チャットとLLM推論
チャットボット、副操縦士、APIを低遅延GPU性能で24時間利用可能で、OllamaとOpen WebUIを使用するか、vLLMまたはLangChainで独自のモデルを持参する。
推奨GPU:
L40S
最大300Bのパラメータを持つモデルを提供
Ollamaをワンクリックで起動
シンプルな時間単位の料金設定
ワークロードに合ったGPUを見つける
VRAM、パフォーマンス、時間単価を比較して、最適なものを見つけてください。隠れた料金や出力料金はありません。
B200 (Dedicated)
専用のBlackwell B200、最大規模のAIモデルのトレーニングと実行のための非共有アクセス。
最低価格1,126円/時間
192GB VRAM
以下の方におすすめです。
専用リソースを必要とするワークロード
大規模AI推論
フロンティアLLMトレーニング
科学シミュレーションとハイパフォーマンスコンピューティング
B200
最大規模のAIモデルのトレーニングと実行のための最新のBlackwellフラッグシップ。
最低価格716円/時間
192GB VRAM
以下の方におすすめです。
大型モデルの微調整
大規模AI推論
フロンティアLLMトレーニング
科学シミュレーションとハイパフォーマンスコンピューティング
A100 80GB PCIe
本格的なAIトレーニングと推論のための実証済みのデータセンターの主力製品。
最低価格227円/時間
80GB VRAM
以下の方におすすめです。
LLMトレーニング
大型モデルの微調整
大規模バッチ推論
マルチGPUのスケーリング
L40S
強力な推論性能と優れた価格効率を両立した汎用性の高いAda Lovelace GPU。
最低価格146円/時間
48GB VRAM
以下の方におすすめです。
AI推論と生成AI
3Dレンダリングと仮想ワークステーション
中型モデルの微調整
ビデオトランスコードとストリーミング
RTX PRO 6000 (Server)
要求の厳しいプロフェッショナル向けAIおよび可視化ワークロード向けに構築されたエンタープライズBlackwell GPU。
最低価格95円/時間
96GB VRAM
以下の方におすすめです。
大規模モデルの推論と微調整
ビデオ処理とストリーミング
工学シミュレーションと科学計算
集中的な3Dレンダリングと視覚化
GPUが動作している間のみ支払い
GPUは、1つの共有残高のクレジットを使用して1時間ごとに課金されます。必要に応じてクレジットを追加し、完了したらインスタンスを破棄し、未使用のクレジットは後で使用するために保持します。
AIワークロードにHostinger GPUを選ぶ理由
使った分だけ支払う
分単位の課金とは、使用したコンピューティングに対してのみ料金を支払うことを意味します。
約30秒で準備完了
ドライバ、コンテナ、または依存関係をインストールせずに、構成済みのアプリを起動します。
単一のダッシュボードから管理
使用状況を監視し、必要に応じていつでもインスタンスを管理できます。
Hostinger GPUに関するFAQ
Hostinger GPUに関するよくある質問とその回答をご覧ください。
課金は時間単位ですか？また、いつでも停止できますか？
はい。GPUインスタンスはクレジット単位で時間単位で課金され、インスタンスの実行中のみ課金されます。作業が終了したらいつでも停止し、最低コミットメントや長期契約はありません。
インスタンスを破棄した場合、作品はどうなりますか？
インスタンスの破棄は永久的で、元に戻すことはできません。永続ストレージに保存されていないものは失われます。対照的に、再起動すると、インスタンスは削除されずに再起動され、ファイルとセットアップはそのまま残ります。
ワークロードに応じてどのGPUを選択すべきか？
主にモデルサイズに依存します。小さいモデルと画像生成はRTX 4090またはL40Sでうまく動作し、大きいモデルと本格的なトレーニングはA100またはB200のVRAMの追加からメリットを得ます。よくわからない場合は、GPUピッカーがワークロードを適切なオプションにマッチさせます。
自分でソフトウェアをインストールできますか？それともビルド済みのアプリに制限されますか？
両方です。すべてのインスタンスに完全なターミナルとSSHアクセスが付属しているので、必要なものは何でもインストールできます。セットアップを省略したい場合は、Ollamaのようなワンクリックアプリが最初から導入できます。
GPUの利用可能性は保証されていますか？
在庫状況は、需要に応じてリアルタイムで変更され、地域によって異なります。導入前にライブ在庫状況が表示されますので、コミット後に在庫を確認するのではなく、常に在庫状況を把握できます。
GPUのレンタルとは何ですか?
GPUをレンタルするということは、物理的なハードウェアを購入する代わりに、クラウド経由で高性能グラフィックス処理能力にアクセスすることを意味します。使用した計算時間に対してのみ、時間単位、場合によっては秒単位で料金を支払い、メンテナンス、冷却、ドライバの更新はプロバイダーが行います。AIトレーニング、機械学習の推論、3Dレンダリングなど、GPUを所有する初期コストをかけずに高い処理能力を必要とするタスクでは、一般的な選択肢です。