我可以通过 SSH 连接到 Latitude.sh 的 GPU 实例吗？
答案
Latitude.sh 的开发者体验概览：
设置时间： 秒级
Docker： 1
SSH： 1
Jupyter： 0
API/CLI： 1
自定义镜像： 1
Latitude.sh 为开发者提供了多种入口。您可以启动预配置的 Jupyter 环境进行快速实验，部署自定义 Docker 容器以实现可复现的训练，或通过 API 自动化所有操作。SSH 访问让您能够对实例进行高级配置，拥有完全控制权。
在 Latitude.sh 官方网站 上开始您的第一个 GPU 工作负载。
更多关于 Latitude.sh 的常见问题
- Latitude.sh 与其他云GPU提供商有什么不同？
- Latitude.sh 有多少条 Trustpilot 评论，评分是多少？
- Latitude.sh 是否支持 Hugging Face、vLLM 或其他推理框架？
- Latitude.sh 上的无服务器 GPU 是如何工作的？
- Latitude.sh 的基础设施有多可靠？
- Latitude.sh 是否支持多节点GPU集群？
- Latitude.sh 是否提供价格较低的可中断 GPU 实例？
- Latitude.sh 的数据传输和存储费用是多少？
- Latitude.sh 提供哪些免费积分或促销优惠？
- 我可以从 Latitude.sh 租用哪些 GPU 硬件？
- 从 Latitude.sh 租用 GPU 需要多少钱？
包含 Latitude.sh 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
- 每小时低于0.50美元的最便宜云GPU
- 用于大型语言模型服务和部署的最佳云GPU
- 配备NVIDIA H200的最佳云GPU提供商
- 零出站费用的云GPU提供商
这些指南将 Latitude.sh 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。
Latitude.sh 对比 RunPod 对比 DigitalOcean - GPU提供商比较（四月 2026）
Latitude.sh 对比 RunPod 对比 DigitalOcean并排比较。快速查看最大资金、利润分成、风险规则、杠杆、平台、工具、支付计划、支付选项、交易权限和KYC限制，缩小你的专有交易公司候选名单。数据更新于四月 2026。
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Latitude.sh
覆盖23个全球地点的裸金属GPU云
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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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DigitalOcean
简单、可扩展的 AI/ML GPU 云
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|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 3.7 | 3.8 | 4.6 |
| 总部 | Brazil | United States | United States |
| 供应商类型 | 裸金属 | 以GPU为中心 | 不适用 |
| 适用场景 | AI 训练、推理、裸金属 GPU、微调、研究、专用工作负载、生成式 AI | 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、微调、大型语言模型部署、大型语言模型服务、计算机视觉、初创企业、生成式AI、研究 |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | 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 | RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada、L40S、MI300X、H100 SXM、H200 |
| 最大显存 (GB) | 96 | 288 | 192 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 | 8 | 8 |
| 互联 | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.35/hr | $0.06/hr | $0.76/hr |
| 计费粒度 | 按小时计费 | 每秒 | 按秒计费 |
| 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 | 通过推荐计划获得200美元 | 首次消费满10美元后奖励5-500美元 | 60 天内赠送 200 美元免费额度 |
| 出站费用 | 无 | 无（免费） | 无（包含在套餐中） |
| 存储 | 包含本地NVMe（最高4个3.8TB），块存储0.10美元/GB/月，文件系统存储0.05美元/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） | 500-720 GiB NVMe 启动盘（包含），大配置含 5 TiB NVMe 临时存储，卷存储费用为 0.10 美元/GiB/月 |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 23个地点：美国（8个城市）、拉美（5个）、欧洲（5个）、亚太（4个）、墨西哥城。GPU位于达拉斯、法兰克福、悉尼、东京 | 31个全球区域 | 纽约（NYC2）、多伦多（TOR1）、亚特兰大（ATL1）、里士满（RIC1）、阿姆斯特丹（AMS3） |
| 正常运行时间 SLA | 99.9% | 99.99% | 99% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | 机器学习优化镜像，PyTorch，TensorFlow（用户安装），CUDA | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face |
| Docker 支持 | 1 | 1 | 1 |
| SSH 访问 | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter 笔记本 | 0 | 1 | 1 |
| API / 命令行界面 | 1 | 1 | 1 |
| 设置时间 | 秒级 | 即时 | 分钟 |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | 单租户隔离，支持DPA | SOC 2 类型 II | SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA（含 BAA）、CSA STAR 1 级 |
Latitude.sh
RunPod
DigitalOcean