Podporuje DigitalOcean instance s více GPU pomocí NVLink nebo InfiniBand?
Odpověď
DigitalOcean podporuje konfigurace s více GPU se specifikacemi:
Technologie propojení: NVLink
Maximální počet GPU na instanci: 8
Trénink na více uzlech: 1
Volba propojení je klíčová pro výkon distribuovaného tréninku. NVLink poskytuje až 900 GB/s obousměrnou propustnost mezi GPU, zatímco InfiniBand umožňuje vysokorychlostní komunikaci mezi uzly. Nastavení pouze s PCIe jsou vhodná pro inferenci, ale mohou omezovat výkon při tréninku na více GPU.
Dostupné modely GPU: RTX 4000 Ada, RTX 6000 Ada, L40S, MI300X, H100 SXM, H200
Pro podrobné specifikace propojení a diagramy topologie více GPU navštivte DigitalOcean oficiální web.
Více FAQ o DigitalOcean
- Na co je DigitalOcean nejlepší?
- Jaké je aktuální hodnocení a počet recenzí na Trustpilot pro DigitalOcean?
- Jaké rámce strojového učení DigitalOcean podporuje?
- Jak rychle mohu nasadit GPU instanci na DigitalOcean?
- Nabízí DigitalOcean serverless GPU inferenci?
- Kde se nacházejí datová centra DigitalOcean?
- Nabízí DigitalOcean spotové nebo přerušitelné GPU instance?
- Účtuje DigitalOcean poplatky za odchozí přenos nebo přenos dat?
- Nabízí DigitalOcean bezplatné kredity nebo zkušební verzi?
- Jaké modely GPU nabízí DigitalOcean?
- Co je DigitalOcean cenová politika a jak funguje fakturace?
Průvodci, kde je DigitalOcean uveden
- Nejlepší cloudové GPU pro doladění velkých jazykových modelů
- Nejlepší poskytovatelé cloudových GPU s NVIDIA B200
- Nejlevnější cloudové GPU pod 0,50 USD za hodinu
- Poskytovatelé cloudových GPU bez poplatků za odchozí přenos dat
- Poskytovatelé cloudových GPU s API a správou přes CLI
- Poskytovatelé cloudových GPU s bezplatnými kredity
- Poskytovatelé cloudových GPU s bezserverovým GPU inferencí
- Poskytovatelé cloudových GPU s možností spot / přerušitelných instancí
- Poskytovatelé cloudových GPU s NVLink nebo InfiniBand
- Poskytovatelé cloudových GPU s perzistentním úložištěm
- Poskytovatelé cloudových GPU s podporou Dockeru a vlastních obrazů
- Poskytovatelé cloudových GPU s podporou Jupyter Notebooku
- Poskytovatelé cloudových GPU s podporou Kubernetes
- Poskytovatelé cloudových GPU s přístupem přes SSH
- Poskytovatelé cloudových GPU s víceuzlovými GPU clustery
- Poskytovatelé cloudových GPU s účtováním za sekundy
Tyto průvodce zahrnují DigitalOcean spolu s dalšími poskytovateli cloudových GPU, rozdělené podle vlastností GPU, frameworků, dostupnosti a požadavků vývojářů.
DigitalOcean vs RunPod vs Latitude.sh - GPU Provider Comparison (Duben 2026)
Side-by-side comparison of DigitalOcean vs RunPod vs Latitude.sh. Quickly scan maximum funding, profit splits, risk rules, leverage, platforms, instruments, payout schedules, payment options, trading permissions and KYC restrictions to narrow down your prop trading firm shortlist. Data updated Duben 2026.
|
DigitalOcean
Jednoduchý, škálovatelný GPU cloud pro AI/ML
|
RunPod
Cloud postavený pro AI — nasazujte a škálujte GPU úlohy od serverless inference až po okamžité multi-uzlové klastry na vyžádání.
|
Latitude.sh
Bare metal GPU cloud ve 23 globálních lokalitách
|
|
|---|---|---|---|
| Přehled | |||
| Hodnocení Trustpilot | 4.6 | 3.8 | 3.7 |
| Sídlo | United States | United States | Brazil |
| Typ poskytovatele | Není k dispozici | Zaměřeno na GPU | Bare Metal |
| Nejvhodnější pro | Školení AI inferenční výpočty doladění nasazení LLM poskytování LLM počítačové vidění startupy generativní AI výzkum | Trénink AI inferenční výpočty doladění Stable Diffusion dávkové zpracování renderování výzkum poskytování LLM generativní AI | Školení AI inferenční výpočty GPU na holém kovu doladění výzkum specializované pracovní zátěže generativní AI |
| GPU Hardware | |||
| Modely GPU | RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 | 96 |
| Max. počet GPU na instanci | 8 | 8 | 8 |
| Propojovací rozhraní | NVLink | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| Počáteční cena ($/hod) | $0.76/hr | $0.06/hr | $0.35/hr |
| Granularita účtování | Za sekundu | Za sekundu | Za hodinu |
| Spot / přerušitelné | 0 | 1 | 0 |
| Rezervované slevy | Není k dispozici | 15–29 % (plány od 1 měsíce do 1 roku) | Není k dispozici |
| Zdarma kredity | 200 USD kredit zdarma na 60 dní | Bonus 5–500 $ po prvním utracení 10 $ | 200 USD prostřednictvím doporučovacího programu |
| Poplatky za odchozí data | Žádné (v ceně plánu) | Žádný (zdarma) | Žádné |
| Úložiště | 500–720 GiB NVMe boot (v ceně), 5 TiB NVMe scratch u větších konfigurací, svazky za 0,10 USD/GiB/měsíc | Kontejner/objem (0,10 $/GB/měsíc), Nečinný objem (0,20 $/GB/měsíc), Síťové úložiště (0,07 $/GB/měsíc 1TB) | Lokální NVMe v ceně (až 4x 3,8TB), blokové úložiště 0,10 USD/GB/měsíc, souborové úložiště 0,05 USD/GB/měsíc |
| Infrastructure | |||
| Regiony | New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3) | 31 globálních regionů | 23 lokalit: USA (8 měst), LATAM (5), Evropa (5), APAC (4), Mexico City. GPU v Dallasu, Frankfurtu, Sydney, Tokiu |
| SLA dostupnosti | 99 % | 99,99 % | 99,9 % |
| Developer Experience | |||
| Frameworky | PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA | Obrázky optimalizované pro ML PyTorch TensorFlow (instalace uživatelem) CUDA |
| Podpora Dockeru | 1 | 1 | 1 |
| SSH přístup | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter notebooky | 1 | 1 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| Doba nastavení | Minuty | Okamžitě | Sekundy |
| Kubernetes Support | 1 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| Minimální závazek | Žádné | Žádný | Žádné |
| Soulad s předpisy | SOC 2 Typ II SOC 3 HIPAA (s BAA) CSA STAR úroveň 1 | SOC 2 Typ II | Izolace pro jednoho nájemce dostupné DPA |
DigitalOcean
RunPod
Latitude.sh