Cherry Servers 是否预装了 PyTorch、TensorFlow 或 JAX？
答案
Cherry Servers 的框架支持包括：
PyTorch，TensorFlow，CUDA（裸金属 — 全栈控制）
对于有特定需求的团队，Cherry Servers 还支持自定义 Docker 镜像（1），允许您定义确切的软件栈，包括 CUDA 版本、Python 包和系统库。
附加开发工具：
- Jupyter 笔记本：0
- 持久存储：1
查看支持的框架版本和 Docker 镜像，请访问 Cherry Servers 官方网站。
更多关于 Cherry Servers 的常见问题
- 谁应该使用 Cherry Servers 的云GPU？
- Cherry Servers 当前的 Trustpilot 评分和评论数量是多少？
- Cherry Servers 支持 Docker、SSH 和 Jupyter 笔记本吗？
- 我可以在 Cherry Servers 上运行 GPU 工作负载而无需管理服务器吗？
- Cherry Servers 运营在哪些地区？
- Cherry Servers 使用什么互联技术进行多GPU训练？
- 我能通过竞价实例在 Cherry Servers 获得折扣 GPU 价格吗？
- 在 Cherry Servers 是否有任何数据传输费用？
- 我可以在正式使用前免费试用 Cherry Servers 吗？
- Cherry Servers 提供哪些 NVIDIA 和 AMD GPU？
- Cherry Servers 的 GPU 实例每小时费用是多少？
包含 Cherry Servers 的指南
- 具备无服务器GPU推理的云GPU提供商
- 具有 NVLink 或 InfiniBand 的云 GPU 提供商
- 具有持久存储的云GPU提供商
- 提供 SSH 访问的云 GPU 服务商
- 提供API和CLI管理的云GPU服务商
- 提供免费额度的云GPU服务商
- 提供抢占式/可中断实例的云GPU供应商
- 提供按秒计费的云GPU服务商
- 支持 Docker 和自定义镜像的云 GPU 提供商
- 支持 Jupyter Notebook 的云 GPU 提供商
- 支持 Kubernetes 的云 GPU 提供商
- 支持多节点GPU集群的云GPU提供商
- 每小时不到1美元的最便宜云GPU
- 用于微调大型语言模型的最佳云GPU
- 配备 NVIDIA RTX 3090 的最佳云GPU提供商
- 零出站费用的云GPU提供商
这些指南将 Cherry Servers 与其他云GPU提供商一起列出，按GPU特性、框架、可用性和开发者需求分组。
Cherry Servers 对比 RunPod 对比 Massed Compute - GPU Provider Comparison (四月 2026)
Side-by-side comparison of Cherry Servers 对比 RunPod 对比 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 四月 2026.
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Cherry Servers
拥有24年托管经验和全硬件级控制的裸金属GPU服务器。
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RunPod
为人工智能打造的云平台 — 从无服务器推理到按需即时多节点集群，部署和扩展GPU工作负载。
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Massed Compute
具有直接工程师支持的GPU云
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|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 4.6 | 3.8 | 0 |
| 总部 | Lithuania | United States | United States |
| 供应商类型 | 不适用 | 以GPU为中心 | 专注于GPU |
| 适用场景 | AI训练，推理，微调，渲染，研究，高性能计算，生成式AI，深度学习 | AI训练、推理、微调、Stable Diffusion、批处理、渲染、研究、大型语言模型服务、生成式AI | AI训练、推理、视觉特效渲染、生成式AI、微调、高性能计算、Stable Diffusion、研究 |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | A100，A40，A16，A10，A2，Tesla P4 | 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 A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| 最大显存 (GB) | 80 | 288 | 141 |
| 每实例最大 GPU 数 | 2 | 8 | 8 |
| 互联 | PCIe | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.16/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| 计费粒度 | 每小时 | 每秒 | 按分钟计费 |
| 竞价/可抢占 | 0 | 1 | 0 |
| 预留折扣 | 不适用 | 15-29%（1个月至1年计划） | 不适用 |
| 免费额度 | 无 | 首次消费满10美元后奖励5-500美元 | 无 |
| 出站费用 | 不适用 | 无（免费） | 无 |
| 存储 | NVMe SSD，弹性块存储（$0.071/GB/月） | 容器/卷（每GB每月0.10美元），空闲卷（每GB每月0.20美元），网络存储（每GB每月0.07美元 1TB） | 实例包含本地NVMe |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 立陶宛，荷兰，德国，瑞典，美国，新加坡（6个地点） | 31个全球区域 | 美国（Tier III数据中心） |
| 正常运行时间 SLA | 99.97% | 99.99% | Tier III（99.98%设计） |
| Developer Experience | |||
| 框架 | PyTorch，TensorFlow，CUDA（裸金属 — 全栈控制） | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 预配置的机器学习模板 |
| Docker 支持 | 1 | 1 | 1 |
| SSH 访问 | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter 笔记本 | 0 | 1 | 0 |
| API / 命令行界面 | 1 | 1 | 1 |
| 设置时间 | 分钟 | 即时 | 分钟 |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | ISO 27001，ISO 20000-1，GDPR，PCI DSS | SOC 2 类型 II | SOC 2 类型II HIPAA |
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