Чи пропонує Vultr автоматичне масштабування GPU-ендпоінтів?

Відповідь

Безсерверний GPU на Vultr: 1

Безсерверне GPU-інференс дозволяє розгортати моделі, які автоматично масштабуються вгору при надходженні запитів і масштабуються до нуля в режимі бездіяльності, усуваючи витрати на підтримку роботи GPU у періоди спокою. Це особливо вигідно для застосунків з змінним або непередбачуваним трафіком.

Vultr стандартна ціна за GPU починається з $0.47/hr з За годину тарифікацією.

Для інструкцій з налаштування безсерверних GPU-ендпоінтів та цін дивіться Vultr офіційний вебсайт.

Більше запитань і відповідей про Vultr

Посібники, де представлено Vultr

Ці посібники включають Vultr разом з іншими провайдерами хмарних GPU, згрупованими за характеристиками GPU, фреймворками, доступністю та вимогами розробників.

Vultr проти Massed Compute проти DigitalOcean - порівняння постачальників GPU (Квітень 2026)

Порівняння поруч Vultr проти Massed Compute проти DigitalOcean. Швидко перегляньте максимальне фінансування, розподіл прибутку, правила ризику, кредитне плече, платформи, інструменти, графіки виплат, варіанти оплати, торгові дозволи та обмеження KYC, щоб звузити список проп-трейдингових компаній. Дані оновлені Квітень 2026.

Vultr проти Massed Compute проти DigitalOcean - порівняння постачальників GPU (Квітень 2026)
Vultr
Високопродуктивний хмарний GPU у 32 глобальних регіонах
Visit Vultr
Massed Compute
Хмарний GPU з прямою підтримкою інженерів
Visit Massed Compute
DigitalOcean
Простий, масштабований хмарний GPU для ШІ/МЛ
Visit DigitalOcean
Огляд
Рейтинг Trustpilot 1.8 0 4.6
Штаб-квартира United States United States United States
Тип провайдера Мультихмара Орієнтований на GPU Н/д
Найкраще для Навчання ШІ виведення рендеринг відео ВВВ Stable Diffusion розробка ігор генеративний ШІ тонке налаштування дослідження Навчання ШІ висновки рендеринг VFX генеративний ШІ тонке налаштування HPC Stable Diffusion дослідження Навчання ШІ висновки тонке налаштування розгортання LLM обслуговування LLM комп’ютерний зір стартапи генеративний ШІ дослідження
GPU Hardware
Моделі GPU 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 RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
Макс. VRAM (ГБ) 288 141 192
Макс. кількість GPU на інстанс 16 8 8
Інтерконект NVLink NVLink NVLink
Pricing
Початкова ціна ($/год) $0.47/hr $0.35/hr $0.76/hr
Гранулярність білінгу За годину Оплата за хвилину За секунду
Spot/Preemptible 1 0 0
Резервовані знижки Н/д Н/д Н/д
Безкоштовні кредити До $300 безкоштовного кредиту на 30 днів Відсутні $200 безкоштовного кредиту на 60 днів
Плата за вихідні дані Стандартний (залежить від плану) Відсутні Відсутні (включено в план)
Сховище 350 ГБ - 61 ТБ NVMe (включено), блочне сховище за $0.10/ГБ/місяць, об’єктне сховище сумісне з S3 Локальний NVMe включено у віртуальні машини 500-720 ГіБ NVMe для завантаження (включено), 5 ТіБ NVMe для тимчасових файлів у більших конфігураціях, томи за $0.10/ГіБ/місяць
Infrastructure
Регіони 32 регіони на 6 континентах (Америки, Європа, Азія, Австралія, Африка) Сполучені Штати (дата-центри Tier III) Нью-Йорк (NYC2), Торонто (TOR1), Атланта (ATL1), Річмонд (RIC1), Амстердам (AMS3)
SLA часу роботи 100% Tier III (проектна надійність 99,98%) 99%
Developer Experience
Фреймворки PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI попередньо налаштовані шаблони ML PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Підтримка Docker 1 1 1
Доступ через SSH 1 1 1
Jupyter Notebook 1 0 1
API / CLI 1 1 1
Час налаштування Хвилини Хвилини Хвилини
Kubernetes Support 1 0 1
Business Terms
Мінімальне зобов’язання Відсутні Відсутні Відсутні
Відповідність стандартам SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Рівень 1 SOC 2 Type II HIPAA SOC 2 Тип II SOC 3 HIPAA (з BAA) CSA STAR Рівень 1
Vultr Massed Compute DigitalOcean