernetes | ใช่ |
| ภาพ / เทมเพลตที่กำหนดเอง | ใช่ |
| พื้นที่จัดเก็บถาวร | ใช่ |
ข้อกำหนดทางธุรกิจ
| ข้อผูกมัดขั้นต่ำ | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR ระดับ 1 |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์วิดีโอ HPC Stable Diffusion การพัฒนาเกม AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด การวิจัย |
| ช่องทางสนับสนุน | ตั๋วสนับสนุน อีเมล ฟอรัมชุมชน การสนับสนุนทางเทคนิคตลอด 24 ชั่วโมง |
| วิธีการชำระเงิน | บัตรเครดิต/เดบิต PayPal สกุลเงินดิจิทัล (BitPay) Alipay UnionPay ACH การโอนเงินผ่านธนาคาร |
เปรียบเทียบอย่างไร?
เปรียบเทียบ Vultr กับผู้ให้บริการ Cloud GPU รายอื่น
คำถามที่พบบ่อย
Vultr รองรับผู้ใช้ประเภทใด?
ใครเหมาะกับ Vultr? การฝึกอบรม AI, การอนุมาน, การเรนเดอร์วิดีโอ, HPC, Stable Diffusion, การพัฒนาเกม, AI สร้างสรรค์, การปรับแต่งละเอียด, การวิจัย
Vultr ถูกจัดประเภทเป็นผู้ให้บริการคลาวด์ GPU แบบ หลายคลาวด์ แพลตฟอร์มนี้มีรุ่น GPU รวมถึง A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X โดยมีราคาขั้นต่ำที่ $0.47/hr
ไม่ว่าคุณจะปรับแต่งโมเดลภาษา รันการอนุมานในระดับใหญ่ หรือฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์วิชัน การเลือกที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของคุณในเรื่องประเภท GPU, VRAM, การเชื่อมต่อ และงบประมาณ
ลองใช้ Vultr ด้วยการทดลองใช้งานฟรี — ลงทะเบียนได้ที่ เว็บไซต์ทางการของพวกเขา
Vultr ได้รับรีวิวดีใน Trustpilot หรือไม่?
คะแนน Trustpilot ปัจจุบันสำหรับ Vultr คือ 1.7 จาก 5.0 โดยอิงจาก 561 รีวิวทั้งหมด ณ วันที่ July 15, 2026 Vultr ก่อตั้งขึ้นในปี 2014.
คุณสามารถอ่านรีวิวผู้ใช้ทั้งหมดได้โดยตรงที่หน้า Trustpilot สำหรับ Vultr คะแนน Trustpilot สะท้อนประสบการณ์จริงของผู้ใช้เกี่ยวกับความเร็วในการจัดสรร GPU ความถูกต้องของราคา การตอบสนองของฝ่ายสนับสนุน และความน่าเชื่อถือโดยรวมของแพลตฟอร์ม
ดูว่า Vultr เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่นอย่างไร และสำรวจข้อเสนอปัจจุบันของพวกเขาได้ที่ Vultr เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ.
Vultr มีพื้นที่เก็บข้อมูลถาวรสำหรับชุดข้อมูลและโมเดล ML หรือไม่?
เฟรมเวิร์กที่ติดตั้งล่วงหน้าที่ Vultr: PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ROCm, Hugging Face, NVIDIA NGC
อิมเมจที่กำหนดเอง: ใช่ — นำคอนเทนเนอร์ Docker ของคุณเองที่มีเฟรมเวิร์ก, ไลบรารี หรือเวอร์ชัน CUDA ที่คุณต้องการมาใช้
Jupyter: ใช่ — สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบโต้ตอบสำหรับการทดลอง
พื้นที่เก็บข้อมูลถาวร: ใช่ — เก็บชุดข้อมูลและจุดตรวจสอบข้ามเซสชัน
การผสมผสานนี้ช่วยให้คุณทำงานกับสแต็ก ML ใดก็ได้ ตั้งแต่เวิร์กโฟลว์ PyTorch/TensorFlow มาตรฐานไปจนถึงเฟรมเวิร์กอนุมานเฉพาะทาง พร้อมความยืดหยุ่นในการปรับแต่งสภาพแวดล้อมของคุณ
สำหรับคำแนะนำการตั้งค่าสภาพแวดล้อมและความเข้ากันได้ของ CUDA โปรดเยี่ยมชม Vultr เว็บไซต์ทางการ.
Vultr มี API หรือ CLI สำหรับจัดการตัวอย่าง GPU หรือไม่?
