Vultr 支持哪些 GPU 用于 AI 和机器学习工作负载?

答案

Vultr 的 GPU 队列包括数据中心和工作站级加速器:

A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X

每个 GPU 的最大显存:288 GB
每个实例的最大 GPU 数量:16
互联技术:NVLink

该硬件选择涵盖了从基于消费级 GPU 的经济型推理到企业级加速器的大规模分布式训练的使用场景。

有关详细的 GPU 规格、显存配置和多 GPU 选项,请查看 Vultr 官方网站

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包含 Vultr 的指南

这些指南将 Vultr 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。

Vultr GPU提供商评测及关键事实(五月 2026)

Vultr概览:最大资金、利润分成、回撤规则、杠杆、工具、支付计划、支付方式、交易权限及KYC。数据验证于五月 2026。

Vultr GPU提供商评测及关键事实(五月 2026)
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概览
Trustpilot 评分 1.7
总部 United States
供应商类型 多云
适用场景 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硬件
GPU 型号 A16、A40、L40S、A100 PCIe、GH200、A100 SXM、H100 SXM、B200、B300、MI300X、MI325X、MI355X
最大显存 (GB) 288
每实例最大 GPU 数 16
互联 NVLink
定价
起始价格 ($/小时) $0.47/hr
计费粒度 按小时计费
竞价/可抢占
预留折扣 不适用
免费额度 最高300美元免费额度,期限30天
出站费用 标准(根据计划不同而异)
存储 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
基础设施
区域 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 100%
开发者体验
框架 PyTorch、TensorFlow、CUDA、cuDNN、ROCm、Hugging Face、NVIDIA NGC
Docker 支持
SSH 访问
Jupyter 笔记本
API / 命令行界面
设置时间 分钟
Kubernetes 支持
业务条款
最小承诺
合规性 SOC 2+(HIPAA)、PCI、ISO 27001、ISO 27017、ISO 27018、ISO 20000-1、CSA STAR 1级
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