Hospedar LLMs (LLaMA, Mistral, GPT-style)
Execute modelos de linguagem de código aberto como LLaMA 3, Mistral 7B, Falcon e Mixtral em instâncias GPU dedicadas. Sirva milhares de tokens por segundo com controle total do modelo.
Começar com Hospedar→Infraestrutura GPU Cloud Global
Implante GPUs Cloud Poderosas para IA, LLMs e Machine Learning
Lance servidores GPU de alto desempenho em minutos e receba créditos de indicação conforme os termos oficiais do programa da Vultr.
9+
Regiões Globais
A100/H100
Classes GPU Disponíveis
Minutos
Para Implantar
24/7
Uptime da Infraestrutura
Site independente • Podemos receber comissão por indicações
Empresas e pesquisadores confiam na Vultr para GPU cloud:
GPU Online · Deploy em segundos
NVIDIA A100
80GB HBM2e
NVIDIA H100
80GB HBM3
$vultr compute instance create
--plan vcg-a100-2c-16gb-1gpu
--region ewr # New York
✔ Instance created successfully!
# GPU: NVIDIA A100 SXM4 80GB
# VRAM: 80GB HBM2e
# TFLOPS: 312 FP16
✔ IP: 149.28.xxx.xxx
✔ Ready in: 43 seconds
GPU Utilization94%
VRAM Used76GB / 80GB
$
🎁Bônus de Indicação: Até $300 em Créditos
Casos de Uso GPU
O Que Você Pode Construir com GPUs Cloud?
Da pesquisa em IA à inferência em produção — GPU cloud libera computação massiva para cada carga de trabalho
Treinar Modelos de Machine Learning
Acelere execuções de treinamento PyTorch e TensorFlow em GPUs NVIDIA A100/H100. Reduza o tempo de treinamento de dias para horas com paralelismo multi-GPU e NVLink.
Começar com Treinar→Geração de Imagens Stable Diffusion
Implante pipelines Stable Diffusion XL, ControlNet e LoRA em escala. Gere milhares de imagens por hora com aceleração GPU e configurações otimizadas de VRAM.
Começar com Geração→APIs de Inferência em Tempo Real
Construa endpoints de inferência de IA de baixa latência usando vLLM, TensorRT ou ONNX Runtime. Sirva modelos ML como APIs REST com backends GPU com autoescalonamento.
Começar com APIs→Geração de Vídeo com IA
Execute modelos de geração de vídeo Wan2.1, CogVideoX e classe Sora. Processe e renderize vídeos de IA em escala com pipelines otimizados para GPU.
Começar com Geração→Fine-Tuning de Modelos Open-Source
Use técnicas QLoRA, LoRA e fine-tuning completo para personalizar modelos LLaMA, Mistral ou Phi nos seus conjuntos de dados proprietários com eficiência de VRAM.
Começar com Fine-Tuning→Renderização 3D (Blender, Unreal)
Acelere renderizações Blender Cycles, Unreal Engine Lumen e V-Ray com computação GPU. Reduza tempos de renderização de horas para minutos em GPUs com suporte a CUDA.
Começar com Renderização→Clusters de Pesquisa em IA
Construa clusters GPU distribuídos para aprendizado por reforço, pesquisa em NLP, visão computacional e experimentos de IA multi-modal com rede de baixa latência.
Começar com Clusters→Aceleração de Banco de Dados Vetorial
Acelere busca vetorial Faiss, Milvus e Qdrant com indexação GPU. Processe bilhões de embeddings para pipelines RAG e busca semântica em escala.
Começar com Aceleração→Simulações Científicas
Execute dinâmica molecular, simulações de fluidos, modelagem climática e simulações Monte Carlo financeiras com bibliotecas de computação aceleradas por CUDA.
Começar com Simulações→Backend de AI SaaS para Startups
Construa o backend GPU para seu produto AI SaaS. De chatbots a editores de imagem a assistentes de código — implante infraestrutura GPU escalável rapidamente.
Começar com Backend→Cargas de Trabalho CUDA
Execute kernels CUDA personalizados, treinamento acelerado por cuDNN e pipelines de processamento de dados otimizados para GPU. Acesso completo ao toolkit CUDA em instâncias bare metal.
Começar com Cargas→Pronto para Implantar sua Carga de Trabalho GPU?
Acesse infraestrutura GPU de alto desempenho para qualquer um desses casos de uso. Créditos de indicação sujeitos aos termos oficiais da Vultr.
Arquitetura GPU
Entendendo Classes de GPU para IA
Escolha a arquitetura GPU certa para sua carga de trabalho e orçamento
AMPERE ARCHITECTURE
GPUs Classe A100
GPUs NVIDIA A100 entregam 312 TFLOPS de computação FP16 com 80GB de VRAM HBM2e. Padrão da indústria para treinamento de LLM, fine-tuning de modelos com 70B+ parâmetros e inferência em produção.