นี่คือประสบการณ์ของนักพัฒนาที่ Vultr:
เวลาตั้งค่า: นาที — นี่คือความรวดเร็วที่คุณสามารถจัดเตรียมและเข้าถึงอินสแตนซ์ GPU หลังจากเริ่มคำขอ
เครื่องมือที่มี:
- คอนเทนเนอร์ Docker: ใช่
- การเข้าถึง SSH โดยตรง: ใช่
- สมุดบันทึก Jupyter: ใช่
- API/CLI แบบโปรแกรม: ใช่
- ภาพลักษณ์ Docker ที่กำหนดเอง: ใช่
การผสมผสานของเครื่องมือเหล่านี้ทำให้ Vultr เหมาะสำหรับทั้งการวิจัยสำรวจ (Jupyter) และกระบวนการ MLOps ในการผลิต (API + Docker + SSH)
ดูเอกสารการตั้งค่าเต็มรูปแบบและเอกสารอ้างอิง API ได้ที่ Vultr เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ.
มีบริการการประมวลผล GPU แบบจ่ายตามคำขอที่ Vultr หรือไม่?
Vultr มีบริการแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์หรือไม่? ใช่
GPU แบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ช่วยขจัดความจำเป็นในการจัดการโครงสร้างพื้นฐานสำหรับงานประมวลผล inference แทนที่จะต้องจัดเตรียมอินสแตนซ์เฉพาะ endpoint ของโมเดลจะจัดการคำขอที่เข้ามาโดยอัตโนมัติและคิดค่าบริการเฉพาะเวลาที่ใช้งานจริง วิธีนี้เหมาะสำหรับ API ที่ให้บริการการทำนาย ML, แบ็คเอนด์ของแชทบอท และ endpoint สำหรับการสร้างภาพ
ราคาพื้นฐานของ GPU: $0.47/hr
ลองใช้ API การประมวลผลแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ได้ที่ Vultr เว็บไซต์ทางการ
สำนักงานใหญ่ของ Vultr อยู่ที่ใด และเซิร์ฟเวอร์ GPU ตั้งอยู่ที่ไหน?
ภาพรวมโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Vultr:
- สำนักงานใหญ่: United States
- ภูมิภาค GPU: 32 ภูมิภาคใน 6 ทวีป (อเมริกา, ยุโรป, เอเชีย, ออสเตรเลีย, แอฟริกา)
- SLA การทำงานต่อเนื่อง: 100%
- เครือข่ายส่วนตัว: ใช่
การมีให้บริการในหลายภูมิภาคช่วยให้คุณสามารถปรับใช้โมเดลให้ใกล้กับผู้ใช้ปลายทาง ลดความหน่วงของการประมวลผล และยังให้ตัวเลือกสำรองสำหรับงานที่สำคัญ
ดูรายชื่อภูมิภาคศูนย์ข้อมูลทั้งหมดได้ที่ Vultr เว็บไซต์ทางการ.
Vultr จัดการการสื่อสารระหว่างการ์ดจอสำหรับงานแบบกระจายอย่างไร?
การสนับสนุนการฝึกอบรมแบบกระจายที่ Vultr:
การเชื่อมต่อ NVLink พร้อม GPU สูงสุด 16 ต่ออินสแตนซ์ การฝึกอบรมหลายโหนด: ใช่.
สำหรับบริบท การฝึกอบรมโมเดลขนาด 70B พารามิเตอร์โดยทั่วไปต้องการ GPU 8 ตัวขึ้นไปพร้อมการเชื่อมต่อแบนด์วิดธ์สูง รุ่น GPU ที่มีให้บริการที่ Vultr ได้แก่:
A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X
เยี่ยมชมเพื่อดูการตั้งค่าอินสแตนซ์หลาย GPU และราคา
ดูวิธีที่ Vultr จัดการโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรมแบบกระจายได้ที่ เว็บไซต์ทางการของพวกเขา.
Vultr รองรับการตั้งราคาแบบ spot สำหรับงานฝึกสอน AI หรือไม่?
Vultr ความพร้อมใช้งานของอินสแตนซ์แบบ Spot: ใช่
สำหรับงานที่สามารถรับมือกับการถูกขัดจังหวะเป็นครั้งคราวได้ เช่น การฝึกสอนโมเดลขนาดใหญ่ที่มีการบันทึกสถานะเป็นระยะ หรือ งานประมวลผลแบบแบตช์ อินสแตนซ์แบบ Spot ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากเมื่อเทียบกับราคาปกติ อินสแตนซ์แบบ on-demand ปกติที่ Vultr เริ่มต้นที่ $0.47/hr
ดูราคาสดของอินสแตนซ์แบบ Spot และอัตราการถูกขัดจังหวะได้ที่เว็บไซต์ทางการ Vultr
ควรรู้อะไรเกี่ยวกับค่าธรรมเนียมการส่งออกที่ Vultr ก่อนสมัครใช้งาน?
