Ano ang mga bayad sa paglilipat ng data at storage sa Latitude.sh?
Sagot
Mga bayad sa egress sa Latitude.sh: Wala
Ang mga bayad sa egress ay ang mga singil na ipinapataw kapag naglilipat ka ng data palabas mula sa cloud provider (hal., pag-download ng trained model weights, pagseserbisyo ng inference results, o paglilipat ng mga dataset sa ibang provider). Ito ay isang mahalagang konsiderasyon sa gastos para sa mga ML workflows na madalas mag-export ng modelo o maglipat ng malalaking dataset.
Mga opsyon sa storage: Kasama ang lokal na NVMe (hanggang 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/buwan, Filesystem Storage $0.05/GB/buwan
Para sa kumpletong iskedyul ng bayad sa data transfer at libreng egress tiers, tingnan ang Latitude.sh opisyal na website.
Higit pang FAQs tungkol sa Latitude.sh
- Ano ang nagpapakaiba sa Latitude.sh kumpara sa ibang mga provider ng cloud GPU?
- Ilan ang mga Trustpilot review ng Latitude.sh, at ano ang score nito?
- Sinusuportahan ba ng Latitude.sh ang Hugging Face, vLLM, o iba pang inference frameworks?
- Pwede ba akong mag-SSH papunta sa mga GPU instances sa Latitude.sh?
- Paano gumagana ang serverless GPU sa Latitude.sh?
- Gaano ka-reliable ang imprastruktura ng Latitude.sh?
- Sinusuportahan ba ng Latitude.sh ang multi-node GPU clusters?
- Nagbibigay ba ang Latitude.sh ng interruptible na GPU instances sa mas mababang presyo?
- Anong mga libreng credits o promotional na alok ang ibinibigay ng Latitude.sh?
- Anong GPU hardware ang maaari kong rentahan mula sa Latitude.sh?
- Magkano ang renta ng GPU mula sa Latitude.sh?
Mga Gabay kung saan Tampok ang Latitude.sh
- Mga Cloud GPU Provider na may Docker at Custom Images
- Mga Cloud GPU Provider na may NVLink o InfiniBand
- Mga Cloud GPU Provider na May Per-Segundong Billing
- Mga Cloud GPU Provider na may Persistent Storage
- Mga Cloud GPU Provider na may Spot / Preemptible Instances
- Mga Cloud GPU Provider na may Suporta sa Jupyter Notebook
- Mga Cloud GPU Provider na may Suporta sa Kubernetes
- Mga Provider ng Cloud GPU na may API at CLI Management
- Mga Provider ng Cloud GPU na may Libreng Credits
- Mga Provider ng Cloud GPU na may Multi-Node GPU Clusters
- Mga Provider ng Cloud GPU na may Serverless GPU Inference
- Mga Tagapagbigay ng Cloud GPU na may SSH Access
- Mga Tagapagbigay ng Cloud GPU na Walang Bayad sa Egress
- Pinakamahusay na Cloud GPU Providers na may NVIDIA L40S
- Pinakamahusay na Cloud GPUs para sa Generative AI
- Pinakamurang Cloud GPUs sa Ilalim ng $0.50/oras
Kasama sa mga gabay na ito ang Latitude.sh kasama ang iba pang mga cloud GPU provider, na naka-grupo ayon sa mga tampok ng GPU, frameworks, availability, at mga pangangailangan ng developer.
Latitude.sh laban sa Vultr laban sa Massed Compute - GPU Provider Comparison (Abril 2026)
Side-by-side comparison of Latitude.sh laban sa Vultr laban sa Massed Compute. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Abril 2026.
|
Latitude.sh
Bare metal GPU cloud sa 23 lokasyon sa buong mundo
|
Vultr
Mataas na pagganap na cloud GPU sa 32 pandaigdigang rehiyon
|
Massed Compute
GPU cloud na may direktang suporta mula sa engineer
|
|
|---|---|---|---|
| Pangkalahatang-ideya | |||
| Rating sa Trustpilot | 3.7 | 1.8 | 0 |
| Punong-tanggapan | Brazil | United States | United States |
| Uri ng Provider | Bare Metal | Multi-Cloud | Nakatuon sa GPU |
| Pinakamainam Para sa | Pagsasanay ng AI inference bare metal GPU fine-tuning pananaliksik dedikadong mga gawain generative AI | Pagsasanay ng AI inference video rendering HPC Stable Diffusion pag-develop ng laro generative AI fine-tuning pananaliksik | AI training inference VFX rendering generative AI fine-tuning HPC Stable Diffusion pananaliksik |
| GPU Hardware | |||
| Mga Modelo ng GPU | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| Max VRAM (GB) | 96 | 288 | 141 |
| Max GPUs/Bawat Instance | 8 | 16 | 8 |
| Interconnect | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Simulang Presyo ($/oras) | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| Granularidad ng Pagsingil | Kada oras | Kada oras | Bawat minuto |
| Spot/Preemptible | 0 | 1 | 0 |
| Nakalaang Diskwento | Hindi naaangkop | Hindi naaangkop | Hindi naaangkop |
| Libreng Kredito | $200 sa pamamagitan ng referral program | Hanggang $300 libreng credit para sa 30 araw | Wala |
| Bayad sa Paglabas | Wala | Standard (nag-iiba depende sa plano) | Wala |
| Storage | Kasama ang lokal na NVMe (hanggang 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/buwan, Filesystem Storage $0.05/GB/buwan | 350 GB - 61 TB NVMe (kasama), Block Storage sa $0.10/GB/buwan, S3-compatible Object Storage | Kasama ang lokal na NVMe sa mga instance |
| Infrastructure | |||
| Mga Rehiyon | 23 lokasyon: US (8 lungsod), LATAM (5), Europe (5), APAC (4), Mexico City. GPU sa Dallas, Frankfurt, Sydney, Tokyo | 32 rehiyon sa 6 na kontinente (Americas, Europe, Asia, Australia, Africa) | Estados Unidos (Tier III data centers) |
| Uptime SLA | 99.9% | 100% | Tier III (99.98% disenyo) |
| Developer Experience | |||
| Mga Framework | ML-optimized images PyTorch TensorFlow (user-installed) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI pre-configured na ML templates |
| Suporta sa Docker | 1 | 1 | 1 |
| SSH Access | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 0 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Oras ng Setup | Segundo | Minuto | Minuto |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimum na Commitment | Wala | Wala | Wala |
| Pagsunod sa Batas | Single-tenant isolation DPA available | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1 | SOC 2 Type II HIPAA |
Latitude.sh
Vultr
Massed Compute