Який досвід налаштування та розгортання на Vultr?
Відповідь
Vultr розроблений для розробників та дослідників, яким потрібні обчислення на GPU швидко:
- Час розгортання: Хвилини
- Docker: 1
- SSH: 1
- Jupyter: 1
- API/CLI: 1
- Користувацькі образи: 1
Підтримка Docker дозволяє вам використовувати власне середовище з попередньо встановленими фреймворками, версіями CUDA та залежностями. Це усуває час налаштування середовища та забезпечує відтворюваність між розробкою та продуктивним середовищем.
Запустіть свій перший GPU-інстанс за лічені хвилини на офіційному вебсайті Vultr .
Більше запитань і відповідей про Vultr
- Чи варто використовувати Vultr для мого проекту з ШІ/машинного навчання?
- Чи має Vultr хороші відгуки на Trustpilot?
- Чи можу я встановити власний набір інструментів CUDA та фреймворки на Vultr?
- Чи пропонує Vultr автоматичне масштабування GPU-ендпоінтів?
- Чи пропонує Vultr приватне мережеве з’єднання між GPU-інстансами?
- Чи доступні NVLink або InfiniBand у Vultr?
- Чи є в Vultr переривні GPU-опції для відмовостійких робочих навантажень?
- Чи є приховані плати за пропускну здатність у Vultr?
- Чи пропонує Vultr бонус за реєстрацію або безкоштовні обчислювальні кредити?
- Які характеристики GPU доступні у Vultr?
- Як Vultr стягує оплату за час обчислень на GPU?
Посібники, де представлено Vultr
- Найдешевші хмарні GPU менше ніж $0,50 за годину
- Найкращі постачальники хмарних GPU з NVIDIA L40S
- Найкращі хмарні GPU для тонкого налаштування великих мовних моделей
- Постачальники хмарних GPU з NVLink або InfiniBand
- Постачальники хмарних GPU з багатозв’язковими GPU-кластерами
- Постачальники хмарних GPU з безкоштовними кредитами
- Постачальники хмарних GPU з безсерверним GPU-інференсом
- Постачальники хмарних GPU з відсутністю плати за вихідний трафік
- Постачальники хмарних GPU з доступом через SSH
- Постачальники хмарних GPU з оплатою за секунду
- Постачальники хмарних GPU з постійним сховищем
- Постачальники хмарних GPU з підтримкою Docker та власних образів
- Постачальники хмарних GPU з підтримкою Jupyter Notebook
- Постачальники хмарних GPU з підтримкою Kubernetes
- Постачальники хмарних GPU з управлінням через API та CLI
- Постачальники хмарних GPU з інстансами Spot / Preemptible
Ці посібники включають Vultr разом з іншими провайдерами хмарних GPU, згрупованими за характеристиками GPU, фреймворками, доступністю та вимогами розробників.
Vultr проти Latitude.sh проти RunPod - GPU Provider Comparison (Квітень 2026)
Side-by-side comparison of Vultr проти Latitude.sh проти RunPod. 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 Квітень 2026.
|
Vultr
Високопродуктивний хмарний GPU у 32 глобальних регіонах
|
Latitude.sh
Хмара з bare metal GPU у 23 глобальних локаціях
|
RunPod
Хмара, створена для штучного інтелекту — розгортайте та масштабовуйте GPU-навантаження від безсерверного виведення до миттєвих багатокористувацьких кластерів за запитом.
|
|
|---|---|---|---|
| Огляд | |||
| Рейтинг Trustpilot | 1.8 | 3.7 | 3.8 |
| Штаб-квартира | United States | Brazil | United States |
| Тип провайдера | Мультихмара | Bare Metal | Орієнтовано на GPU |
| Найкраще для | Навчання ШІ виведення рендеринг відео ВВВ Stable Diffusion розробка ігор генеративний ШІ тонке налаштування дослідження | Навчання ШІ висновки bare metal GPU тонке налаштування дослідження спеціалізовані навантаження генеративний ШІ | Навчання ШІ висновок тонке налаштування Stable Diffusion пакетна обробка рендеринг дослідження обслуговування LLM генеративний ШІ |
| 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 RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | 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 |
| Макс. VRAM (ГБ) | 288 | 96 | 288 |
| Макс. кількість GPU на інстанс | 16 | 8 | 8 |
| Інтерконект | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Початкова ціна ($/год) | $0.47/hr | $0.35/hr | $0.06/hr |
| Гранулярність білінгу | За годину | За годину | За секунду |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 1 |
| Резервовані знижки | Н/д | Н/д | 15-29% (плани від 1 місяця до 1 року) |
| Безкоштовні кредити | До $300 безкоштовного кредиту на 30 днів | $200 через реферальну програму | Бонус від $5 до $500 після першої витрати $10 |
| Плата за вихідні дані | Стандартний (залежить від плану) | Відсутні | Відсутній (Безкоштовно) |
| Сховище | 350 ГБ - 61 ТБ NVMe (включено), блочне сховище за $0.10/ГБ/місяць, об’єктне сховище сумісне з S3 | Локальний NVMe включено (до 4x 3.8 ТБ), блочне сховище $0.10/ГБ/місяць, файлове сховище $0.05/ГБ/місяць | Контейнер/Об’єм ($0.10/ГБ/місяць), Неактивний об’єм ($0.20/ГБ/місяць), Мережеве сховище ($0.07/ГБ/місяць 1ТБ) |
| Infrastructure | |||
| Регіони | 32 регіони на 6 континентах (Америки, Європа, Азія, Австралія, Африка) | 23 локації: США (8 міст), Латинська Америка (5), Європа (5), Азіатсько-Тихоокеанський регіон (4), Мехіко. GPU у Далласі, Франкфурті, Сіднеї, Токіо | 31 глобальний регіон |
| SLA часу роботи | 100% | 99.9% | 99.99% |
| Developer Experience | |||
| Фреймворки | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ROCm Hugging Face NVIDIA NGC | Оптимізовані для ML образи PyTorch TensorFlow (встановлюється користувачем) CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Підтримка Docker | 1 | 1 | 1 |
| Доступ через SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebook | 1 | 0 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Час налаштування | Хвилини | Секунди | Миттєво |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Мінімальне зобов’язання | Відсутні | Відсутні | Відсутній |
| Відповідність стандартам | SOC 2+ (HIPAA) PCI ISO 27001 ISO 27017 ISO 27018 ISO 20000-1 CSA STAR Рівень 1 | Ізоляція для одного орендаря доступний DPA | SOC 2 Тип II |
Vultr
Latitude.sh
RunPod