เมื่อประเมิน Vultr สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจนโยบายการโอนย้ายข้อมูลของพวกเขา: มาตรฐาน (แตกต่างตามแผน)
ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออกมักเป็นค่าใช้จ่ายที่ถูกมองข้ามในการวางแผนงบประมาณ GPU คลาวด์ ผู้ให้บริการที่ไม่มีค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออกช่วยให้คุณดาวน์โหลดผลลัพธ์ของโมเดล ย้ายชุดข้อมูล และให้บริการผลลัพธ์การทำนายได้อย่างอิสระโดยไม่มีบิลค่าความกว้างแบนด์ที่ไม่คาดคิด
ตัวเลือกการจัดเก็บของ Vultr: 350 GB - 61 TB NVMe (รวมอยู่แล้ว), บล็อกสตอเรจที่ 0.10 ดอลลาร์/GB/เดือน, สตอเรจอ็อบเจ็กต์ที่เข้ากันได้กับ S3
ดูว่าค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูลเพิ่มขึ้นตามปริมาณอย่างไรได้ที่ Vultr เว็บไซต์ทางการ.
Vultr ให้เครดิตฟรีแก่ผู้ใช้ใหม่จำนวนเท่าใด?
นี่คือสิ่งที่ Vultr เสนอในปัจจุบันสำหรับผู้ใช้ใหม่ที่ต้องการประเมินแพลตฟอร์ม:
เครดิตฟรีสูงสุด 300 ดอลลาร์เป็นเวลา 30 วัน
เนื่องจากตัวเลือก GPU ที่ถูกที่สุดที่ Vultr มีราคา $0.47/hr เครดิตฟรีจึงเป็นโอกาสที่เหมาะสมในการรันงานจริงและเปรียบเทียบ Vultr กับผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นก่อนที่จะลงทุนทางการเงิน
สำหรับข้อเสนอเครดิตและคุณสมบัติปัจจุบัน โปรดเยี่ยมชม Vultr เว็บไซต์ทางการ.
Vultr รองรับ GPU รุ่นใดสำหรับงาน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง?
กลุ่ม GPU ที่ Vultr ประกอบด้วยทั้งตัวเร่งความเร็วระดับศูนย์ข้อมูลและเวิร์กสเตชัน:
A16, A40, L40S, A100 PCIe, GH200, A100 SXM, H100 SXM, B200, B300, MI300X, MI325X, MI355X
หน่วยความจำ VRAM สูงสุดต่อ GPU: 288 GB
จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์: 16
การเชื่อมต่อ: NVLink
การเลือกฮาร์ดแวร์นี้ครอบคลุมการใช้งานตั้งแต่การอนุมานที่คุ้มค่าบน GPU สำหรับผู้บริโภคจนถึงการฝึกแบบกระจายขนาดใหญ่บนตัวเร่งความเร็วระดับองค์กร
สำหรับสเปก GPU รายละเอียด การตั้งค่า VRAM และตัวเลือกหลาย GPU โปรดตรวจสอบที่ Vultr เว็บไซต์ทางการ
อัตราค่าเช่า GPU ที่ Vultr เป็นอย่างไร?
การคำนวณ GPU ที่ Vultr คิดค่าบริการตาม ต่อชั่วโมง โดยมีอัตราเริ่มต้นที่ $0.47/hr สำหรับตัวเลือก GPU ที่ประหยัดที่สุด การคิดค่าบริการแบบละเอียดนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการรันงานฝึกสั้นๆ การทดลอง และงานอนุมานที่อาจต้องใช้ GPU เพียงไม่กี่นาทีต่อครั้ง
Vultr มีอินสแตนซ์แบบ Spot หรือไม่? ใช่
มีส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้าหรือไม่?
วิธีการชำระเงิน: บัตรเครดิต/เดบิต PayPal สกุลเงินดิจิทัล (BitPay) Alipay UnionPay ACH การโอนเงินผ่านธนาคาร
ดูตัวคำนวณราคาของ GPU แบบครบถ้วนได้ที่ Vultr เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ
ข้อเสนอแนะจากผู้ใช้
ยังไม่มีรีวิวสาธารณะจากผู้ใช้สำหรับผู้ให้บริการนี้ หากคุณเคยใช้บริการ กรุณาเป็นคนแรกที่เขียนรีวิวสั้นๆ และตรงไปตรงมาเพื่อช่วยนักพัฒนาคนอื่น
แบ่งปันประสบการณ์ของคุณ
ข้อเสนอแนะสั้น ๆ และตรงไปตรงมาช่วยให้นักพัฒนาคนอื่นเข้าใจว่าการใช้ผู้ให้บริการนี้เป็นอย่างไรจริง ๆ