ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมเครดิตฟรี

เครดิตฟรีช่วยให้คุณประเมินแพลตฟอร์ม GPU บนคลาวด์โดยไม่ต้องมีภาระทางการเงิน — ทดสอบกระบวนการติดตั้ง วัดประสิทธิภาพ GPU และรันงานจริงก่อนตัดสินใจชำระเงิน ผู้ให้บริการหลายรายมีโบนัสสมัครสมาชิกตั้งแต่ $1 ถึง $500 ในรูปแบบเครดิตคอมพิวต์ฟรี คู่มือนี้รวบรวมผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่ปัจจุบันมีเครดิตฟรีหรือโปรแกรมทดลองสำหรับผู้ใช้ใหม่ไว้ให้แล้ว

อัปเดต กรกฎาคม 2026 แสดงผู้ให้บริการ GPU จำนวน 8 ราย any
คะแนน Trustpilot
4.6
รีวิว Trustpilot
146
+0 (7d) +0 (30d) +6 (90d)
สำนักงานใหญ่
Cherry Servers LithuaniaLithuania
ราคาเริ่มต้น
$0.16/hr
VRAM สูงสุด
80 GB
GPU สูงสุด
2
การเรียกเก็บเงิน
ต่อชั่วโมง
คะแนน Trustpilot
4.6
รีวิว Trustpilot
2,441
+3 (7d) +36 (30d) +137 (90d)
สำนักงานใหญ่
DigitalOcean United StatesUnited States
ราคาเริ่มต้น
$0.76/hr
VRAM สูงสุด
192 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
คะแนน Trustpilot
4.1
รีวิว Trustpilot
230
+0 (7d) +0 (30d) +17 (90d)
สำนักงานใหญ่
Vast.ai United StatesUnited States
ราคาเริ่มต้น
$0.06/hr
VRAM สูงสุด
192 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
คะแนน Trustpilot
3.6
รีวิว Trustpilot
263
+12 (7d) +22 (30d) +50 (90d)
สำนักงานใหญ่
RunPod United StatesUnited States
ราคาเริ่มต้น
$0.06/hr
VRAM สูงสุด
288 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
คะแนน Trustpilot
3.2
รีวิว Trustpilot
1
+0 (7d) +0 (30d) +1 (90d)
สำนักงานใหญ่
Massed Compute United StatesUnited States
ราคาเริ่มต้น
$0.35/hr
VRAM สูงสุด
141 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
รายนาที
คะแนน Trustpilot
3.1
รีวิว Trustpilot
4
+1 (7d) +1 (30d) +1 (90d)
สำนักงานใหญ่
Latitude.sh BrazilBrazil
ราคาเริ่มต้น
$0.35/hr
VRAM สูงสุด
96 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อชั่วโมง
คะแนน Trustpilot
2.7
รีวิว Trustpilot
8
+0 (7d) +1 (30d) +3 (90d)
สำนักงานใหญ่
Novita AI United StatesUnited States
ราคาเริ่มต้น
$0.11/hr
VRAM สูงสุด
80 GB
GPU สูงสุด
8
การเรียกเก็บเงิน
ต่อวินาที
คะแนน Trustpilot
1.7
รีวิว Trustpilot
561
+2 (7d) +6 (30d) +20 (90d)
สำนักงานใหญ่
Vultr United StatesUnited States
ราคาเริ่มต้น
$0.47/hr
VRAM สูงสุด
288 GB
GPU สูงสุด
16
การเรียกเก็บเงิน
ต่อชั่วโมง