FP16 Performance
312 TFLOPS
VRAM
80GB HBM2e
Bandwidth
2.0 TB/s
Architecture
Ampere
Última Geração
HOPPER ARCHITECTURE
GPUs Classe H100
O NVIDIA H100 representa o pico atual da computação de IA com aceleração Transformer Engine. Construído especificamente para treinamento de LLM em grande escala, IA multi-modal e inferência de ultra-baixa latência.
FP8 Performance
3,958 TFLOPS
VRAM
80GB HBM3
Bandwidth
3.35 TB/s
Architecture
Hopper
GPUs de Data Center
Projetadas para cargas de trabalho computacionais 24/7, GPUs de data center como NVIDIA A100 e H100 oferecem memória ECC, conectividade NVLink e aceleração Tensor Core construída especificamente para treinamento e inferência de IA.
GPUs para Consumidor
GPUs para consumidor (série RTX) oferecem excelente relação custo-desempenho para desenvolvimento, testes e inferência de modelos menores. Ideal para prototipagem antes de escalar para hardware de data center.
VRAM Importa para LLMs
Um modelo de 7B parâmetros requer ~14GB de VRAM em FP16. Um modelo de 70B precisa de ~140GB. Maior VRAM permite modelos maiores, janelas de contexto mais longas e tamanhos de lote maiores para throughput.
Bare Metal vs Virtualizado
Instâncias GPU bare metal oferecem acesso direto ao hardware sem overhead de hypervisor — crítico para máximo throughput de treinamento. GPUs virtualizadas oferecem flexibilidade com desempenho de pico ligeiramente menor.
💰 Economia Comprovada
Economia com Vultr vs Competidores
Compare os preços de instâncias GPU A100 80GB entre os principais provedores cloud
| Provedor | A100 80GB/hora | Economia | Mensal (730h) |
|---|---|---|---|
VultrMelhor Custo-Benefício | $2.99 | — | $2,183 |
| AWS (P4d) | $4.10 | 27% mais caro | $2,993 |
| Google Cloud (A100) | $3.67 | 18% mais caro | $2,679 |
| Azure (ND A100) | $3.95 | 24% mais caro | $2,884 |
| Lambda Labs | $3.50 | 14% mais caro | $2,555 |
Economia Potencial
Usando Vultr em vez de AWS por 12 meses:
$9,720
*Baseado em 1 GPU A100, 730h/mês
Começar a Economizar Agora
* Preços sujeitos a alteração. Verifique vultr.com para preços atualizados.
27%
Mais barato que AWS
18%
Mais barato que Google Cloud
24%
Mais barato que Azure
Programa de Indicação
Como Funciona o Programa de Indicação
Acesse a infraestrutura da Vultr através do nosso link de indicação e potencialmente ganhe créditos
1
Clique no Link de Indicação
Use o link de indicação neste site para acessar a página de cadastro da Vultr. O código de indicação é incorporado automaticamente.
2
Crie uma Nova Conta
Cadastre-se para uma nova conta Vultr. Créditos de indicação se aplicam apenas a novas contas criadas através do link de indicação.
3
Permaneça Ativo por 30+ Dias
Sua conta deve permanecer ativa e em boas condições. Atenda aos requisitos de elegibilidade da Vultr para qualificação de crédito de indicação.
4
Ganhe Créditos de Indicação
Os créditos são emitidos conforme os termos oficiais do programa da Vultr. Valores e condições podem variar. Verifique os termos da Vultr para detalhes atuais do programa.
Aviso Importante
Créditos de indicação estão sujeitos aos termos oficiais do programa da Vultr e requisitos de elegibilidade.
Ao usar este link você reconhece que as recompensas de indicação estão sujeitas a alterações conforme os termos oficiais da Vultr.
Explore os Guias de Infraestrutura Cloud
Guias técnicos aprofundados sobre GPU cloud, treinamento de IA, Kubernetes, armazenamento de objetos e mais.
🖥️🧠💰☸️📦⚡
Instâncias GPU Cloud
NVIDIA A100 & H100 – especificações, guia de VRAM, casos de uso
Treinamento de Modelos de IA
PyTorch, fine-tuning, treinamento GPU distribuído
Créditos de Indicação
Até $300 em créditos promocionais para novas contas
Kubernetes (VKE)
K8s gerenciado com node pools GPU, mais barato que EKS
Armazenamento de Objetos
Storage compatível com S3 para datasets de ML e pesos de modelos
HFT / Algo Trading
Bare metal, uplinks de 10Gbps, latência sub-milissegundo
FAQ
Perguntas Frequentes
Tudo o que você precisa saber sobre GPUs cloud e o programa de indicação