Massed Compute 是否提供用于机器学习数据集和模型的持久存储？
答案
Massed Compute 预装的框架：PyTorch, TensorFlow, CUDA, cuDNN, ComfyUI, 预配置的机器学习模板
自定义镜像：1 — 携带您所需的任何框架、库或 CUDA 版本的 Docker 容器。
Jupyter：0 — 用于实验的交互式开发环境。
持久存储：0 — 跨会话保存数据集和检查点。
此组合让您能够使用任何机器学习栈，从标准的 PyTorch/TensorFlow 工作流到专用推理框架，并具备自定义环境的灵活性。
有关环境设置指南和 CUDA 兼容性，请访问 Massed Compute 官方网站。
更多关于 Massed Compute 的常见问题
- Massed Compute 面向哪类用户？
- Massed Compute 在 Trustpilot 上评价好吗？
- Massed Compute 是否有用于管理 GPU 实例的 API 或 CLI？
- Massed Compute 是否提供按请求付费的 GPU 推理？
- Massed Compute 总部位于哪里，其GPU服务器又位于何处？
- Massed Compute 如何处理分布式工作负载中的GPU到GPU通信？
- Massed Compute 是否支持 AI 训练作业的竞价定价？
- 在注册 Massed Compute 之前，我应该了解哪些关于出站费用的信息？
- Massed Compute 给新用户多少免费积分？
- Massed Compute 支持哪些 GPU 用于 AI 和机器学习工作负载？
- Massed Compute 的 GPU 租赁费率是多少？
包含 Massed Compute 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
- 适合研究与实验的最佳云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 Massed Compute 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。
Massed Compute 对比 DigitalOcean 对比 Latitude.sh - GPU提供商比较（四月 2026）
Massed Compute 对比 DigitalOcean 对比 Latitude.sh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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Massed Compute
具有直接工程师支持的GPU云
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DigitalOcean
简单、可扩展的 AI/ML GPU 云
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Latitude.sh
覆盖23个全球地点的裸金属GPU云
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|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 0 | 4.6 | 3.7 |
| 总部 | United States | United States | Brazil |
| 供应商类型 | 专注于GPU | 不适用 | 裸金属 |
| 适用场景 | 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 | 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 | AI 训练、推理、裸金属 GPU、微调、研究、专用工作负载、生成式 AI |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| 最大显存 (GB) | 141 | 192 | 96 |
| 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 | $0.76/hr | $0.35/hr |
| 计费粒度 | 按分钟计费 | 按秒计费 | 按小时计费 |
| 竞价/可抢占 | 0 | 0 | 0 |
| 预留折扣 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 免费额度 | 无 | 60 天内赠送 200 美元免费额度 | 通过推荐计划获得200美元 |
| 出站费用 | 无 | 无（包含在套餐中） | 无 |
| 存储 | 实例包含本地NVMe | 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 | 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 |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 美国（Tier III数据中心） | 纽约（NYC2）、多伦多（TOR1）、亚特兰大（ATL1）、里士满（RIC1）、阿姆斯特丹（AMS3） | 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 |
| 正常运行时间 SLA | Tier III（99.98%设计） | 99% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 预配置的机器学习模板 | PyTorch、TensorFlow、Jupyter、Miniconda、CUDA、ROCm、Hugging Face | 机器学习优化镜像，PyTorch，TensorFlow（用户安装），CUDA |
| 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 | 分钟 | 秒级 |
| Kubernetes Support | 0 | 1 | 0 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型II HIPAA | SOC 2 类型 II、SOC 3、HIPAA（含 BAA）、CSA STAR 1 级 | 单租户隔离，支持DPA |
Massed Compute
DigitalOcean
Latitude.sh