ความหมายที่แท้จริงของ “เครดิตฟรี” เมื่อเช่า GPU บนคลาวด์

เครดิตฟรีคือยอดเงินที่ผู้ให้บริการเติมให้ล่วงหน้าเพื่อใช้จ่ายกับการประมวลผล GPU การจัดเก็บข้อมูล และเครือข่าย ก่อนที่คุณจะจ่ายเงินเอง ในทางปฏิบัติ เครดิตฟรีแบ่งออกเป็นหลายประเภทที่แตกต่างกัน และความแตกต่างเหล่านี้มีความสำคัญมากกว่าตัวเลขเงินดอลลาร์ที่แสดงในหัวข้อเปรียบเทียบด้านบน การเข้าใจว่าคุณกำลังสมัครใช้เครดิตประเภทใดเป็นความแตกต่างระหว่างการทดลองใช้งานที่มีประโยชน์จริงกับเครดิตที่คุณไม่สามารถใช้จ่ายกับฮาร์ดแวร์ที่คุณต้องการได้จริงๆ

  • เครดิตสมัครสมาชิกหรือเครดิตทดลองใช้ ที่แจกโดยอัตโนมัติเมื่อคุณสร้างและยืนยันบัญชี โดยปกติจะมีจำนวนเล็กน้อยและออกแบบมาเพื่อให้คุณเปิดใช้งานอินสแตนซ์ รันโน้ตบุ๊ก และยืนยันว่าแพลตฟอร์มใช้งานได้สำหรับคุณ
  • เครดิตโปรโมชั่นหรือเครดิตแนะนำ ที่เชื่อมโยงกับแคมเปญ ลิงก์แนะนำ รหัสคูปอง หรือโปรแกรมพันธมิตร โดยทั่วไปจะมีจำนวนมากกว่าแต่มีเงื่อนไขที่เข้มงวดกว่า
  • ทุนสนับสนุนสำหรับสตาร์ทอัพ งานวิจัย และสถาบันการศึกษา ซึ่งอาจมีจำนวนมาก แต่ต้องสมัคร มีองค์กรที่เกี่ยวข้อง หรือแสดงหลักฐานของบริษัทในระยะเริ่มต้น
  • เครดิตที่มาจากการใช้จ่ายผูกมัดหรือการจับคู่ใบแจ้งหนี้แรก ที่ผู้ให้บริการจะเครดิตเป็นเปอร์เซ็นต์ของเงินฝากเริ่มต้น หรือจับคู่เงินฝากนั้น แทนที่จะให้เครดิตโดยไม่มีเงื่อนไข

ป้ายชื่อบนข้อเสนอแทบจะบอกอะไรไม่ได้เลย ตัวเลข “สูงสุด” ที่ใหญ่โตอาจเป็นทุนวิจัยที่คุณไม่มีสิทธิ์ได้รับ ในขณะที่เครดิตอัตโนมัติที่มีจำนวนพอเหมาะอาจเป็นสิ่งที่ซื่อสัตย์และใช้ได้ทันทีที่สุดในรายการข้างต้น

เหตุผลที่เครดิตฟรีมีความสำคัญสำหรับเวิร์กโฟลว์ GPU จริง

การประมวลผล GPU เป็นหนึ่งในทรัพยากรที่มีค่าใช้จ่ายสูงที่สุดที่คุณสามารถเช่าในคลาวด์ และความผิดพลาดมีค่าใช้จ่ายสูง เครดิตฟรีช่วยลดความเสี่ยงในช่วงทดลองของโครงการ ซึ่งคุณยังตัดสินใจไม่ได้ว่าแพลตฟอร์มเหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของคุณหรือไม่ พวกมันมีคุณค่าอย่างแท้จริงในสถานการณ์เฉพาะ:

