Os créditos de indicação da Vultr expiram?

Os créditos de indicação estão sujeitos aos termos oficiais do programa da Vultr, que podem incluir políticas de expiração. Revise os termos atuais da Vultr em vultr.com para as informações mais precisas e atualizadas sobre validade dos créditos.

Este site é afiliado à Vultr Inc.?

Não. Este website é operado de forma independente e NÃO é afiliado, endossado ou parceiro oficial da Vultr Inc. Somos um recurso independente que usa o programa de indicação público da Vultr.

Os créditos de indicação podem ser sacados como dinheiro?

Não. Os créditos de indicação da Vultr são créditos de conta aplicáveis apenas aos serviços da Vultr. Eles não podem ser sacados como dinheiro ou transferidos para outras contas.

O que acontece se eu não usar o link de indicação?

Se você se cadastrar na Vultr sem usar o link de indicação, nenhum crédito de indicação será aplicado. O código de indicação deve estar incorporado na URL de cadastro para fins de rastreamento.

Servidores GPU são bons para startups de IA?

Sim. Servidores GPU cloud são ideais para startups de IA porque eliminam o enorme custo inicial de capital em hardware GPU, permitem escalonamento instantâneo e fornecem acesso a GPUs NVIDIA de nível empresarial (A100, H100) sob demanda.

Quanta VRAM GPU preciso para executar um LLM de 70B?

Um modelo de 70B parâmetros em FP16 requer aproximadamente 140GB de VRAM. Na prática, você precisaria de múltiplas GPUs A100 80GB ou uma configuração única H100 NVL. Quantização (GGUF, AWQ, GPTQ) pode reduzir isso para 35-45GB em precisão de 4 bits.

Posso executar Stable Diffusion em uma GPU cloud?

Absolutamente. O Stable Diffusion XL roda eficientemente em GPUs com 16GB+ de VRAM. Instâncias GPU cloud são excelentes para geração de imagens em lote, execução de workflows ComfyUI e serviço de APIs de geração de imagem em escala.

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.

Explorar Casos de Uso GPU

Regiões Globais

A100/H100

Classes GPU Disponíveis

Minutos

Para Implantar

24/7

Uptime da Infraestrutura

GPU Online · Deploy em segundos

NVIDIA A100

80GB HBM2e

NVIDIA H100

80GB HBM3

vultr-gpu-server — bash — 80×24

$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

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Simulações Científicas

Execute dinâmica molecular, simulações de fluidos, modelagem climática e simulações Monte Carlo financeiras com bibliotecas de computação aceleradas por CUDA.

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.

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.

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.

Programa de Indicação

Como Funciona o Programa de Indicação

Acesse a infraestrutura da Vultr através do nosso link de indicação e potencialmente ganhe créditos

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.

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.

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.

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.