LLMのホスティング（LLaMA、Mistral、GPTスタイル）
専用GPUインスタンスでLLaMA 3、Mistral 7B、Falcon、Mixtralなどのオープンソース大規模言語モデルを実行。モデルを完全に制御しながら1秒あたり数千のトークンを処理。
グローバルGPUクラウドインフラストラクチャ
AI、LLM、機械学習のための強力なクラウドGPUをデプロイ
数分で高性能GPUサーバーを起動し、Vultrの公式プログラム規約に従って紹介クレジットを受け取りましょう。
9+
グローバルリージョン
A100/H100
利用可能なGPUクラス
分
デプロイまでの時間
24/7
インフラ稼働時間
GPU オンライン · 数秒でデプロイ
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
$
🎁heroVisual.bonusBadge
GPUユースケース
クラウドGPUで何を構築できますか？
AI研究から本番推論まで — クラウドGPUがあらゆるワークロードに大規模なコンピューティングを解放します
機械学習モデルのトレーニング
NVIDIA A100/H100 GPUでPyTorchとTensorFlowのトレーニング実行を高速化。マルチGPUパラレリズムとNVLinkでトレーニング時間を数日から数時間に短縮。
Stable Diffusion画像生成
Stable Diffusion XL、ControlNet、LoRAパイプラインを大規模にデプロイ。GPU高速化とVRAM最適化設定で1時間に数千枚の画像を生成。
リアルタイム推論API
vLLM、TensorRT、ONNX Runtimeを使用して低遅延AI推論エンドポイントを構築。自動スケーリングGPUバックエンドでMLモデルをREST APIとして提供。
AI動画生成
Wan2.1、CogVideoX、Soraクラスの動画生成モデルを実行。GPU最適化パイプラインで大規模にAI動画を処理・レンダリング。
オープンソースモデルのファインチューニング
QLoRA、LoRA、フルファインチューニング技術を使用して、独自データセットでLLaMA、Mistral、PhiモデルをGPU VRAMを効率的に活用しながらカスタマイズ。
3Dレンダリング（Blender、Unreal）
GPU演算でBlender Cycles、Unreal Engine Lumen、V-Rayレンダリングを高速化。CUDA対応GPUでレンダリング時間を数時間から数分に短縮。
AI研究クラスター
低遅延ネットワーキングを備えた強化学習、NLP研究、コンピュータビジョン、マルチモーダルAI実験のための分散GPUクラスターを構築。
ベクトルデータベースの高速化
GPUインデックスでFaiss、Milvus、Qdrantのベクトル検索を高速化。RAGパイプラインとセマンティック検索のために数十億の埋め込みを処理。
科学シミュレーション
CUDA高速化計算ライブラリで分子動力学、流体シミュレーション、気候モデリング、金融モンテカルロシミュレーションを実行。
AIスタートアップのSaaSバックエンド
AIスタートアップSaaS製品のGPUバックエンドを構築。チャットボットから画像エディター、コードアシスタントまで — スケーラブルなGPUインフラを素早くデプロイ。
CUDAワークロード
カスタムCUDAカーネル、cuDNN高速化トレーニング、GPU最適化データ処理パイプラインを実行。ベアメタルインスタンスでCUDAツールキットに完全アクセス。
GPUワークロードをデプロイする準備はできましたか？
これらのユースケースのいずれかに対して高性能GPU基盤にアクセスしてください。紹介クレジットはVultrの公式プログラム規約に従います。
GPUアーキテクチャ
AI向けGPUクラスの理解
ワークロードとバジェットに合った正しいGPUアーキテクチャを選択
AMPERE ARCHITECTURE
A100クラスGPU
NVIDIA A100 GPUは80GB HBM2e VRAMで312 TFLOPSのFP16演算を提供。LLMトレーニングと70B+パラメータモデルのファインチューニングの業界標準。
FP16 Performance
312 TFLOPS
VRAM
80GB HBM2e
Bandwidth
2.0 TB/s
Architecture
Ampere
最新世代
HOPPER ARCHITECTURE
H100クラスGPU
NVIDIA H100はTransformer Engineアクセラレーションで現在のAIコンピューティングの頂点を表す。大規模LLMトレーニングと超低遅延推論のために特別設計。
FP8 Performance
3,958 TFLOPS
VRAM
80GB HBM3
Bandwidth
3.35 TB/s
Architecture
Hopper
データセンターGPU
24時間365日のコンピューティングワークロード向けに設計されたNVIDIA A100やH100などのデータセンターGPUは、ECCメモリ、NVLink接続性、AI向けTensor Coreアクセラレーションを提供。
コンシューマーGPU
コンシューマーGPU（RTXシリーズ）は開発、テスト、小規模モデル推論に優れたコストパフォーマンスを提供。データセンターハードウェアにスケールアップする前のプロトタイプ作成に最適。
LLMにとってVRAMが重要
7Bパラメータモデルはfp16で約14GB VRAMが必要。70Bモデルには約140GBが必要。より多くのVRAMで大きなモデル、長いコンテキストウィンドウ、大きなバッチサイズが可能。
ベアメタル vs 仮想化
ベアメタルGPUインスタンスはハイパーバイザーオーバーヘッドなしで直接ハードウェアアクセスを提供 — 最大トレーニングスループットに重要。仮想化GPUは柔軟性を提供。
紹介プログラム
紹介プログラムの仕組み
紹介リンクでVultrのインフラにアクセスして、クレジットを獲得できる可能性があります
1
紹介リンクをクリック
このサイトの紹介リンクを使用してVultrのサインアップページに移動。紹介コードは自動的に埋め込まれます。
2
新しいアカウントを作成
新しいVultrアカウントにサインアップ。紹介クレジットは紹介リンクから作成された新しいアカウントにのみ適用されます。
3
30日以上アクティブに維持
アカウントをアクティブで良好な状態に保ってください。紹介クレジット資格のためにVultrの資格要件を満たしてください。
4
紹介クレジットを獲得
クレジットはVultrの公式プログラム規約に従って発行されます。金額と条件は異なる場合があります。現在のプログラム詳細についてはVultrの規約を確認してください。
重要な免責事項
紹介クレジットはVultrの公式プログラム規約および資格要件に従います。
このリンクを使用することで、紹介報酬がVultrの公式規約に従って変更される可能性があることを認めることになります。
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FAQ
よくある質問
クラウドGPUと紹介プログラムについて知っておくべきすべてのこと