  • การวัดประสิทธิภาพจริง บนตัวเร่งความเร็วที่คุณวางแผนจะใช้จริง แทนที่จะเชื่อข้อมูลทางการตลาด เพื่อให้คุณสามารถวัดจำนวนโทเค็นต่อวินาที จำนวนภาพต่อวินาที หรือเวลาการฝึกอบรมในแต่ละขั้นตอนบนโมเดลและข้อมูลของคุณเอง
  • การตรวจสอบประสบการณ์ของนักพัฒนา ตั้งแต่ต้นจนจบ: ความเร็วในการจัดเตรียมอินสแตนซ์ การทำงานของ SSH และ Jupyter การแนบภาพคอนเทนเนอร์และโวลุ่มถาวร และความยุ่งยากของแดชบอร์ดการเรียกเก็บเงิน
  • การทดลองปรับแต่งหรือการอนุมานระยะสั้น ที่เสร็จสิ้นภายในยอดเครดิต ช่วยให้คุณพิสูจน์แนวคิดก่อนที่จะผูกงบประมาณ
  • การเปรียบเทียบผู้ให้บริการหลายรายเคียงข้างกัน สำหรับงานเดียวกัน ซึ่งเป็นสิ่งที่รายการที่กรองด้วยข้อเสนอเครดิตฟรีเหมาะสมอย่างยิ่ง

เครดิตไม่เหมาะกับการใช้งานในงานผลิตที่ต่อเนื่องไม่ การรันการฝึกอบรมล่วงหน้าหลายวันหรือจุดให้บริการอนุมานที่เปิดใช้งานตลอดเวลาจะใช้ยอดเครดิตทดลองหมดอย่างรวดเร็ว และเมื่อหมด คุณจะต้องกลับไปใช้ราคาปกติ ให้มองเครดิตเป็นวิธีเลือกผู้ให้บริการ ไม่ใช่วิธีรันงานฟรีอย่างไม่มีกำหนด

ข้อกำหนดละเอียดที่ตัดสินว่าเครดิตใช้ได้จริงหรือไม่

ข้อเสนอสองรายการที่แสดงมูลค่าชื่อเดียวกันอาจมีมูลค่าต่างกันอย่างมากในทางปฏิบัติ ก่อนที่คุณจะพิจารณาข้อเสนอเครดิตฟรีในตารางเปรียบเทียบด้านบน ให้ตรวจสอบเงื่อนไขของข้อจำกัดที่เกิดขึ้นบ่อยเหล่านี้:

  • ระยะเวลาหมดอายุ เป็นกับดักที่ใหญ่ที่สุด เครดิตที่หมดอายุในระยะเวลาสั้นบังคับให้คุณใช้เครดิตอย่างรวดเร็วหรือสูญเสีย ซึ่งเหมาะสำหรับการทดลองใช้เร็วแต่ไร้ประโยชน์ถ้าคุณไม่สามารถเริ่มโครงการได้ภายในหลายสัปดาห์
  • ข้อจำกัดฮาร์ดแวร์ บางครั้งล็อกเครดิตไว้กับ GPU ระดับต่ำกว่า หรือไม่รวมการ์ดรุ่นใหม่ล่าสุดที่มีความต้องการสูง ดังนั้นยอดเครดิตฟรีอาจไม่ครอบคลุมตัวเร่งความเร็วที่คุณสนใจจริงๆ
  • ข้อกำหนดวิธีการชำระเงินและการยืนยันตัวตน มักหมายถึงการผูกบัตรเครดิตล่วงหน้า โดยเครดิตจะถูกใช้เป็นส่วนลดแทนที่จะเป็นยอดเงินที่ไม่ต้องจ่ายจริง ระวังสิ่งที่เปลี่ยนเป็นการเรียกเก็บเงินอัตโนมัติเมื่อเครดิตหมด
  • สิ่งที่เครดิตครอบคลุม แตกต่างกันไป: บางเครดิตใช้ได้เฉพาะกับการประมวลผลเท่านั้น ในขณะที่การจัดเก็บข้อมูล การส่งข้อมูลออก IP สาธารณะ และสแนปช็อตยังคงถูกเรียกเก็บเงินตามปกติและอาจทำให้ยอดเครดิตลดลงโดยไม่รู้ตัว
  • ข้อจำกัดโควต้าและความพร้อมใช้งาน อาจจำกัดจำนวน GPU ที่คุณสามารถเปิดใช้งานในช่วงทดลอง หรือจำกัดให้ใช้ทรัพยากรที่สามารถถูกยึดคืนกลางงานได้
  • กฎระเบียบพื้นที่ให้บริการและอายุบัญชี อาจไม่อนุญาตให้ใช้ในบางประเทศ หรือกำหนดให้บัญชีต้องอยู่ในสถานะดี

