Ilan ang GPUs na maaari kong gamitin sa isang instance sa RunPod?

Sagot

Suporta sa distributed training sa RunPod:

NVLink interconnect na may hanggang 8 GPUs bawat instance. Multi-node training: 1.

Bilang konteksto, ang training ng 70B parameter model ay karaniwang nangangailangan ng 8+ GPUs na may high-bandwidth interconnect. Kasama sa mga available na GPU models sa RunPod ang:

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

Bisitahin ang upang makita ang multi-GPU instance configurations at presyo.

Tingnan kung paano pinangangasiwaan ng RunPod ang distributed training infrastructure sa kanilang official website.

Higit pang FAQs tungkol sa RunPod

Mga Gabay kung saan Tampok ang RunPod

Kasama sa mga gabay na ito ang RunPod kasama ang iba pang mga cloud GPU provider, na naka-grupo ayon sa mga tampok ng GPU, frameworks, availability, at mga pangangailangan ng developer.

RunPod laban sa Latitude.sh laban sa Vultr - GPU Provider Comparison (Abril 2026)

Side-by-side comparison of RunPod laban sa Latitude.sh laban sa Vultr. 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.

RunPod laban sa Latitude.sh laban sa Vultr - GPU Provider Comparison (Abril 2026)
RunPod
Ang ulap na ginawa para sa AI — mag-deploy at mag-scale ng GPU workloads mula sa serverless inference hanggang sa instant multi-node clusters ayon sa pangangailangan.
Visit RunPod
Latitude.sh
Bare metal GPU cloud sa 23 lokasyon sa buong mundo
Visit Latitude.sh
Vultr
Mataas na pagganap na cloud GPU sa 32 pandaigdigang rehiyon
Visit Vultr
Pangkalahatang-ideya
Rating sa Trustpilot 3.8 3.7 1.8
Punong-tanggapan United States Brazil United States
Uri ng Provider Nakatuon sa GPU Bare Metal Multi-Cloud
Pinakamainam Para sa AI training inference fine-tuning Stable Diffusion batch processing rendering research LLM serving generative AI 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
GPU Hardware
Mga Modelo ng GPU 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 A16 A40 L40S A100 PCIe GH200 A100 SXM H100 SXM B200 B300 MI300X MI325X MI355X
Max VRAM (GB) 288 96 288
Max GPUs/Bawat Instance 8 8 16
Interconnect NVLink NVLink NVLink
Pricing
Simulang Presyo ($/oras) $0.06/hr $0.35/hr $0.47/hr
Granularidad ng Pagsingil Bawat segundo Kada oras Kada oras
Spot/Preemptible 1 0 1
Nakalaang Diskwento 15-29% (mga plano mula 1 buwan hanggang 1 taon) Hindi naaangkop Hindi naaangkop
Libreng Kredito $5-$500 na bonus pagkatapos ng unang $10 na gastusin $200 sa pamamagitan ng referral program Hanggang $300 libreng credit para sa 30 araw
Bayad sa Paglabas Wala (Libre) Wala Standard (nag-iiba depende sa plano)
Storage Container/Volume ($0.10/GB/buwan), Idle Volume ($0.20/GB/buwan), Network Storage ($0.07/GB/buwan 1TB) 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
Infrastructure
Mga Rehiyon 31 global na 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)
Uptime SLA 99.99% 99.9% 100%
Developer Experience
Mga Framework PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA ML-optimized images PyTorch TensorFlow (user-installed) CUDA PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC
Suporta sa Docker 1 1 1
SSH Access 1 1 1
Jupyter Notebooks 1 0 1
API / CLI 1 1 1
Oras ng Setup Agad-agad Segundo Minuto
Kubernetes Support 0 0 1
Business Terms
Minimum na Commitment Wala Wala Wala
Pagsunod sa Batas SOC 2 Type II Single-tenant isolation DPA available SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Level 1
RunPod Latitude.sh Vultr