Massed Compute 如何处理分布式工作负载中的GPU到GPU通信？
答案
Massed Compute 的分布式训练支持：
NVLink 互连，每个实例最多支持 8 GPU。多节点训练：1。
作为参考，训练一个70B参数模型通常需要8个以上带有高带宽互连的GPU。Massed Compute 提供的GPU型号包括：
A30, RTX A5000, RTX A6000, L40S, A100 SXM, H100 PCIe, H100 SXM, H100 NVL, RTX PRO 6000, H200 NVL
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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 是否提供用于机器学习数据集和模型的持久存储？
- 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 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
- 推理与模型服务的最佳云GPU
- 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
- 配备 NVIDIA GH200 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 Vultr 对比 Latitude.sh - GPU Provider Comparison (四月 2026)
Side-by-side comparison of Massed Compute 对比 Vultr 对比 Latitude.sh. 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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Massed Compute
具有直接工程师支持的GPU云
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Vultr
跨越32个全球区域的高性能云GPU
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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 | 1.8 | 3.7 |
| 总部 | United States | United States | Brazil |
| 供应商类型 | 专注于GPU | 多云 | 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 | 人工智能训练、推理、视频渲染、高性能计算、稳定扩散、游戏开发、生成式人工智能、微调、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 | 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 |
| 最大显存 (GB) | 141 | 288 | 96 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 | 16 | 8 |
| 互联 | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.35/hr | $0.47/hr | $0.35/hr |
| 计费粒度 | 按分钟计费 | 按小时计费 | 按小时计费 |
| 竞价/可抢占 | 0 | 1 | 0 |
| 预留折扣 | 不适用 | 不适用 | 不适用 |
| 免费额度 | 无 | 最高300美元免费额度，期限30天 | 通过推荐计划获得200美元 |
| 出站费用 | 无 | 标准（根据计划不同而异） | 无 |
| 存储 | 实例包含本地NVMe | 350 GB - 61 TB NVMe（包含），块存储每月0.10美元/GB，兼容S3的对象存储 | 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 |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 美国（Tier III数据中心） | 覆盖6大洲32个区域（美洲、欧洲、亚洲、澳大利亚、非洲） | 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） | 100% | 99.9% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI 预配置的机器学习模板 | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC | 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+（HIPAA）、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR 1级 | 单租户隔离，支持DPA |
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