วิธีประเมินข้อเสนอเครดิตฟรีในตารางเปรียบเทียบด้านบน

เนื่องจากตารางแสดงผู้ให้บริการและเงื่อนไขปัจจุบัน ใช้มันเพื่อเปรียบเทียบข้อเสนอในมิติที่ทำนายมูลค่าได้จริง แทนที่จะดูแค่ตัวเลขที่ใหญ่ที่สุด:

  1. ยืนยันว่าเครดิตใช้ได้กับ ประเภท GPU เฉพาะ ที่เวิร์กโหลดของคุณต้องการ ไม่ใช่แค่กับอินสแตนซ์ระดับเริ่มต้น
  2. ตรวจสอบ ระยะเวลาหมดอายุ เทียบกับเวลาที่คุณสามารถเริ่มทดสอบได้จริง
  3. ประเมิน จำนวนชั่วโมง GPU ที่เครดิตนั้นซื้อได้ตามอัตราของผู้ให้บริการ เพราะเครดิตจำนวนเล็กบนฮาร์ดแวร์ราคาถูกอาจให้การประมวลผลมากกว่าคะแนนใหญ่บนการ์ดระดับพรีเมียม
  4. สังเกตว่า การจัดเก็บข้อมูลและการส่งข้อมูลออก รวมอยู่ด้วยหรือถูกเรียกเก็บแยกต่างหาก
  5. ตรวจสอบ ความยุ่งยากในการสมัคร: อัตโนมัติหรือผ่านการสมัคร มีการผูกบัตรเครดิตหรือไม่ และมีความล่าช้าในการอนุมัติหรือเปล่า
  6. วางแผน การออกจากระบบ: รู้ว่าอัตราที่คุณจะถูกเรียกเก็บเมื่อเครดิตหมดคือเท่าไร และบัญชียังคงทำงานและเรียกเก็บเงินอัตโนมัติหรือไม่

วิธีที่มีวินัยคือกำหนดเกณฑ์วัดผลเดียวที่คุณต้องการคำตอบมากที่สุด เลือกข้อเสนอที่เงื่อนไขอนุญาตให้คุณรันได้อย่างสะอาด และหยุดก่อนที่ยอดเครดิตจะหมดจนคุณต้องตัดสินใจจ่ายเงินที่ยังไม่ได้วางแผนไว้

คำถามที่พบบ่อย

เครดิตฟรีของ GPU บนคลาวด์ต้องใช้บัตรเครดิตหรือไม่?

ขึ้นอยู่กับผู้ให้บริการ บางรายให้ยอดเครดิตอัตโนมัติเล็กน้อยโดยไม่ต้องใช้วิธีชำระเงินเลย ขณะที่บางรายต้องมีบัตรที่ยืนยันแล้วและใช้เครดิตเป็นส่วนลดจากการใช้งาน ตรวจสอบสิ่งนี้ก่อนสมัคร และยืนยันว่าการใช้งานจะเปลี่ยนเป็นการเรียกเก็บเงินอัตโนมัติเมื่อเครดิตหมดหรือไม่

ฉันสามารถรันงานฝึกอบรมเต็มรูปแบบด้วยเครดิตฟรีได้หรือไม่?

โดยปกติไม่ได้ ยอดเครดิตทดลองถูกกำหนดไว้สำหรับการประเมิน ไม่ใช่การผลิตต่อเนื่อง และการรันฝึกอบรมล่วงหน้าหรือจุดให้บริการอนุมานที่เปิดใช้งานตลอดเวลาจะใช้เครดิตหมดอย่างรวดเร็ว เครดิตเหมาะสำหรับการวัดประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์ ตรวจสอบเวิร์กโฟลว์ และรันการทดลองปรับแต่งหรืออนุมานระยะสั้นก่อนผูกงบประมาณ

ทำไมเครดิตฟรีถึงหมดอายุ?

