我在 RunPod 的单个实例中最多可以使用多少GPU？
答案
RunPod 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。RunPod 提供的GPU型号包括：
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
请访问 查看多GPU实例配置和价格。
请访问 他们的官方网站 了解 RunPod 如何处理分布式训练基础设施。
更多关于 RunPod 的常见问题
包含 RunPod 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
- 稳定扩散与图像生成的最佳云端GPU
- 配备NVIDIA A100的最佳云GPU提供商
- 零出站费用的云GPU提供商
这些指南将 RunPod 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。
RunPod 对比 Latitude.sh 对比 Vultr - GPU Provider Comparison (四月 2026)
Side-by-side comparison of RunPod 对比 Latitude.sh 对比 Vultr. 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.
|
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。
|
Latitude.sh
覆盖23个全球地点的裸金属GPU云
|
Vultr
跨越32个全球区域的高性能云GPU
|
|
|---|---|---|---|
| 概览 | |||
| Trustpilot 评分 | 3.8 | 3.7 | 1.8 |
| 总部 | United States | Brazil | United States |
| 供应商类型 | 以GPU为中心 | 裸金属 | 多云 |
| 适用场景 | 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、裸金属 GPU、微调、研究、专用工作负载、生成式 AI | 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 |
| GPU Hardware | |||
| GPU 型号 | 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 RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X |
| 最大显存 (GB) | 288 | 96 | 288 |
| 每实例最大 GPU 数 | 8 | 8 | 16 |
| 互联 | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| 起始价格 ($/小时) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.47/hr |
| 计费粒度 | 每秒 | 按小时计费 | 按小时计费 |
| 竞价/可抢占 | 1 | 0 | 1 |
| 预留折扣 | 15-29%（1个月至1年计划） | 不适用 | 不适用 |
| 免费额度 | 首次消费满10美元后奖励5-500美元 | 通过推荐计划获得200美元 | 最高300美元免费额度，期限30天 |
| 出站费用 | 无（免费） | 无 | 标准（根据计划不同而异） |
| 存储 | 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） | 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 | 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 |
| Infrastructure | |||
| 区域 | 31个全球区域 | 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 | 覆盖6大洲32个区域（美洲、欧洲、亚洲、澳大利亚、非洲） |
| 正常运行时间 SLA | 99.99% | 99.9% | 100% |
| Developer Experience | |||
| 框架 | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | 机器学习优化镜像，PyTorch，TensorFlow（用户安装），CUDA | PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC |
| Docker 支持 | 1 | 1 | 1 |
| SSH 访问 | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter 笔记本 | 1 | 0 | 1 |
| API / 命令行界面 | 1 | 1 | 1 |
| 设置时间 | 即时 | 秒级 | 分钟 |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 1 |
| Business Terms | |||
| 最小承诺 | 无 | 无 | 无 |
| 合规性 | SOC 2 类型 II | 单租户隔离，支持DPA | SOC 2+（HIPAA）、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR 1级 |
RunPod
Latitude.sh
Vultr