ผู้ให้บริการกำหนดระยะเวลาหมดอายุเพื่อกระตุ้นให้คุณทดลองใช้แพลตฟอร์มจริงและจำกัดความเสี่ยงของตนเอง ระยะเวลานี้เป็นรายละเอียดที่สำคัญที่สุดที่ต้องตรวจสอบ เพราะเครดิตที่คุณไม่สามารถใช้ก่อนหมดอายุจะไม่มีค่าเลย ให้จับคู่ระยะเวลาหมดอายุกับเวลาที่คุณสามารถเริ่มทดสอบได้จริง

ควรตรวจสอบอะไรเป็นอันดับแรกเมื่อเปรียบเทียบข้อเสนอเครดิตฟรี?

ยืนยันว่าเครดิตครอบคลุมประเภท GPU ที่คุณต้องการ จากนั้นตรวจสอบระยะเวลาหมดอายุ ประเมินจำนวนชั่วโมง GPU ที่เครดิตซื้อได้ตามอัตราของผู้ให้บริการ และตรวจสอบว่าการจัดเก็บข้อมูลและการส่งข้อมูลออกรวมอยู่ด้วยหรือไม่ ตัวเลขใหญ่ที่สุดในหัวข้อข่าวมักไม่ใช่ข้อเสนอที่ดีที่สุดเมื่อพิจารณาเงื่อนไขเหล่านี้แล้ว

Cherry Servers กับ DigitalOcean - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการชั้นนำในคู่มือนี้

Cherry Servers กับ DigitalOcean - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (กรกฎาคม 2026)

การเปรียบเทียบแบบตัวต่อตัวระหว่าง Cherry Servers และ DigitalOcean ตรวจสอบเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎการลดขาดทุนรายวันและรวม, เลเวอเรจ, สินทรัพย์ที่เทรดได้, ความถี่การจ่ายเงิน, วิธีการชำระเงินและจ่ายเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC ก่อนซื้อชาเลนจ์ ข้อมูลอัปเดต กรกฎาคม 2026

สรุป: Cherry Servers vs DigitalOcean

Cherry Servers และ DigitalOcean ใกล้เคียงกันมาก — แต่ละฝ่ายนำในหลายหมวดหมู่ ดังนั้นการเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับลำดับความสำคัญของคุณ

ที่ที่ Cherry Servers นำ

  • ราคาเริ่มต้น ($/ชม) ($0.16/hr vs $0.76/hr)
  • SLA ความพร้อมใช้งาน (99.97% vs 99%)
  • ภูมิภาค (6 vs 5)

ที่ที่ DigitalOcean นำ

  • VRAM สูงสุด (GB) (192 vs 80)
  • จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ (8 vs 2)
  • เฟรมเวิร์ก (7 vs 3)
  • Jupyter Notebooks

เลือก Cherry Servers สำหรับ ราคาเริ่มต้น ($/ชม) เลือก DigitalOcean สำหรับ VRAM สูงสุด (GB)

คำถามที่พบบ่อย

Cherry Servers หรือ DigitalOcean ดีกว่า?
ใกล้เคียงกัน — Cherry Servers และ DigitalOcean ต่างนำในหลายหมวดหมู่ เปรียบเทียบจุดที่สำคัญที่สุดสำหรับคุณด้านล่าง
ใครมี ราคาเริ่มต้น ($/ชม) ที่ดีกว่า, Cherry Servers หรือ DigitalOcean?
Cherry Servers ($0.16/hr vs $0.76/hr)
ใครมี VRAM สูงสุด (GB) ที่ดีกว่า, Cherry Servers หรือ DigitalOcean?
DigitalOcean (192 vs 80)
Cherry Servers กับ DigitalOcean - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (กรกฎาคม 2026)
Cherry Servers
เซิร์ฟเวอร์ GPU แบบบาร์เมทัลที่มีประสบการณ์โฮสติ้งกว่า 24 ปีและการควบคุมฮาร์ดแวร์ในระดับเต็มรูปแบบ
Visit Cherry Servers
DigitalOcean
คลาวด์ GPU ที่เรียบง่ายและปรับขนาดได้สำหรับ AI/ML
Visit DigitalOcean
ภาพรวม
คะแนน Trustpilot 4.6 4.6
สำนักงานใหญ่ Lithuania United States
ประเภทผู้ให้บริการ ไม่มีข้อมูล ไม่มีข้อมูล
เหมาะสำหรับ การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การเรนเดอร์ การวิจัย HPC AI สร้างสรรค์ การเรียนรู้เชิงลึก การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง การปรับใช้ LLM การให้บริการ LLM การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ สตาร์ทอัพ AI สร้างสรรค์ การวิจัย
ฮาร์ดแวร์ GPU
รุ่น GPU A100 A40 A16 A10 A2 Tesla P4 RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
VRAM สูงสุด (GB) 80 192
จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ 2 8
การเชื่อมต่อระหว่างกัน PCIe NVLink
ราคา
ราคาเริ่มต้น ($/ชม) $0.16/hr $0.76/hr
ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน ต่อชั่วโมง ต่อวินาที
Spot/Preemptible ไม่ ไม่
ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า ไม่มีข้อมูล ไม่มีข้อมูล
เครดิตฟรี ไม่มี เครดิตฟรี 200 ดอลลาร์ ใช้งานได้ 60 วัน
ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก ไม่มีข้อมูล ไม่มี (รวมอยู่ในแผน)
ที่เก็บข้อมูล NVMe SSD, Elastic Block Storage (0.071 ดอลลาร์สหรัฐ/GB/เดือน) บูต NVMe ขนาด 500-720 GiB (รวมอยู่แล้ว), พื้นที่ scratch NVMe ขนาด 5 TiB สำหรับการตั้งค่าขนาดใหญ่, โวลุ่มราคา 0.10 ดอลลาร์/GiB/เดือน
โครงสร้างพื้นฐาน
ภูมิภาค ลิทัวเนีย, เนเธอร์แลนด์, เยอรมนี, สวีเดน, สหรัฐอเมริกา, สิงคโปร์ (6 แห่ง) นิวยอร์ก (NYC2), โตรอนโต (TOR1), แอตแลนตา (ATL1), ริชมอนด์ (RIC1), อัมสเตอร์ดัม (AMS3)
SLA ความพร้อมใช้งาน 99.97% 99%
ประสบการณ์นักพัฒนา
เฟรมเวิร์ก PyTorch TensorFlow CUDA (bare metal — ควบคุมสแตกเต็มรูปแบบ) PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
รองรับ Docker ใช่ ใช่
การเข้าถึง SSH ใช่ ใช่
Jupyter Notebooks ไม่ ใช่
API / CLI ใช่ ใช่
เวลาติดตั้ง นาที นาที
รองรับ Kubernetes ใช่ ใช่
ข้อกำหนดทางธุรกิจ
ข้อตกลงขั้นต่ำ ไม่มี ไม่มี
การปฏิบัติตามข้อกำหนด ISO 27001 ISO 20000-1 GDPR PCI DSS SOC 2 Type II SOC 3 HIPAA (พร้อม BAA) CSA STAR ระดับ 1
Cherry Servers DigitalOcean

สร้างการเปรียบเทียบของคุณเอง

เลือกบริษัท 2-6 แห่งจากคู่มือนี้และเปิดในตารางเปรียบเทียบเต็มรูปแบบ

เคล็ดลับ: หากไม่เลือกบริษัทใดเลย เราจะเริ่มจาก 2 อันดับแรกในคู่มือนี้